@InProceedings{CorreaChavLore:2007:HeHíDe,
               author = "Correa, Francisco de Assis and Chaves, Antonio Augusto and Lorena, 
                         Luiz Antonio Nogueira",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Heur{\'{\i}}stica H{\'{\i}}brida com Detec{\c{c}}{\~a}o de 
                         Regi{\~o}es Promissoras aplicada ao Problema 
                         Probabil{\'{\i}}stico de 
                         Localiza{\c{c}}{\~a}o-aloca{\c{c}}{\~a}o de m{\'a}xima 
                         cobertura",
                 year = "2007",
         organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 39. (SBPO).",
             keywords = "Problemas de cobertura, Sistemas congestionados, Clustering 
                         search, COMPUTA{\C{C}}{\^A}O APLICADA.",
             abstract = "RESUMO: O problema de localiza{\c{c}}{\~a}o de m{\'a}xima 
                         cobertura procura localizar facilidades visando maximizar a 
                         popula{\c{c}}{\~a}o atendida considerando uma dada 
                         dist{\^a}ncia ou tempo padr{\~a}o de servi{\c{c}}o. V{\'a}rias 
                         extens{\~o}es desse modelo t{\^e}m sido propostas para aumentar 
                         a sua aplicabilidade. Entre elas, existem modelos 
                         probabil{\'{\i}}sticos para 
                         localiza{\c{c}}{\~a}o-aloca{\c{c}}{\~a}o de m{\'a}xima 
                         cobertura com restri{\c{c}}{\~o}es no tempo de espera ou no 
                         comprimento da fila para sistemas congestionados, que levam em 
                         conta um ou v{\'a}rios servidores por facilidade. A proposta 
                         deste trabalho {\'e} a de resolver um modelo para um servidor por 
                         facilidade por meio de uma heur{\'{\i}}stica h{\'{\i}}brida 
                         conhecida por Clustering Serach (CS), que consiste na 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de regi{\~o}es promissoras de busca, baseada 
                         em agrupamentos. S{\~a}o apresentados os resultados dos testes 
                         computacionais para inst{\^a}ncias de at{\'e} 818 v{\'e}rtices. 
                         ABSTRACT: The Maximal Covering Location Problem (MCLP) maximizes 
                         the population that has a facility within a maximum travel 
                         distance or time. Numerous extensions have been proposed to 
                         enhance its applicability, like the probabilistic model for the 
                         maximum covering location-allocation with constraint in waiting 
                         time or queue length for congested systems, with one or more 
                         servers per service center. This paper presents one solution 
                         procedure for that probabilistic model, considering one server per 
                         center, using a Hybrid Heuristic known as Clustering Search (CS), 
                         that consists in detecting promising search areas based on 
                         clustering. The computational tests report results for network 
                         instances up to 818 vertices.",
  conference-location = "Fortaleza, CE",
      conference-year = "28-31 ago.",
             language = "pt",
           targetfile = "correa-chaves-lorena-sbpo2007.pdf",
        urlaccessdate = "08 maio 2024"
}