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CLUSTERING SEARCH PARA RESOLUÇÃO DE UM PROBLEMA DE
PROGRAMAÇÃO DE ROTEIROS TURÍSTICOS
Orientando: Leandro Peterle VaneliOrientador: Geraldo Regis [email protected]; [email protected]
Introdução
▪ Problemas de Otimização Combinatória (OC).
▪ Domínio é finito.
▪ O espaço de soluções geralmente é muito grande.
▪ Exemplos de OC: Chapas de aço, Roteamento de veículos, Rotação de culturas.
▪ Difícil de encontrar a solução ótima.
O problema e sua importância
▪ O turismo no Brasil vem crescendo.
▪ O Espírito Santo possui muitos locais para visitação de turistas.
▪ O problema real:
Restrições:
• Dias disponíveis.
• Dinheiro.
• Abertura e fechamento dos locais.
• Tempo mínimo de visitação.
• Horários de saída e chegada no hotel.
Objetivos
▪ Aplicação da meta-heurística Clustering Search (CS) utilizando o métodoSimulated Annealing (SA) como geradora de soluções.
▪ Utilização de dados reais de pontos turísticos do estado do Espírito Santo.
Exemplo
Revisão da literatura
▪ Vansteenwegen et al. (2009) utilizaram diferentes heurísticas de busca local parasolucionar o problema do Team Orienteering Problem (TOP). Um problema deOrienteering Problem (OP) consiste em criar uma rota, maximizando a pontuaçãodos locais visitados. Os locais de saída e chegada são fixos, e existe um tempode percurso entre cada local e um tempo total para percorrer tal percurso (Tmax).O TOP é um OP que maximiza a pontuação total das rotas obtidas, sendo quecada rota é limitada a um tempo Tmax.
Revisão da literatura
▪ Rodríguez et al. (2012) desenvolveram um sistema baseado na heurística BuscaTabu para rotas de turistas. A ferramenta mostra ao turista qual o é melhoritinerário que satisfaz as suas necessidades de acordo com as informações queo próprio turista insere na aplicação. Sendo assim, a ferramenta retorna aoturista uma rota personalizada atendendo às restrições imposta pelo mesmo.
Revisão da literatura
▪ Ribeiro (2015) propôs um modelo matemático e uma meta-heurística SimulatedAnnealing (SA) para resolução do problema Tourist Trip Design Problem (TTDP).O objetivo considerado pelo autor foi a maximização do somatório de satisfaçãodo turista em sua rota. Para esse problema, foram utilizados dados reaisdisponibilizados pela Secretaria de Turismo do estado do Espírito Santo.
Metodologia
▪ Coleta dos dados para geração das instâncias para o PPRT.
▪ Aplicação da meta-heurística híbrida Clustering Search (CS).
Clustering Search
▪ A Clustering Search (CS) foi proposta por Oliveira e Lorena (2004). Os autoreschegaram ao CS após fazerem modificações no algoritmo EvolutionaryClustering Search (ECS), tendo como intenção a generalização do mesmo.
Clustering Search
Fluxograma da CS.
Fonte: Chaves e Lorena (2010).
Resultados esperados
▪ Espera-se que a aplicação da CS ao PPRT alcance bons resultados. Aexpectativa é de que os objetivos deste trabalho sejam alcançados de uma formaeficaz e eficiente, tornando a resolução desse problema viável e satisfatória e,podendo, se possível, ser comparado com os resultados da literatura.
Cronograma
Lista de atividades
1. Análise e estudo da meta-heurística Clustering Search (CS).
2. Definição dos locais turísticos do estado do Espírito Santo.
3. Obtenção dos tempos de viagem e distâncias entre todos os locais
turísticos definidos, utilizando o Google Maps.
4. Implementação das meta-heurísticas CS e Simulated Annealing
(SA), e escolha da busca local.
5. Realização de testes computacionais.
6. Desenvolvimento da monografia final do TCC.
Atividade ago set out nov dez
1 X X
2 X
3 X X
4 X X X
5 X X X
6 X X X
Principais Referências
▪ CHAVES, A. A.; LORENA, L. A. N. Clustering search algorithm for the capacitated centered clustering problem.
Computers & Operations Research, v. 37, p. 552-558, 2010.
▪ OLIVEIRA, A. C. M; LORENA, L. A. N. Detecting promising areas by evolutionary clustering search. Lecture Notes in
Artificial Intelligence, v. 3171, p. 385-394, 2004.
▪ RIBEIRO, G. M.; MAURI, G. R.; LORENA, L. A. N. A simple and robust simulated annealing algorithm for scheduling
workover rigs on onshore oil fields. Computers & Industrial Engineering, v. 60, n. 4, p. 519-526, 2011.
▪ RODRÍGUEZ, B; MOLINA, J.; PÉREZ, F. CABALLERO, R. Interactive design of personalized tourism routes.
Tourism Management, v. 33, n. 4, p. 926-940, 2012.
▪ VANSTEENWEGEN, P.; SOUFFRIAU, W.; BERGHE, G. V.; OUDHEUSDEN, D. V. A guided local search
metaheuristic for the team orienteering problem. European Journal of Operational Research, v. 196, n. 1, p. 118-127,
2009.
CLUSTERING SEARCH PARA RESOLUÇÃO DE UM PROBLEMA DE
PROGRAMAÇÃO DE ROTEIROS TURÍSTICOS
Orientando: Leandro Peterle VaneliOrientador: Geraldo Regis [email protected]; [email protected]