Métodos de geração de colunas para problemas de atribuição
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Data
2007-04-01
Autores
Senne, Edson Luiz França [UNESP]
Lorena, Luiz Antonio Nogueira
Salomão, Silvely Nogueira de Almeida [UNESP]
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Editor
Associação Brasileira de Engenharia de Produção
Resumo
Este trabalho apresenta métodos de geração de colunas para dois importantes problemas de atribuição: o Problema Generalizado de Atribuição (PGA) e o Problema de Atribuição de Antenas a Comutadores (PAAC). O PGA é um dos mais representativos problemas de Otimização Combinatória e consiste em otimizar a atribuição de n tarefas a m agentes, de forma que cada tarefa seja atribuída a exatamente um agente e a capacidade de cada agente seja respeitada. O PAAC consiste em atribuir n antenas a m comutadores em uma rede de telefonia celular, de forma a minimizar os custos de cabeamento entre antenas e comutadores e os custos de transferência de chamadas entre comutadores. A abordagem tradicional de geração de colunas é comparada com as propostas neste trabalho, que utilizam a relaxação lagrangeana/surrogate. São apresentados testes computacionais que demonstram a efetividade dos algoritmos propostos.
This work presents column generation methods for two important assignment problems: the Generalized Assignment Problem (GAP) and the problem of assigning cells to switches in cellular mobile networks (PACS). GAP is one of the most representative combinatorial optimisation problems and can be stated as the problem of optimising the assignment of n jobs to m agents, such that each job is assigned to exactly one agent and the resource capacity of each agent is not violated. PACS consists of determining a cell assignment pattern which minimizes cabling costs between a cell and a switch and transfer costs between cells assigned to different switches, while respecting certain constraints, especially those related to limited switch's capacity. The traditional column generation process is compared with the proposed algorithms that combine the column generation and lagrangean/surrogate relaxation. Computational experiments are presented in order to confirm the effectiveness of the proposed algorithms.
This work presents column generation methods for two important assignment problems: the Generalized Assignment Problem (GAP) and the problem of assigning cells to switches in cellular mobile networks (PACS). GAP is one of the most representative combinatorial optimisation problems and can be stated as the problem of optimising the assignment of n jobs to m agents, such that each job is assigned to exactly one agent and the resource capacity of each agent is not violated. PACS consists of determining a cell assignment pattern which minimizes cabling costs between a cell and a switch and transfer costs between cells assigned to different switches, while respecting certain constraints, especially those related to limited switch's capacity. The traditional column generation process is compared with the proposed algorithms that combine the column generation and lagrangean/surrogate relaxation. Computational experiments are presented in order to confirm the effectiveness of the proposed algorithms.
Descrição
Palavras-chave
Otimização combinatória, problemas de atribuição, relaxação lagrangeana, geração de colunas, Combinatorial optimization, assignment problems, lagrangean, column generation
Como citar
Produção. Associação Brasileira de Engenharia de Produção, v. 17, n. 1, p. 71-83, 2007.