@Article{ArakakiLore:2006:HeLoHL,
               author = "Arakaki, Reinaldo Gen Ichiro and Lorena, Luiz Antonio Nogueira",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Uma heur{\'{\i}}stica de 
                         localiza{\c{c}}{\~a}o-aloca{\c{c}}{\~a}o (HLA) para problemas 
                         de localiza{\c{c}}{\~a}o de facilidades",
              journal = "Produ{\c{c}}{\~a}o",
                 year = "2006",
               volume = "16",
               number = "2",
                pages = "319--328",
                month = "maio/ago.",
             keywords = "Problema de localiza{\c{c}}{\~a}o de m{\'a}xima cobertura, 
                         busca local, problema das p-medianas capacitado, 
                         heur{\'{\i}}stica de 
                         localiza{\c{c}}{\~a}o-aloca{\c{c}}{\~a}o, Location-allocation 
                         heuristic, capacitated p-median problems, maximal covering 
                         location problem, local search.",
             abstract = "Neste trabalho, foi desenvolvida uma nova heur{\'{\i}}stica de 
                         localiza{\c{c}}{\~a}o-aloca{\c{c}}{\~a}o (HLA) para problemas 
                         de localiza{\c{c}}{\~a}o de facilidades (facility). Em tais 
                         problemas a quest{\~a}o central {\'e} localizar um objeto ou 
                         mais objetos, que s{\~a}o chamados de facilidades, e minimizar o 
                         custo de localizar estas facilidades. A HLA foi aplicada a dois 
                         problemas: o Problema de Localiza{\c{c}}{\~a}o de M{\'a}xima 
                         Cobertura (PLMC) e o Problema das P-Medianas Capacitado (PPMC) com 
                         o intuito de uma poss{\'{\i}}vel integra{\c{c}}{\~a}o a 
                         Sistemas de Informa{\c{c}}{\~o}es Geogr{\'a}ficas (SIG). A HLA 
                         baseia-se na forma{\c{c}}{\~a}o de agrupamentos (clusters) e na 
                         possibilidade de melhor{\'a}-los (em rela{\c{c}}{\~a}o a algum 
                         objetivo). Uma bateria de problemas testes foi escolhida para 
                         validar a HLA. Bons resultados foram encontrados para o PLMC para 
                         inst{\^a}ncias (instance) pequenas e grandes, e para o PPMC em 
                         inst{\^a}ncias pequenas. Conclui-se que a HLA, sendo uma 
                         heur{\'{\i}}stica de simples implementa{\c{c}}{\~a}o, {\'e} 
                         r{\'a}pida e bastante eficiente, portanto, indicada para ser 
                         integrada aos SIG. ABSTRACT: This paper presents a new 
                         location-allocation heuristic (LAH) applied to facility location 
                         problems. Such approach is based on clustering and its main 
                         objective is to find out a facility (object) in a space by 
                         minimizing a function. The LAH developed throughout this work was 
                         employed in two problems: the Maximal Covering Location Problem 
                         (MCLP) and the Capacitated p-Median Problems (CPMP) with the 
                         purpose of a possible integration to Geographic Information 
                         Systems (GIS). A set of test problems (instances) was chosen to 
                         validate the LAH. Good computational results were obtained for 
                         small and large-scale MCLP instances and for small CPMP instances. 
                         These results demonstrate that LAH, being quick and fast, may be 
                         usefully applicable to GIS.",
           copyholder = "SID/SCD",
                 issn = "0103-6513",
                label = "self-archiving-INPE-MCTIC-GOV-BR",
             language = "pt",
           targetfile = "Uma heuristica de localizacao alocacao.pdf",
        urlaccessdate = "21 maio 2024"
}