@inproceedings{Andr\'{e}2021Droneb,

title = {Abordagens Exata e Heur\'{i}stica na Otimiza\c{c}\~{a}o do Problema do Caixeiro Viajante com Drone},

author = {Andr\'{e} Rossi Kuroswiski and Humberto Baldessarini Pires and Angelo Passaro and Lamartine Nogueira Frutuoso},

url = {https://www.sige.ita.br/edicoes-anteriores/2021/st/218394_1.pdf},

year  = {2021},

date = {2021-01-01},

booktitle = {Simp\'{o}sio de Aplica\c{c}\~{o}es Operacionais em \'{A}reas de Defesa 2021 (SIGE2021)},

abstract = {O aumento na utiliza\c{c}\~{a}o de drones para cumprir as mais variadas tarefas tem motivado um crescimento exponencial de pesquisas que buscam otimizar o emprego desses meios, beneficiando tanto aplica\c{c}\~{o}es militares quanto civis, dentre as quais a log\'{i}stica de entregas. Nesse sentido, o uso conjugado de caminh\~{o}es e drones v\^{e}m sendo explorado com bastante interesse pela Pesquisa Operacional. Este trabalho apresenta formula\c{c}\~{o}es matem\'{a}ticas em Programa\c{c}\~{a}o Linear Inteira Mista e prop\~{o}e um Algoritmo Gen\'{e}tico h\'{i}brido (HGenFS) para a otimiza\c{c}\~{a}o de uma varia\c{c}\~{a}o do Problema do Caixeiro Viajante (Traveling Salesman Problem, TSP) chamada de Flying Sidekick TSP (FSTSP), em que caminh\~{a}o e drone atuam cooperativamente. Os resultados obtidos confirmaram que a formula\c{c}\~{a}o adotada para a solu\c{c}\~{a}o exata \'{e} adequada para resolver problemas de at\'{e} dez clientes e o HGenFS demonstrou ser capaz de encontrar solu\c{c}\~{o}es \'{o}timas para o FSTSP, em poucos segundos, ao incorporar heur\'{i}sticas espec\'{i}ficas e uma fase de busca local.},

keywords = {Drone, Meta-, Modelagem matem\'{a}tica},

pubstate = {published},

tppubtype = {inproceedings}

}