Problema de clusterização - localização com roteirização de entregas

dc.contributor.advisorFilho, Arnaldo Rabello de Aguiar Vallim
dc.contributor.authorLeitão, Enzo Morales
dc.contributor.authorSilva, Marcelo Pereira Teixeira da
dc.contributor.authorSilva, Vitor Soares
dc.date.accessioned2022-11-17T18:05:41Z
dc.date.available2022-11-17T18:05:41Z
dc.date.issued2021-12-07
dc.description.abstractEste artigo apresenta um Trabalho Conclusão de Curso de graduação - TCC, que aborda o problema logístico de clusterização – localização - roteirização (clustering – location – routing) e tem como objetivo resolver esse problema por meio de técnicas de Inteligência Artificial (IA). Com o desenvolvimento de experimentos e a aplicação dessas técnicas e algoritmos foi possível atingir uma solução satisfatória para uma base de dados de testes. Dentre as técnicas aplicadas durante o estudo estão o algoritmo de clusterização K-médias (K-means) e seu conhecido gráfico de “cotovelo”, a metaheurística Enxame de Abelhas (Artificial Bee Colony -ABC) e o algoritmo do Caixeiro Viajante (Traveling Salesman Problem – TSP). Os resultados demonstraram a efetividade da modelagem proposta.pt_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31035
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziept_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectaprendizagem de máquinapt_BR
dc.subjectinteligência artificialpt_BR
dc.subjectlogísticapt_BR
dc.titleProblema de clusterização - localização com roteirização de entregaspt_BR
dc.typeTCCpt_BR
local.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)pt_BR
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