Métodos meta-heurísticos para o problema de localização de máxima cobertura multiobjetivo.
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Data
2022
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Resumo
A definição da melhor localização para uma instalação é uma decisão estratégica desafiante
para os gestores de organizações públicas e privadas, vistos os inúmeros benefícios que uma
decisão adequada pode gerar. A correta localização de uma ou mais instalações pode
proporcionar vantagens competitivas para as organizações através da proximidade com
clientes/fornecedores e de fontes de recursos, bem como com a redução de alguns custos
operacionais e logísticos. Ela pode implicar, também, no melhor atendimento da demanda dos
clientes. Porém, a decisão de localização requer inúmeros estudos específicos e necessita da
utilização de algum tipo de ferramenta para auxiliar na análise das alternativas. Visando auxiliar
os gestores das organizações na determinação da localização de instalações, tornando a tomada
de decisão mais adequada, este trabalho tem como objetivo desenvolver métodos para a
resolução do problema de localização de máxima cobertura formulado como um problema de
otimização multiobjetivo (MO-PLMC). Problemas de localização tratam de decisões sobre a
obtenção da melhor configuração para a instalação de uma ou mais facilidades, visando atender
com qualidade a demanda de uma população, com o menor custo possível. O MO-PLMC será
abordado buscando a otimização de dois objetivos: a maximização da demanda atendida e a
minimização do custo de instalação das facilidades. Na resolução de um problema de
otimização multiobjetivo é determinado um diagrama de Pareto, onde cada ponto representa
uma solução Pareto-ótima. Porém, a construção do diagrama pode ser muito complexa,
dependendo da natureza do problema a ser resolvido. Visto isso, foram implementados e
testados dois métodos meta-heurísticos, baseados no Greedy Randomized Adaptive Search
Procedure e no Variable Neighborhood Search, para gerar conjuntos de soluções Pareto-ótimas
para o MO-PLMC. Para avaliar a eficiência dos métodos, os conjuntos de soluções Pareto-
ótimas obtidos através da utilização de instâncias geradas como proposto na literatura, e
adaptadas para a otimização multiobjetivo, foram comparados através de três métricas de
avaliação de desempenho: medidas de distância, diferença de hipervolume e taxa de erro. Foram
realizados, também, experimentos estatísticos com o intuito de comprovar a existência de
diferença significativa entre os métodos com relação às métricas utilizadas. Para isso foi
utilizado o teste estatístico t de Student, adequado para a comparação de duas populações. Com
base nos experimentos computacionais, concluiu-se que o MOVNS foi superior ao GMO, para
todas as instâncias, em relação às três métricas.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Departamento de Engenharia de Produção, Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Pesquisa operacional, Modelagem, Otimização multiobjetivo, Logística
Citação
PINHEIRO, Ruan Carlos Silva Menezes. Métodos meta-heurísticos para o problema de localização de máxima cobertura multiobjetivo. 2022. 43 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2022.
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