Logística/Sistemas de distribuição/Escala de veículos/Meta-heurística para CPEV

Com o avanço tecnológico dos últimos anos foi possível através da utilização de computadores propor novas e melhores soluções. Em geral são algoritmos que vão buscar a construção de rotas da heurística clássica, utilizando processos melhorados para explorar o espaço de soluções, para identificar boas respostas ao problema.

A meta-heurística admite deterioração e mesmo soluções impossíveis intermediárias no percurso de procura de soluções. Os melhores processos conhecidos desenvolvidos para PEV, tipicamente identificam um boa solução local do que heurísticas clássicas, contudo tendem a ser mais demoradas.

Existem seis principais tipos de meta-heurística aplicados a PEV:

• (1) Simulated annealing

• (2)Deterministic annealing

• (3) Pesquisa tabu

• (4) Algoritmo genético

• (5) Optimização da colónia de formigas

• (6)Rede neural

Os três primeiros algoritmos, começam a sua formulação pela solução $\ x_{1}$ movendo-se a cada iteração $\ t$ de $\ x_{t}$ a uma solução $\ x_{t+1}$ na vizinhança $\ N(x_{t})$ de $\ x_{t}$, que a condição seja satisfeita. Se $\ f_{x}$ for o custo de $\ x$, então $\ f_{x_{t+1}}$ não é necessariamente menos de $\ f_{x_{t}}$. Devendo-se ter especial cuidado para evitar novo ciclo. Por outro lado, (4) examina a cada passo o espaço de soluções. Cada amostra é processada pelo anterior, combinando os seus melhores elementos e descartando os piores.

Optimização da colónia de formigas, por seu lado, é uma abordagem construtiva. Onde a informação adquirida a cada iteração é utilizada para criar várias novas soluções. Assim como (4), como observou Taillard. Por seu turno as redes neurais é um mecanismo de aprendizagem, que gradualmente ajusta um conjunto de "pesos" até ser encontrada uma solução ideal.

Por fim, de referir que as formas de pesquisa de soluções diferem de problema para problema, tendo de se adaptar o método às características do problema. Assim como experiência e criatividade é necessária na abordagem dos problemas (Toth e Vigo, 2002f, p.129).