Graph search methods for non-order-preserving evaluation functions: applications to job sequencing problems

AbstractGraph search with A∗ is frequently faster than tree search. But A∗ graph search operates correctly only when the evaluation function is order-preserving. In the non-orderpreserving case, no paths can be discarded and the entire explicit graph must be stored in memory. Such situations arise in one-machine minimum penalty job sequencing problems when setup times are sequence dependent. GREC, the unlimited memory version of a memory-constrained search algorithm of the authors called MREC, has a clear advantage over A∗in that it is able to find optimal solutions to such problems. At the same time, it is as efficient as A∗ in solving graph search problems with order-preserving evaluation functions. Experimental results indicate that in the non-order-preserving case, GREC is faster than both best-first and depth-first tree search, and can solve problem instances of larger size than best-first tree search

Decision making strategies for real time trains movement planning

Orientador: Fernando Antonio Campos GomideDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: O transporte ferroviário tem grande participação no transporte de cargas e passageiros em todo o mundo. No Brasil a malha ferroviária sofreu um processo de abandono e deterioração no período de 1960 a 1990. A partir de 1990 a privatização da rede ferroviária nacional iniciou uma retomada de investimentos e nos últimos anos à demanda por transporte ferroviário vem crescendo significativamente. É necessário, então, que os recursos da ferrovia sejam utilizados de maneira eficiente para atender a crescente demanda, o que exige planejamento estratégico, táctico e operacional. No nível operacional uma das principais etapas e também umas das mais carentes de ferramentas computacionais é o Planejamento de Circulação de trens. O processo operacional de uma ferrovia é dinâmico, sujeito a inúmeras interferências imprevisíveis e uma ferramenta computacional para o apoio ao planejamento de circulação de trens deve fornecer soluções com tempo de processamento compatível com essa realidade. Este trabalho propõe algoritmos para o planejamento de circulação de trens em tempo real, utilizando metodologias de inteligência computacional e conjuntos nebulosos. Um algoritmo objetiva decidir localmente a preferência entre trens concorrendo pelo uso de um segmento de linha singela de modo a seguir uma referência de percurso fornecida por algum algoritmo de otimização ou por um especialista. Outro algoritmo decide, além da preferência entre trens, a velocidade de percurso dos trens para mantê-los o mais próximo possível de suas referências. O terceiro algoritmo usa elementos de busca em árvore para obter uma solução para o planejamento de circulação de trens. É feito um estudo comparativo dos algoritmos aqui propostos e de algoritmos existentes na literatura. O estudo comparativo é feito a pm1ir de instâncias pequenas de problema de planejamento de circulação e uma instância que considera dados reais de uma ferrovia brasileira. Os resultados mostram que os algoritmos propostos obtêm soluções próximas às ótimas para as instâncias pequenas e soluções satisfatórias para o caso realAbstract: Railways plays a major role in freight and passenger transportation in the whole world. The Brazilian railway system has suffered a process of abandon and deterioration from 1960 to 1990. Since 1990 the privatization of the national railways brought new investments and in the last years the demand for railway transportation has increased significantly. Railway resources must be efficiently managed to match the increasingly transportation demand. This requires efficient strategic, tactical and operational planning. One of the main tasks at the operational planning level concerns train circulation and associated tools. Railway operation is a very dynamic process because trains are subject to many unexpected interferences. Computational tools to help trains circulation planning must provide solutions in a time range consistent with real-time needs. This work suggests algorithms for real-time train movement planning, using computational intelligence and fuzzy set theory methodology. One of the algorithms decides the preference between trains competing for a single line track at the same moment. The aim is to drive train circulation as dose as possible to reference trajectories supplied by human experts, global optimization algorithms or both. Other algorithm decides preference between trains and chose the velocity with which trains must travel to remain as dose as possible to its references. The third algorithm uses depth search algorithm to obtain a solution for train circulation problems. A comparative study considering the algorithms proposed herein and algorithms suggested in the literature. The comparative study is done using small railway system instances. Data of a major Brazilian railway is adopted to illustrate how the algorithms behave to solve larger instances. Results show that the algorithms here proposed obtain near optimal solutions for small instances and satisfactory solutions for the real caseMestradoAutomaçãoMestre em Engenharia Elétric