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dc.creatorFELIPE DOS SANTOS MOREIRA-
dc.creatorVITOR DE ASSIS RAMOS-
dc.creatorCAIO MIGUEL GÔNGORA DARZI-
dc.date.accessioned2025-12-08T20:32:07Z-
dc.date.available2025-12-08T20:32:07Z-
dc.date.issued2025pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufms.br/handle/123456789/14027-
dc.description.abstractEste projeto avalia o desempenho do algoritmo Simulated Annealing (SA) aplicado ao Problema de Roteamento de Veículos com Capacidade (PRVC) sob diferentes funções de mudança de vizinhança. Foram testadas quatro vizinhanças clássicas — relocateMove, exchangeMove, orOptMove e swap2Opt — em 10 instâncias do conjunto CMT, com 30 repetições por instância, totalizando 1200 execuções. A análise compara qualidade média das soluções, estabilidade (desvio padrão) e tempo computacional. Os resultados indicam que exchangeMove e relocateMove obtêm sistematicamente os menores custos finais, enquanto orOptMove e swap2Opt apresentam maior estabilidade porém convergem para soluções de pior qualidade. Conclui-se que a escolha da vizinhança é decisiva no SA para PRVC e que uma abordagem híbrida combinando múltiplas vizinhanças ao longo do resfriamento tende a ser uma estratégia promissora.-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherFundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sulpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectMovimentação-
dc.subjectSimulated Annealing-
dc.subjectCVPR-
dc.subject.classificationCiências Exatas e da Terrapt_BR
dc.titleComparação de estratégias de vizinhança em buscas locais para PRVCpt_BR
dc.typeOutrospt_BR
dc.contributor.advisor1BIANCA DE ALMEIDA DANTAS-
dc.description.resumoNeste trabalho investigamos como diferentes estratégias de vizinhança influenciam o desempenho do Simulated Annealing na resolução do PRVC. Testamos quatro movimentos de busca local (relocate, exchange, or-opt e 2-opt/swap) em instâncias clássicas do conjunto CMT, realizando múltiplas repetições para reduzir variância. Avaliamos custo final médio, robustez por desvio padrão e tempo de execução. Observamos que exchangeMove e relocateMove são superiores em qualidade de solução, destacando-se na maioria das instâncias, enquanto orOptMove e swap2Opt são mais estáveis, porém ficam presos em ótimos locais de pior custo. Assim, a vizinhança escolhida altera significativamente a dinâmica do SA, e os dados sugerem que combinar vizinhanças exploratórias em altas temperaturas com vizinhanças intensificadoras em baixas temperaturas pode melhorar ainda mais os resultados.pt_BR
dc.publisher.countrynullpt_BR
dc.publisher.initialsUFMSpt_BR
Aparece nas coleções:Engenharia de Computação - Bacharelado (FACOM)

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