Algoritmo GVNS Híbrido Aplicado ao Problema das p-Medianas Capacitado

Abstract

Recebido em 22 de fevereiro de 2020 / Aceito em 1 de marc ¸o de 2021 RESUMO. O Problema das p-Medianas Capacitado (PPMC) consiste em localizar p facilidades em uma rede composta por n vértices e decidir qual facilidade atenderá cada vértice, a fim de minimizar a soma de todas as distâncias de cada facilidade para cada vértice e atender às restric ¸ões de capacidade máxima de cada facilidade. Neste trabalho, dado que o PPMC é da classe NP-difícil, quatro variantes da metaheurística General Variable Neighborhood Search (GVNS) são implementadas para resolver o PPMC: G-VND, G-RVND, GG-VND e GG-RVND. Elas diferem entre si com relac ¸ão ao método usado para construir uma soluc ¸ão inicial e o usado para a busca local. Nas duas primeiras variantes, a soluc ¸ão inicial é gerada de forma aleatória e o método de busca local é feita via Variable Neighborhood Descent (VND) ou Random Variable Neighborhood Descent (RVND), respectivamente. Por sua vez, nas duas últimas, a soluc ¸ão inicial é feita via a fase de construc ¸ão do método Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP). Usando instâncias padrões de teste da literatura, mostramos, inicialmente, que a variante GG-VND teve melhor desempenho quando comparada com as demais. Em seguida, mostramos que, quando comparada com os algoritmos da literatura, esta variante possui desempenho equivalente ou superior.