Hibridização de Meta-heurísticas com Métodos Exatos para o Problema do Caixeiro Alugador
Meta-heurísticas híbridas, Problema do Caixeiro Alugador, Algoritmos cientícos, Computação Evolucionária, Métodos exatos, Programação inteira, Adaptive Local Search Procedure, Iterated Adaptive Local Search Procedure.
O Problema do Caixeiro Viajante com Aluguel de Carros ou simplesmente Problema do Caixeiro Alugador (PCA) é uma generalização do clássico Problema do Caixeiro Viajante (PCV) onde seu tour de visitas pode ser decomposto em sub-tours contíguos e que podem ser percorridos com diferentes carros alugados. O objetivo é determinar o circuito hamiltoniano que resulte em um custo final mínimo, considerando a penalização paga em cada troca de veículos no tour; esta penalização é o custo de retornar o carro até a cidade onde foi alugado. O PCA está classicado como um problema NP-difícil. O presente trabalho estuda a variante mais usada na literatura do PCA, que é: completo, total, irrestrito, sem repetição, livre e simétrico. O foco da pesquisa são os procedimentos híbridos que combinam meta-heurísticas e programação linear (LP) baseada no algoritmo branch-and-bound. São hibridizados: algoritmos cientícos (ScA) , algoritmos evolucionários (EA), Adaptive Local Search Procedure (ASLP) e uma nova variante de ALSP chamada Iterated Adaptive Local Search Procedure ( IALSP). As seguintes técnicas são propostas para lidar com o PCA: ScA+ALSP, EA+IALSP e ScA+IALSP. Um modelo de programação inteira mista proposta para o PCA é corrigido e usado por o ALSP e o IALSP. Testes não paramétricos são usados para comparar os algoritmos em um conjunto de instâncias da literatura.