Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3548
Título: Otimização por colônia de formigas aplicada ao problema de alocação de berços
Título(s) alternativo(s): Ant colony optimization applied to the crib allocation problem
Autor(es): SANTOS, Raphael Gomes
Palavras-chave: Alocação de berços
Metaheurística
Colônia de formigas
Berth allocation
Metaheuristic
Ant colony
Data do documento: 11-Dez-2013
Editor: Universidade Federal do Maranhão
Resumo: O Problema da Alocação de Berços (PAB) em portos graneleiros consiste em determinar qual a melhor ordem que os navios devem atracar em cada berço de forma que o custo seja o mínimo possível, tal custo pode ser mensurado de várias maneiras, tais como tempo total de operação ou multa por sobrestada. O PAB pode ser visto como um problema de otimização combinatória da classe NP-difícil, tornando inviável a solução de grandes instâncias desse problema por métodos exatos. Metaheurísticas são métodos de otimização de caráter geral que são eficientes e garantem boas soluções. A Otimização por Colônia de Formigas é uma metaheurística que tem se mostrado promissora e competitiva na literatura. O objetivo geral deste trabalho é resolver o PAB com um método baseado no esquema geral da metaheurística Otimização por Colônia de Formigas.
Descrição: ABSTRACT The Berth Allocation Problem (BAP) in bulk ports is to determine the best order that ships must dock at each berth, so that the cost is minimized, this cost can be measured in several ways, such as total time of operation or demurrage. The BAP can be viewed as a combinatorial optimization problem of NP-hard class, making unfeasible the solution of large instances of this problem by exact methods. Metaheuristics are optimization methods of general character that are efficient and guarantee good solutions. Ant Colony Optimization is a metaheuristic that has shown promise and competitive in the literature. The general objective of this work is to solve the BAP with a method based on the general scheme of metaheuristic Ant Colony Optimization.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/3548
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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