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Título: Problema de roteamento de mamógrafos móveis : uma abordagem bi-objetiva.
Autor(es): Araujo, Thiago Giachetto de
Orientador(es): Penna, Puca Huachi Vaz
Souza, Marcone Jamilson Freitas
Palavras-chave: Mamografia
Otimização multi-objetivo
Roteamento de veículos
Data do documento: 2023
Membros da banca: Penna, Puca Huachi Vaz
Souza, Marcone Jamilson Freitas
Coelho, Igor Machado
Carvalho, Marco Antonio Moreira de
Referência: ARAÚJO, Thiago Giachetto de. Problema de roteamento de mamógrafos móveis : uma abordagem bi-objetiva. 2023. 86 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.
Resumo: Esta dissertação trabalha com o Problema de Roteamento de Unidades Móveis de Mamografia (MMURP). O problema é uma variante do Problema de Rotea- mento de Veículos Aberto Multi-depósito. Neste problema, existe uma quantidade fixa de depósitos, cada um com uma quantidade limitada de Unidades Móveis de Mamografia (MMUs). Cada MMU tem sua capacidade de realização de exames conhecida e um conjunto de cidades candidatas com uma demanda conhecida por exames de mamografia. O objetivo é definir a ordem de visitação das cidades can- didatas para cada MMU, buscando maximizar a demanda atendida e minimizar a distância total percorrida. Ou seja, o MMURP é tratado como um problema de otimização bi-objetivo. Uma formulação de programação matemátia é pro- posta, o método ε-restrito é implementado e dois algoritmos heurísticos baseados no Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) são desenvolvidos. Os algoritmos heurísticos se diferenciam pela utilização de busca local como um dos operadores de mutação, um possui e o outro não. O método exato e as duas versões do algoritmo heurístico foram implementados e usados para resolver o MMURP para diversos estados do Brasil. Instâncias baseadas em dados reais foram geradas e usadas para avaliar os métodos implementados. Os resultados computacionais mos- traram que ao considerar o hipervolume, as soluções encontradas pelo método exato são superiores. Porém, ao considerar o min-max da taxa de cobertura, o algoritmo heurístico com a busca local é superior.
Resumo em outra língua: This work deals with the Mobile Mammography Unit Routing Problem (MMURP). The problem is a Multi-depot Open Vehicle Routing Problem variant. In this prob- lem, there are a fixed number of depots, each with a limited number of Mobile Mammography Units (MMUs). Each MMU has a known screening capacity and a set of candidate cities it can serve with known demands for screening. The objective is to define the cities visiting order for each MMU, maximizing the served screening demand and minimizing the total travel distance. That is, the MMURP is treated as a bi-objective optimization problem. We introduce a mathematical programming formulation, the ε-constraint method is implemented, and two algorithms based on Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) are implemented. They differ from each other by the use of a local search as one of the mutation operators. The exact method and both versions of the heuristic were implemented and used to solve the MMURP for several states in Brazil. Instances based on real data were generated and used to test the implemented methods. The computational results showed that when considering the hypervolume, the solutions found by the exact method are superior. However, when considering the min-max of coverage rate, the heuristic algorithm with local search brings better results.
Descrição: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/17548
Licença: Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 04/10/2023 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante.
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