@PhDThesis{Oliveira:2014:HeHíPr,
               author = "Oliveira, Rudinei Martins de",
                title = "Heur{\'{\i}}sticas h{\'{\i}}bridas para o problema de 
                         aloca{\c{c}}{\~a}o de ber{\c{c}}os para navios e para um 
                         problema de agrupamentos",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2014",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2014-04-03",
             keywords = "otimiza{\c{c}}{\~a}o combinat{\'o}ria, clustering search, 
                         programa{\c{c}}{\~a}o linear, heur{\'{\i}}sticas, 
                         gera{\c{c}}{\~a}o de colunas, combinatorial optimization, 
                         clustering search, linear programming, heuristics, column 
                         generation.",
             abstract = "Este trabalho apresenta heur{\'{\i}}sticas h{\'{\i}}bridas 
                         para o Problemas de Aloca{\c{c}}{\~a}o de Ber{\c{c}}os (PAB) e 
                         para o Problema de Agrupamentos. O PAB consiste em alocar navios a 
                         posi{\c{c}}{\~o}es de atraque, de forma que seja utilizado o 
                         m{\'a}ximo de espa{\c{c}}o do cais minimizado o tempo de 
                         servi{\c{c}}o e {\'e} resolvido nos casos discreto e 
                         cont{\'{\i}}nuo. O PAB pode ser considerado como um dos 
                         principais problemas de otimiza{\c{c}}{\~a}o em terminais 
                         mar{\'{\i}}timos, devido {\`a} crescente demanda de navios que 
                         transportam cont{\^e}ineres. Neste contexto, {\'e} proposta uma 
                         nova alternativa para resolv{\^e}-lo. Essa alternativa {\'e} 
                         baseada na aplica{\c{c}}{\~a}o do m{\'e}todo \emph{Clustering 
                         Search} (CS), utilizando o \emph{Simulated Annealing} como 
                         gerador de solu{\c{c}}{\~o}es. O CS {\'e} um m{\'e}todo 
                         iterativo que divide o espa{\c{c}}o de busca em grupos e {\'e} 
                         composto por uma meta-heur{\'{\i}}stica geradora de 
                         solu{\c{c}}{\~o}es, um processo de agrupamento e uma 
                         heur{\'{\i}}stica de busca local. Em rela{\c{c}}{\~a}o ao 
                         problema de agrupamentos, busca-se a separa{\c{c}}{\~a}o de um 
                         conjunto de dados em grupos, tal que os membros de cada grupo 
                         sejam similares entre si. Os m{\'e}todos de solu{\c{c}}{\~a}o 
                         baseiam-se na aplica{\c{c}}{\~a}o de uma t{\'e}cnica de 
                         gera{\c{c}}{\~a}o de colunas para resolver o problema 
                         p-medianas. S{\~a}o propostas cinco heur{\'{\i}}sticas: 
                         solu{\c{c}}{\~a}o vi{\'a}vel a partir do problema mestre, a 
                         solu{\c{c}}{\~a}o de gera{\c{c}}{\~a}o de colunas, uma 
                         heur{\'{\i}}stica com \emph{Path-Relinking} considerando as 
                         colunas iniciais do processo de gera{\c{c}}{\~a}o de colunas, 
                         uma solu{\c{c}}{\~a}o do problema mestre com 
                         \emph{Path-Relinking} e o processo de gera{\c{c}}{\~a}o de 
                         colunas com \emph{PathRelinking}. A qualidade dos resultados 
                         computacionais obtidos {\'e} comprovada com a 
                         compara{\c{c}}{\~a}o com m{\'e}todos recentes da literatura. 
                         ABSTRACT: This paper presents hybrid heuristics for the Berth 
                         Allocation Problem (PAB) and a Clustering Problem. The BAP 
                         consists in allocating ships to positions of mooring using the 
                         maximum space of the quay and minimizing the service time of the 
                         ships and is solved for discrete and continuous cases. The BAP can 
                         be considered as a major optimization problem in marine terminais, 
                         due to increasing demand of ships carrying containers. In this 
                         context, we propose a new alternative to solve it. This 
                         alternative is based on the application of the method Clustering 
                         Search (CS), using the Simulated Annealing as the solutions 
                         generator. CS is an iterative method that divides the search space 
                         into groups and consists of a metaheuristic to generate solutions, 
                         a process of clustering and a local search. The issue Clustering 
                         Problem searchs the separation of a set of objects into groups 
                         such that members of each group are similar. The hybrid heuristics 
                         proposed are based on the application of a column generation 
                         technique for solving the p-median problem. Five heuristics are 
                         examined: a feasible solution from the master problem, the column 
                         generation solution, a heuristic with Path-Relinking considering 
                         the initial columns of the column generation process, a solution 
                         of the master problem with Path-Relinking and the column 
                         generation with Path-Relinking. The quality of computational 
                         results is evidenced by comparison with recent methods of the 
                         literature.",
            committee = "Carvalho, Solon Ven{\^a}ncio de (presidente) and Lorena, Luiz 
                         Antonio Nogueira (orientador) and Mauri, Geraldo Regis 
                         (orientador) and Becceneri, Jos{\'e} Carlos and Poldi, Kelly 
                         Cristina and Nascimento, Mari{\'a} Cristina Vasconcelos",
         englishtitle = "Hybrid heuristics for berth allocation problem for ships and a 
                         clustering problem.",
             language = "pt",
                pages = "133",
                  ibi = "8JMKD3MGP5W34M/3G5QLMB",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP5W34M/3G5QLMB",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
}