@InProceedings{SouzaLorePere:2012:ApMeLN,
               author = "Souza, Ligia Corr{\^e}a de and Lorena, Luiz Antonio Nogueira and 
                         Pereira, Marcos Antonio",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Aplica{\c{c}}{\~a}o da metaheur{\'{\i}}stica LNS ao problema 
                         probabil{\'{\i}}stico de 
                         localiza{\c{c}}{\~a}o-aloca{\c{c}}{\~a}o de m{\'a}xima 
                         cobertura",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2012",
               editor = "Castro, Ana Paula Abrantes de and Shiguemori, {\'E}lcio Hideiti 
                         and Ramos, Fernando Manuel",
         organization = "Workshop dos Cursos de Computa{\c{c}}{\~a}o Aplicada do INPE, 
                         12. (WORCAP).",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "problemas de localiza{\c{c}}{\~a}o-aloca{\c{c}}{\~a}o, 
                         localiza{\c{c}}{\~a}o de facilidades, Large Neighborhood 
                         Search.",
             abstract = "Os problemas de localiza{\c{c}}{\~a}o de facilidades tratam de 
                         decis{\~o}es envolvendo o a-tendimento da demanda de um 
                         indiv{\'{\i}}duo ou de uma popula{\c{c}}{\~a}o a partir de 
                         centros fornecedores de produtos ou servi{\c{c}}os, considerando 
                         aspectos log{\'{\i}}sticos. O Problema Probabil{\'{\i}}stico 
                         de Locali-za{\c{c}}{\~a}o-Aloca{\c{c}}{\~a}o de M{\'a}xima 
                         Cobertura {\'e} um problema de localiza{\c{c}}{\~a}o de 
                         facilidades em que se busca localizar facilidades de modo a 
                         maximizar o atendimento da demanda, para uma dada dist{\^a}ncia 
                         m{\'a}xima de cobertura, considerando um crit{\'e}rio 
                         m{\'{\i}}nimo de qualidade desse atendimen-to. No problema 
                         probabil{\'{\i}}stico aqui estudado, as facilidades devem ser 
                         localizadas de tal manei-ra que os clientes cheguem dentro de um 
                         tempo aceit{\'a}vel e tamb{\'e}m que, uma vez na fila, o tem-po 
                         de espera n{\~a}o seja maior que um limite m{\'a}ximo e/ou que o 
                         comprimento da mesma n{\~a}o seja maior que um valor m{\'a}ximo 
                         para garantir a qualidade no servi{\c{c}}o. O presente artigo 
                         aborda t{\'e}c-nicas heur{\'{\i}}sticas j{\'a} existentes para 
                         resolver este problema utilizando um algoritmo chamado Large 
                         Neighborhood Search. Os testes computacionais foram realizados 
                         para inst{\^a}ncias de 30 e 324 pontos e alguns resultados 
                         s{\~a}o apresentados e comparados com os resultados encontrados 
                         na literatura e pelo software CPLEX. ABSTRACT: The facility 
                         location problems deal with decisions involving the meeting 
                         de-mand for an individual or a population center from suppliers of 
                         products or services, consider-ing logistics. The Queuing Maximal 
                         Covering Location-Allocation Model is a facility location problem 
                         which seeks to locate facilities to maximize the attendance of 
                         demand for given a max-imum distance coverage, considering a 
                         minimum criterion of good quality. In the probabilistic problem 
                         here studied, the facilities must be located so that customers 
                         arrive within a reasonable time and also that, once in the queue, 
                         the waiting time is not greater than a maximum limit and/or the 
                         length of it is not greater than a maximum value to ensure the 
                         quality of service. This article discusses heuristic techniques to 
                         solve this problem using an algorithm called Large Neighborhood 
                         Search. The tests were performed for instances of 30 and 324 
                         points and some results are presented and compared with results 
                         found in literature.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
      conference-year = "6-8 nov. 2012",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGP8W/3D8ALK5",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/3D8ALK5",
           targetfile = "worcap2012_submission_26 - Ligia Corr{\^e}a de Souza.pdf",
        urlaccessdate = "21 maio 2024"
}