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Tipo: TCC
Título: Análise de heurísticas para o problema da alocação quadrática
Autor(es): Arruda Filho, Francisco Paulino
Orientador: Sales, Claro Henrique Silva
Palavras-chave em português: problema de alocação quadrática;heurísticas;meta-heurísticas
CNPq: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO: METODOLOGIA E TÉCNICAS DA COMPUTAÇÃO: ENGENHARIA DE SOFTWARE
Data do documento: 2026
Citação: ARRUDA FILHO, Francisco Paulino. Análise de heurísticas para o problema da alocação quadrática. 2026. 78 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Software) - Campus de Quixadá, Universidade Federal do Ceará, Quixadá, 2026.
Resumo: O Problema de Alocação Quadrático (PAQ), é um problema clássico de otimização combinatória que busca minimizar o custo total de alocação de n facilidades em n localidades. Cada local deve receber exatamente uma facilidade, considerando tanto a distância entre os pontos quanto o fluxo entre as instalações. O PAQ é utilizado em diversas aplicações do mundo real, como a alocação de salas em hospitais e alocação de componentes em um circuito eletrônico. O presente trabalho tem como foco a comparação entre diferentes heurísticas aplicadas à resolução do problema, trata-se de uma pesquisa de caráter empírico, fundamentada na implementação e experimentação das heurísticas de colônia de formigas e Estratégia Evolutiva e Variable Neighborhood Descent (ES-VND) para a resolução do PAQ. Essas soluções citadas já estão presentes na literatura mas nunca foram implementadas e testadas de maneira justa no mesmo hardware, então buscase realizar um estudo comparativo dessas soluções. Como colaboração adicional, é proposta também a heurística denominada Estratégia Evolutiva e Simulated Annealing (ES-SA), uma solução mista entre o algoritmo Evolutivo e o Recozimento Simulado, baseada no ES-VND mas trocando o mecanismo de busca local usado. Após as implementações, foi realizada uma análise comparativa entre os métodos, utilizando diferentes instâncias do problema extraídas da biblioteca QAPLIB — um repositório reconhecido na literatura, que reúne mais de 130 instâncias distintas do PAQ. Dessa forma, busca-se contribuir para a avaliação empírica e aprofundada das diferentes estratégias heurísticas aplicadas ao PAQ, por meio do uso de métricas quantitativas nos resultados. As heurísticas propostas neste trabalho apresentaram desempenho superior ao algoritmo de Otimização por Colônia de Formigas em determinadas instâncias do problema. Destaca-se que a Colônia de Formigas obteve os piores resultados gerais, enquanto o algoritmo ES-SA alcançou o melhor desempenho entre os métodos avaliados.
Abstract: The QAPis a classic combinatorial optimization problem that seeks to minimize the total cost of allocating n facilities in n locations. Each location must receive exactly one facility, considering both the distance between points and the flow between facilities. The QAP is used in various real-world applications, such as room allocation in hospitals and component allocation in an electronic circuit. This work focuses on comparing different heuristics applied to solving the problem. It is an empirical research, based on the implementation and experimentation of the ant colony heuristic and ES-VND for solving the QAP. These solutions mentioned are already presented in the literature, so a comparative study of these solutions is sought. As an additional contribution, the heuristic called ES-SA is also proposed, a mixed solution between the Evolutionary algorithm and Simulated recognition. Based on ES-VND but changing the local search mechanism used. Following the implementations, a comparative analysis was performed between the methods, using different instances of the problem extracted from the QAPLIB library—a repository recognized in the literature, which brings together more than 130 distinct instances of the PAQ. In this way, the aim is to contribute to the empirical and in-depth evaluation of the different heuristic strategies applied to the PAQ, through the use of quantitative metrics in the results. The heuristics developed in this work showed better results than the Ant Colony Optimization in some instances, with the Ant Colony having the worst result and the ES-SA obtaining the best.
URI: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/85662
Currículo Lattes do Orientador: http://lattes.cnpq.br/9558592625667751
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
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