Metodologia para localização de estações meteorológicas: comparação entre abordagens exata e heurística
Ano de defesa: | 2013 |
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Tipo de documento: | Dissertação |
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Instituição de defesa: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba |
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Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
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Palavras-chave em Português: | |
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Resumo: | Este trabalho apresenta um método para o planejamento da implantação de uma estrutura de rede de monitoramento meteorológico que utiliza o resultado do modelo numérico de previsão do tempo MBAR como parâmetro para a avaliação da qualidade das soluções candidatas. O problema é abordado com o uso dos modelos de problemas de localização discretos: o Problema de Cobertura de Conjuntos (Set Covering Location Problem) e o Problema de Cobertura Máxima (Maximal Covering Location Problem). O problema de planejamento da estrutura é dividido em duas fases. Na primeira fase, busca-se determinar a quantidade mínima necessária e localização de estações meteorológicas necessárias para atender todos os locais de demanda. Na segunda etapa, busca-se determinar a ordem de instalação das estações meteorológicas, maximizando a área de cobertura a cada nova instalação. O método proposto é detalhado, apresentando as etapas envolvidas, as informações de entrada e saída de cada etapa e as alterações necessárias para avaliação de outros algoritmos. Um conjunto de três cenários foi planejado utilizando os limites políticos do Estado do Paraná e as informações de rodovias, áreas urbanas e altimetria. O primeiro cenário avaliou-se a capacidade das abordagens utilizadas em resolver o Problema de Cobertura de Conjuntos. No segundo cenário avaliou-se a capacidade das abordagens utilizadas em resolver o Problema de Cobertura Máxima e no terceiro cenário propõe-se o Problema de Cobertura Máxima considerando a existência de uma rede de monitoramento anterior no local do experimento. Na resolução do problema foram comparadas abordagens exata e heurística. Na abordagem exata utilizou-se o método Branch & Bound para resolução do problema via Programação Linear Inteira Mista. Na abordagem heurística utilizou-se a estratégia evolutiva Evolução Diferencial. O método proposto destaca-se pela flexibilidade na substituição dos métodos utilizados na abordagem, permitindo a avaliação de outras técnicas. |
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2013-06-25T23:09:56Z2013-06-25T23:09:56Z2013-03-21SANTOS, Roberto Oliveira. Metodologia para localização de estações meteorológicas: comparação entre abordagens exata e heurística. 2013. 96 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2013.http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/490Este trabalho apresenta um método para o planejamento da implantação de uma estrutura de rede de monitoramento meteorológico que utiliza o resultado do modelo numérico de previsão do tempo MBAR como parâmetro para a avaliação da qualidade das soluções candidatas. O problema é abordado com o uso dos modelos de problemas de localização discretos: o Problema de Cobertura de Conjuntos (Set Covering Location Problem) e o Problema de Cobertura Máxima (Maximal Covering Location Problem). O problema de planejamento da estrutura é dividido em duas fases. Na primeira fase, busca-se determinar a quantidade mínima necessária e localização de estações meteorológicas necessárias para atender todos os locais de demanda. Na segunda etapa, busca-se determinar a ordem de instalação das estações meteorológicas, maximizando a área de cobertura a cada nova instalação. O método proposto é detalhado, apresentando as etapas envolvidas, as informações de entrada e saída de cada etapa e as alterações necessárias para avaliação de outros algoritmos. Um conjunto de três cenários foi planejado utilizando os limites políticos do Estado do Paraná e as informações de rodovias, áreas urbanas e altimetria. O primeiro cenário avaliou-se a capacidade das abordagens utilizadas em resolver o Problema de Cobertura de Conjuntos. No segundo cenário avaliou-se a capacidade das abordagens utilizadas em resolver o Problema de Cobertura Máxima e no terceiro cenário propõe-se o Problema de Cobertura Máxima considerando a existência de uma rede de monitoramento anterior no local do experimento. Na resolução do problema foram comparadas abordagens exata e heurística. Na abordagem exata utilizou-se o método Branch & Bound para resolução do problema via Programação Linear Inteira Mista. Na abordagem heurística utilizou-se a estratégia evolutiva Evolução Diferencial. O método proposto destaca-se pela flexibilidade na substituição dos métodos utilizados na abordagem, permitindo a avaliação de outras técnicas.This paper presents a method for planning the deployment of a network’s infrastructure for meteorological monitoring that uses the results of the numerical weather prediction MBAR as parameter for evaluating the quality of candidate solutions. The problem is addressed with the use of models for discrete location problems: the Set Covering Location Problem and Maximal Covering Location Problem. The problem of planning the structure is divided into two phases. In the first phase, we seek to determine the minimum required a mountand location of weather stations required to meet all demand. In the second step, we seek to determine the order of installation of weather stations, maximizing the coverage area for each new installation. The proposed method is detailed, presenting the steps involved, the input and output information of each step and the changes necessary to evaluate other algorithms. A set of three scenarios was designed using the political boundaries of the State of Paraná, highways, urban areas and altimetry information. The first scenario evaluates the ability of the approaches used to solve the Set Covering Location Problem. In the second scenario, we evaluated the ability of the approaches used to solve the Maximal Covering Location Problem and the third scenario proposes the Maximum Coverage Location Problem considering the previous existence of a monitoring network. For the solution of these problems it was compared exact and heuristic approaches. The exact approach used the method Branch & Bound for solving the problem via Mixed Integer Linear Programming. The heuristic approach used the evolutionary strategy Differential Evolution. The proposed method is distinguished by flexibility for substitution of the methods used, allowing the evaluation of other techniques.porUniversidade Tecnológica Federal do ParanáCuritibaPrograma de Pós-Graduação em Computação AplicadaEstações meteorológicas - PlanejamentoPesquisa operacionalOtimização matemáticaComputação evolutivaMétodos de simulaçãoMeteorological stations - PlanningOperations researchMathematical optimizationEvolutionary computationSimulation methodsMetodologia para localização de estações meteorológicas: comparação entre abordagens exata e heurísticainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCuritibaMestradoLopes, Heitor SilvérioSantos, Roberto Oliveirareponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessTHUMBNAILCT_PPGCA_M_Santos, Roberto Oliveira_2013.pdf.jpgCT_PPGCA_M_Santos, Roberto Oliveira_2013.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1239http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/490/4/CT_PPGCA_M_Santos%2c%20Roberto%20Oliveira_2013.pdf.jpg28b15b0ff470b97a13bbc32f2b3776d9MD54ORIGINALCT_PPGCA_M_Santos, Roberto Oliveira_2013.pdfCT_PPGCA_M_Santos, Roberto Oliveira_2013.pdfapplication/pdf3902433http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/490/1/CT_PPGCA_M_Santos%2c%20Roberto%20Oliveira_2013.pdfaed21447e93c7bccb0d9738a3de0a6a2MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81250http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/490/2/license.txt44f5e1bcf7799b108071d419901623f5MD52TEXTCT_PPGCA_M_Santos, Roberto Oliveira_2013.pdf.txtCT_PPGCA_M_Santos, Roberto Oliveira_2013.pdf.txtExtracted texttext/plain171824http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/490/3/CT_PPGCA_M_Santos%2c%20Roberto%20Oliveira_2013.pdf.txtb7ae505719317bcdee28afcf51fefe85MD531/4902015-06-18 14:42:09.537oai:repositorio.utfpr.edu.br:1/490PHAgYWxpZ249Imp1c3RpZnkiPk5hIHF1YWxpZGFkZSBkZSB0aXR1bGFyIGRvcyBkaXJlaXRvcyBkZSBhdXRvciBkYSBwdWJsaWNhPz9vLCBhdXRvcml6byBhIFVURlBSIGEgdmVpY3VsYXIsIGF0cmF2P3MgZG8gUG9ydGFsIGRlIEluZm9ybWE/P28gZW0gQWNlc3NvIEFiZXJ0byAoUElBQSkgZSBkb3MgQ2F0P2xvZ29zIGRhcyBCaWJsaW90ZWNhcyBkZXN0YSBJbnN0aXR1aT8/bywgc2VtIHJlc3NhcmNpbWVudG8gZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzLCBkZSBhY29yZG8gY29tIGEgTGVpIG5vIDkuNjEwLzk4LCBvIHRleHRvIGRlc3RhIG9icmEsIG9ic2VydmFuZG8gYXMgY29uZGk/P2VzIGRlIGRpc3BvbmliaWxpemE/P28gcmVnaXN0cmFkYXMgbm8gaXRlbSA0IGRvID9UZXJtbyBkZSBBdXRvcml6YT8/byBwYXJhIFB1YmxpY2E/P28gZGUgVHJhYmFsaG9zIGRlIENvbmNsdXM/byBkZSBDdXJzbyBkZSBHcmFkdWE/P28gZSBFc3BlY2lhbGl6YT8/bywgRGlzc2VydGE/P2VzIGUgVGVzZXMgbm8gUG9ydGFsIGRlIEluZm9ybWE/P28gZSBub3MgQ2F0P2xvZ29zIEVsZXRyP25pY29zIGRvIFNpc3RlbWEgZGUgQmlibGlvdGVjYXMgZGEgVVRGUFI/LCBwYXJhIGZpbnMgZGUgbGVpdHVyYSwgaW1wcmVzcz9vIGUvb3UgZG93bmxvYWQsIHZpc2FuZG8gYSBkaXZ1bGdhPz9vIGRhIHByb2R1Pz9vIGNpZW50P2ZpY2EgYnJhc2lsZWlyYS48L3A+Cgo8cCBhbGlnbj0ianVzdGlmeSI+QXMgdmlhcyBvcmlnaW5haXMgZSBhc3NpbmFkYXMgcGVsbyhzKSBhdXRvcihlcykgZG8gP1Rlcm1vIGRlIEF1dG9yaXphPz9vIHBhcmEgUHVibGljYT8/byBkZSBUcmFiYWxob3MgZGUgQ29uY2x1cz9vIGRlIEN1cnNvIGRlIEdyYWR1YT8/byBlIEVzcGVjaWFsaXphPz9vLCBEaXNzZXJ0YT8/ZXMgZSBUZXNlcyBubyBQb3J0YWwgZGUgSW5mb3JtYT8/byBlIG5vcyBDYXQ/bG9nb3MgRWxldHI/bmljb3MgZG8gU2lzdGVtYSBkZSBCaWJsaW90ZWNhcyBkYSBVVEZQUj8gZSBkYSA/RGVjbGFyYT8/byBkZSBBdXRvcmlhPyBlbmNvbnRyYW0tc2UgYXJxdWl2YWRhcyBuYSBCaWJsaW90ZWNhIGRvIEM/bXB1cyBubyBxdWFsIG8gdHJhYmFsaG8gZm9pIGRlZmVuZGlkby4gTm8gY2FzbyBkZSBwdWJsaWNhPz9lcyBkZSBhdXRvcmlhIGNvbGV0aXZhIGUgbXVsdGljP21wdXMsIG9zIGRvY3VtZW50b3MgZmljYXI/byBzb2IgZ3VhcmRhIGRhIEJpYmxpb3RlY2EgY29tIGEgcXVhbCBvID9wcmltZWlybyBhdXRvcj8gcG9zc3VhIHY/bmN1bG8uPC9wPgo=Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2015-06-18T17:42:09Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false |
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