Metaheuristic ILS with path relinking for the number partitioning problem

This study brings an implementation of a metaheuristic procedure to solve the Number Partitioning Problem (NPP), which is a classic NP-hard combinatorial optimization problem. The presented problem has applications in different areas, such as: logistics, production and operations management, besides important relationships with other combinatorial problems. This paper aims to perform a comparative analysis between the proposed algorithm with others metaheuristics using a group of instances available on the literature. Implementations of constructive heuristics, local search and metaheuristics ILS with path relinking as mechanism of intensification and diversification were made in order to improve solutions, surpassing the others algorithms

A smart pool search matheuristic for solving a multi-objective microgrid storage planning problem.

In this paper, a multi-objective power dispatching problem that uses Plug-in Electric Vehicle (PEV) as storage units is considered. The problem involves several PEVs and a microgrid community, composed of small houses, residential areas, and different Renewable Energy Resources. Three different objectives are considered: microgrid total costs; usage of PEV batteries and maximum grid peak load. In order to find sets of non-dominated solutions, a matheuristic black box solves several Mixed Integer Linear Programming (MILP) subproblems. We improve a previously developed MILP model and design a new multi-objective matheuristic including new problem initialization mechanisms

A hybrid deep learning forecasting model using GPU disaggregated function evaluations applied for household electricity demand forecasting.

As the new generation of smart sensors is evolving towards high sampling acquisitions systems, the amount of information to be handled by learning algorithms has been increasing. The Graphics Processing Unit (GPU) architectures provide a greener alternative with low energy consumption for mining big-data, harnessing the power of thousands of processing cores in a single chip, opening a widely range of possible applications. Here, we design a novel evolutionary computing GPU parallel function evaluation mechanism, in which different parts of time series are evaluated by different processing threads. By applying a metaheuristics fuzzy model in a low-frequency data for household electricity demand forecasting, results suggested that the proposed GPU learning strategy is scalable as the number of training rounds increases

Otimização da operação dos veículos de empresas do transporte público de Belo Horizonte.

Este trabalho utiliza modelos de fluxo em redes para resolver o problema de Programação de veículos no transporte coletivo por ônibus. Este problema, denominado na literatura de vehicle scheduling problem, é tradicionalmente modelado como um problema de pseudo designação, e resolvido com algoritmos específicos. Porém, mesmo para casos considerados pequenos, a rede subjacente alcança tal dimensão que demanda um esforço computacional muitas vezes impraticável. Para contornar essa dificuldade, foi aplicado o método Arcgen que representa o problema através de um modelo de circulação e utiliza a técnica de geração de arcos combinada com o algoritmo out-of-kilter para otimização em redes. Esta metodologia foi utilizada no estudo de dois casos de portes distintos que operam na cidade de Belo Horizonte. São apresentados os resultados obtidos com o estudo dos casos mencionados acima, os quais apontaram diferentes opções para a programação dos veículos, verificando-se: a) a possibilidade de redução nos seus custos operacionais e b) a aplicabilidade prática de soluções teóricas, comparando-as com as programações adotadas pelas empresas. ____________________________________________________________________________________________________ABSTRACT: This work tackles the mass transit vehicle scheduling problem through network flow approach. This problem is usually modeled as a quasi-assignment problem and solved with specific algorithms. However, in most real cases, the underlying network is of such size that the computational time required to solve the problem becomes prohibitive. In order to overcome this problem, it was applied the Arcgen methodology, which represents the problem as a flow circulation model and combines an arc generation technique with the out-of-kilter algorithm. So, is possible to decrease the number of arcs considered in the optimization process. This methodology was applied to different real cases of different sizes, operating in Belo Horizonte city. The results obtained to each bus company studied pointed out to a) possible reduction in the operational costs incurred by bus conduction and b) the practical applicability of the theoretic solutions, when compared with the current solutions adopted by the companies

Algorithms based on VNS for solving the Single Machine Scheduling Problem with Earliness and Tardiness Penalties.

This work implements and compares four algorithms based on Variable Neighborhood Search (VNS), named RVNS, GVNSf, GVNSr and GVNSrf, for solving the Single Machine Scheduling Problem with Earliness and Tardiness Penalties (SM-SPETP). Computational experiments showed that the algorithm GVNSf obtained better-quality solutions compared with the other algorithms, including an algorithm found in the literature. The algorithms GVNSr and GVNSrf obtained solutions close to the GVNSf, and outperformed the algorithm of the literature, both with respect to the quality of the solutions and the computational times

Uma heur?stica para o problema de programa??o de hor?rios em escolas.

Apresentamos GBT-II, uma heur?stica para resolver problemas de programa??o de hor?rios em escolas. A partir de uma solu??o inicial gerada por um procedimento construtivo parcialmente guloso, um procedimento de Busca Tabu inicia sua pesquisa. Quando uma solu??o sem sobreposi??es, mas com, possivelmente, algum outro tipo de inviabilidade, ? gerada, acionamos um procedimento chamado intraturmas-Intertumas para tentar recuperar a viabilidade. Sendo bem sucedido, ele ? novamente acionado, agora para tentar melhorar a capacidade da agenda dos professores, bem como outras medidas de qualidade. Ap?s um certo n?mero de intera??es sem melhora, todo o processo, desde a gera??o de uma solu??o inicial, ? repetido at? que uma condi??o de parada seja satisfeita . Resultados computacionais mostram que a tiliza??o do procedimento Intraturmas-Interturmas faz produzir solu??es melhores rapidamente

ANÁLISE COMPARATIVA DE MÉTODOS PARA RESOLVER O PROBLEMA DE PROGRAMAÇÃO DE TRIPULAÇÕES

This work approaches the Bus Crew Scheduling Problem (BCSP), which aims to determine a set of workdays to the crews with the minimum operational cost, so that the vehicle scheduling could be performed. The constraints of this problem should comply with the labor agreement. In this paper it is presented and compared four different methodologies of columns generation for the BCSP, defining as these problems of Integer Linear Programming with binary variables. The first methodology consists of determining a time interval during which can happen the crew’s exchange. In the second methodology the journey have at least a minimum time length. In the third methodology the Chvátal’s heuristics is implemented. The fourth methodology presents the implementation of a hybrid method of columns generation for the BCSP. In this paper, comparative results from real-world problems are presented, showing the possibility of utilizing such methods in practical brazilian cases. Key-words: Crew scheduling, Drivers scheduling, Column generation.Este trabalho trata do Problema da Programação de Tripulações (PPT), o qual visa determinar um conjunto de jornadas de trabalho para as tripulações de menor custo e tal que a programação dos veículos seja realizada com sucesso. Como restrição, cada jornada deve atender à legislação trabalhista do setor. Neste trabalho são comparados quatro diferentes métodos de geração e seleção de colunas, sendo que cada coluna corresponde a uma jornada para o PPT. No primeiro método são geradas colunas considerando intervalos de tempo, ao longo do dia, nos quais pode ocorrer a troca de tripulações. No segundo, as jornadas geradas apresentam um dado tempo mínimo de duração. No terceiro método é implementada a heurística de Chvátal, a qual seleciona colunas para o PPT. O quarto método combina o segundo e o terceiro métodos. São apresentados resultados comparativos com dados reais, mostrando a possibilidade da utilização prática desses métodos em casos brasileiros. Palavras-chave: Escala de motoristas e cobradores, Programação de tripulações, Geração de colunas

Métodos exatos para resolver o problema de programação da tripulação

<span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><span style="font-family: Times New Roman; font-size: xx-small;"><p align="left">Este trabalho tem como objetivo implementar um método de otimização para o Problema da Programação de Tripulações (PPT), o qual visa determinar um conjunto de jornadas de trabalho para as tripulações, de tal forma que a programação dos veículos seja realizada com o menor custo possível. Como restrições, cada jornada deve atender à legislação e à convenção coletiva de trabalho do setor. Neste trabalho são apresentadas e comparadas quatro diferentes metodologias de geração de colunas para o PPT, definindo assim problemas de programação linear inteira com variáveis binárias. A primeira metodologia consiste em definir um intervalo de tempo durante o qual poderá ocorrer a troca de tripulações. Na segunda metodologia as jornadas possuem pelo menos um dado tempo mínimo de duração. Na terceira metodologia é implementada a heurística de Chvátal. A quarta metodologia apresenta a implementação de um método híbrido de geração de colunas para o PPT. Neste trabalho apresentam-se resultados comparativos obtidos com a aplicação das metodologias a problemas reais.</p></span></span&gt