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Título: COMBINING METAHEURISTICS WITH MP SOLVERS, WITH APPLICATIONS TO THE GENERALIZED ASSIGNMENT PROBLEM (GAP)
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): DANIEL AMARAL DE MEDEIROS ROCHA

Colaborador(es):  MARCUS VINICIUS S P DE ARAGAO - Orientador
Número do Conteúdo: 15363
Catalogação:  08/03/2010 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15363@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15363@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.15363

Resumo:
Methods that mix strategies usually found in metaheristic algorithms with techniques to solve mixed integer programming problems (MIPs) have had great results over the past few years. This wprk proposes two new algorithms in this philosophy: one is based on the Path Relink (PR) metaheuristc, while the other one is a simple algorithm that does post-processing in the solutions found by the MIP solver. Both algorithms use a new neighborhood structure, called ellipsoidal neighborhood, that has strong resemblances with the relinking step from PR algorithms and that, in this work, is generalized and extended for multiple solutions. The generalized assignment problem (GAP) is used for the computational experiments. Also tested are MIP solver (ILOG CPLEX version 11) and a branch and price algorithm that uses the RINS and guides dives heuristics. The tested algorithms are compared among themselves and with GAP-specific heuristics. The results are satisfactory and show that the ellipsoidal neighborhood can frequently improve the solutions found by the MIP solver, even finding the best result for some instances.

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