| Revista: | Producao |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000314455 |
| ISSN: | 0103-6513 |
| Autores: | Arakaki, Reinaldo Gen Ichiro1 Lorena, Luiz Antonio Nogueira |
| Instituciones: | 1Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Laboratorio Associado de Computacao e Matematica Aplicada, Sao Jose dos Campos, Sao Paulo. Brasil |
| Año: | 2006 |
| Periodo: | May-Ago |
| Volumen: | 16 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 319-328 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado |
| Resumen en inglés | This paper presents a new location-allocation heuristic (LAH) applied to facility location problems. Such approach is based on clustering and its main objective is to find out a facility (object) in a space by minimizing a function. The LAH developed throughout this work was employed in two problems: the Maximal Covering Location Problem (MCLP) and the Capacitated p-Median Problems (CPMP) with the purpose of a possible integration to Geographic Information Systems (GIS). A set of test problems (instances) was chosen to validate the LAH. Good computational results were obtained for small and large-scale MCLP instances and for small CPMP instances. These results demonstrate that LAH, being quick and fast, may be usefully applicable to GIS |
| Resumen en portugués | Neste trabalho, foi desenvolvida uma nova heurística de localização-alocação (HLA) para problemas de localização de facilidades (facility). Em tais problemas a questão central é localizar um objeto ou mais objetos, que são chamados de facilidades, e minimizar o custo de localizar estas facilidades. A HLA foi aplicada a dois problemas: o Problema de Localização de Máxima Cobertura (PLMC) e o Problema das P-Medianas Capacitado (PPMC) com o intuito de uma possível integração a Sistemas de Informações Geográficas (SIG). A HLA baseia-se na formação de agrupamentos (clusters) e na possibilidade de melhorá-los (em relação a algum objetivo). Uma bateria de problemas testes foi escolhida para validar a HLA. Bons resultados foram encontrados para o PLMC para instâncias (instance) pequenas e grandes, e para o PPMC em instâncias pequenas. Conclui-se que a HLA, sendo uma heurística de simples implementação, é rápida e bastante eficiente, portanto, indicada para ser integrada aos SIG |
| Disciplinas: | Matemáticas, Geociencias |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Sistemas de Información Geográfica (SIG), Localización geográfica, Heurística |
| Keyword: | Mathematics, Earth sciences, Applied mathematics, Geographic Information Systems (GIS), Geographic location, Heuristics |
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