Publicação
Modelo e algoritmos para um problema integrado de planejamento, sequenciamento e alocação de pátios
| Resumo: | As Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) vêm trazendo enormes desafios. Um destes desafios é o problema de cobertura, que consiste na garantia de uma qualidade de serviço para uma determinada área ou ambiente. Outro desafio, é o problema de controle da densidade dos nós sensores. Este problema consiste em determinar o menor número de nós sensores ativos dispostos em uma área de monitoramento de forma a garantir a cobertura e conectividade da rede. Este trabalho apresenta um modelo de programação linear inteira mista que tem por objetivo resolver estes problemas. Além do modelo de otimização, é proposta uma heurística baseada na utilização da Relaxação Lagrangeana e do método de sub-gradientes. Os resultados computacionais mostram que a heurística utilizada é capaz de fornecer soluções ótimas para um grande número de instâncias, além de fornecer soluções com um esforço computacional muito menor que o utilizado por pacotes de otimização como o CPLEX. |
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| Autores principais: | Gustavo Campos Menezes |
| Assunto: | Logística Branch and Price Sequenciamento Planejamento Integrado Logística Otimização matemática Algoritmos de computador Computação |
| Ano: | 2019 |
| País: | Brasil |
| Tipo de documento: | tese de doutoramento |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | IBICT |
| Idioma: | português |
| Origem: | Oasisbr |
| Resumo: | As Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) vêm trazendo enormes desafios. Um destes desafios é o problema de cobertura, que consiste na garantia de uma qualidade de serviço para uma determinada área ou ambiente. Outro desafio, é o problema de controle da densidade dos nós sensores. Este problema consiste em determinar o menor número de nós sensores ativos dispostos em uma área de monitoramento de forma a garantir a cobertura e conectividade da rede. Este trabalho apresenta um modelo de programação linear inteira mista que tem por objetivo resolver estes problemas. Além do modelo de otimização, é proposta uma heurística baseada na utilização da Relaxação Lagrangeana e do método de sub-gradientes. Os resultados computacionais mostram que a heurística utilizada é capaz de fornecer soluções ótimas para um grande número de instâncias, além de fornecer soluções com um esforço computacional muito menor que o utilizado por pacotes de otimização como o CPLEX. |
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Atividades financiadas
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