Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://hdl.handle.net/123456789/3934
Título: | Estratégia de agrupamento baseada em algoritmo genético para a construção capacitada de unidades de leitura |
Título(s) alternativo(s): | Algorithm-based grouping strategy for the skilled construction of reading |
Autor(es): | FONSECA, Anderson Silva |
Palavras-chave: | Agrupamento capacitado K-Means Algoritmo genético RCMeans Problema de distritamento Capacitated clustering K-Means Genetic algorithm RCMeans Districting problems |
Data do documento: | 19-Jul-2019 |
Editor: | Universidade Federal do Maranhão |
Resumo: | No Brasil, as empresas responsáveis pela distribuição de energia elétrica devem também se responsabilizar pela medição e do faturamento de seus clientes. Para facilitar a organização das medições em um dia de trabalho, essas empresas criam planejamentos de leitura. Esses planejamentos consistem em organizar seus clientes em grupos, os quais recebem a visita de um funcionário leiturista responsável por fazer a medição do consumo do cliente. Porém, a criação destes planejamentos corresponde a um problema de agrupamento capacitado com uma série de restrições de compacidade e homogeneidade. Para resolver esse problema é proposto uma estratégia de agrupamento capacitado baseado em algoritmo genético. Os planejamentos resultantes deste método foram criados com a intenção de obter o melhor agrupamento possível de uma região com a minimização dos custos de implementação. Estes resultados são comparados com a situação atual da empresa, mostrando as melhorias da aplicação deste método. |
Descrição: | Abstract In Brazil, eletrical energy companies are responsible for the distribution, measuring, billing of their customers. To make it easier to organize a workday’s measurements, these companies create a reading plan. These plans organize groups their clients, which are visited by several employees who measure the costumer’s consumption. However, the creation of these plans is a capacitated clustering problem with numerous compacity and homogenity restrictions. To solve this problem a capacitated clustering strategy based on genetic algorithm is proposed. The resulting plans are created with the intention of obtaining the best possible clustering of a region, which minimizes implementation costs. This results are compared with the current situation of the company, showing the improvements of this method. |
URI: | http://hdl.handle.net/123456789/3934 |
Aparece nas coleções: | TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
ANDERSON-FONSECA.pdf | Trabalho de Conclusão de Curso | 6,33 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.