Top PDF Algoritmo genético aplicado ao problema de roteamento de veículos

Algoritmo genético aplicado ao problema de roteamento de veículos

Algoritmo genético aplicado ao problema de roteamento de veículos

2.2.4 Problema de Roteamento de Veículos com Múltiplos Depósitos - (PRVMD) Uma empresa pode possuir vários depósitos que atendem a demanda de seus clientes. Se os clientes estão agrupados ao redor dos depósitos, cada problema pode ser tratado de forma independente. O problema consiste em designar clientes aos depósitos e achar as rotas correspondentes. Cada depósito tem uma frota de veículos associada ao mesmo. Cada veículo parte de um depósito, serve os clientes designados a esse depósito e depois retorna ao mesmo. O objetivo do problema é servir a todos os clientes minimizando o número de veículos e a distância percorrida por eles. A aplicação do PRVMD é encontrada em diferentes contextos, como por exemplo, entrega de refeições, de produtos químicos, de produtos de petróleo, entre outros. Algoritmos exatos e heurísticos podem ser encontrados em RAFT (1965), TILLMAN (1969), TILLMAN e HERING (1971), TILLMAN e CAIN (1972), GOLDEN et al. (1977), LAPORTE et al. (1984), LAPORTE et al. (1988), CHAO et al. (1993), RENAUD et al. (1996) e finalmente NAGY e SALHI (2005).
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Algoritmo de busca dispersa aplicado ao problema clássico de roteamento de veículos.

Algoritmo de busca dispersa aplicado ao problema clássico de roteamento de veículos.

Neste artigo apresentamos heurísticas usando o conceito da meta-heurística Busca Dispersa (BD), desenvolvidas para a solução do Problema de Roteamento de Veículos (PRV) Clássico, detalhando cada uma de suas etapas básicas quando aplicadas ao problema em questão. A Busca Dispersa é um método evolutivo que combina soluções com a finalidade de criar novas soluções de melhor qualidade; ainda que apresente similaridades com os algoritmos genéticos difere dos mesmos em princípios fundamentais. Um aspecto importante da BD é formar soluções com alta qualidade para dirigir a busca a regiões promissoras. Experimentos computacionais foram realizados em quatro conjuntos de dados disponíveis na literatura. Os resultados mostram que a BD é robusta e competitiva em termos de qualidade das soluções obtidas e tempo computacional para o PRV Clássico, para os conjuntos de dados testados.
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Algoritmos para o problema de roteamento de veículos capacitado com restrições de carregamento bidimensional

Algoritmos para o problema de roteamento de veículos capacitado com restrições de carregamento bidimensional

Além do CVRP, outras versões do VRP são muito estudadas. O Problema de Roteamento de Veículos com Janelas de Tempo (VRPTW, do inglês Vehicle Routing Problem with Time Windows) é uma extensão do CVRP onde cada cliente deve ter seu atendimento iniciado em uma janela de tempo e o veículo associado deve atendê-lo durante um tempo previamente estipulado. Por sua vez, o Problema de Roteamento de Veículos com Backhauls (VRPB, do inglês Vehicle Routing Problem with Backhauls) consiste em um CVRP onde o conjunto de clientes é particionado em dois subconjuntos: linehaul e backhaul. O primeiro subconjunto consiste nos clientes que necessitam de itens a serem entregues, enquanto o segundo representa os clientes que dispõem de itens a serem coletados. No VRPB, todos os clientes linehaul devem ser visitados antes dos clientes backhaul. Uma outra variação do VRP é o Problema de Roteamento de Veículos com Coleta e Entrega (VRPPD, do inglês Vehicle Routing Problem with Pick-ups and Deliveries), onde uma requisição de transporte é associada a dois clientes, de tal forma que a demanda é coletada em um deles e entregue no outro. Nesse problema, uma solução viável requer que a coleta de uma requisição seja feita antes de sua entrega, e que ambas operações ocorram na mesma rota. Informações sobre os trabalhos propostos e os detalhes do VRPTW, VRPB e VRPPD, podem ser encontrados em Alvarenga et al. [2007], Toth & Vigo [2001c] e Desaulniers et al. [2001], respectivamente.
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Um algoritmo híbrido para o problema de roteamento de veículos com frotas heterogêneas

Um algoritmo híbrido para o problema de roteamento de veículos com frotas heterogêneas

O problema de roteamento de veículos tem uma vasta literatura. Desde que foi introduzido por Dantzig e Ramser (1959), várias heurísticas (construtivas e de melhoria) e meta-heurísticas tem sido propostas para a resolução do mesmo, dentre as quais as mais famosas são a de Clarke e Wright (1964), Gillett e Miller (1974), Fisher e Jaikumar (1981), e as meta-heurísticas algoritmo genético, algoritmo memético, busca tabu, entre outros (Laporte, 2007).

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Algoritmos para o problema de roteamento de veículos com cross-docking

Algoritmos para o problema de roteamento de veículos com cross-docking

Aspectos práticos e teóricos motivam o estudo e a resolução de VRPCD. Em termos operacionais a implementação de soluções para problemas de distribuição po- dem representar ganhos consideráveis, uma vez que, segundo Alvarenga et al. [2007] de 10% a 15% do valor das mercadorias comercializadas no mundo advêm dos custos de transportes. Empresas como a rede de supermercados Wal Mart [Jayaraman & Ross, 2003], a rede varejista de farmácias Walgreens [Chen et al., 2006], a montadora de veículos Toyota [Witt, 1998] e empresa dinamarquesa de logística e consultoria Trans- vision [Wen et al., 2009], já empregam com sucesso técnicas de Cross-Docking. Em termos teóricos VRPCD pertence à classe de problemas NP-Difícil, uma vez que pode ser reduzido ao Problema de Roteamento de Veículos (VRP, do inglês Vehicle Routing Problem) clássico [Lee et al., 2006].
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GENILS-TS-CL-PR:Um algoritmo heurístico para resolução do Problema de Roteamento de Veículos com Coleta e Entrega Simultânea

GENILS-TS-CL-PR:Um algoritmo heurístico para resolução do Problema de Roteamento de Veículos com Coleta e Entrega Simultânea

Este trabalho tem seu foco no Problema de Roteamento de Veículos com Coleta e Entrega Simultânea (PRVCES). Dada a dificuldade de solução deste problema, é proposto um algoritmo heurístico nomeado GENILS-TS-CL-PR, que combina os procedimentos heurísticos Inserção Mais Barata, Inserção Mais Barata Múltiplas Rotas, GENIUS, Iterated Local Search (ILS), Variable Neighborhood Descent (VND), Busca Tabu (TS, do inglês Tabu Search) e Reconexão por Caminhos (PR, do inglês Path Relinking). Os três primeiros procedimentos visam a obtenção de uma solução inicial, enquanto os procedimentos VND e TS são usados como métodos de busca local para o ILS. A Busca Tabu somente é acionada após certo número de iterações sem sucesso do VND. As buscas locais fazem uso de uma Lista de Candidatos de forma a evitar o uso de movimentos desnecessários e, assim, reduzir o espaço de busca. O algoritmo proposto foi testado em problemas-teste disponíveis na literatura e se mostrou capaz de gerar soluções de alta qualidade, sendo o algoritmo sequencial mais eficiente da literatura com relação à capacidade de encontrar melhores soluções e com pouca variabilidade.
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Uma abordagem heurística para o problema de roteamento de veículos com designação de entregadores extras

Uma abordagem heurística para o problema de roteamento de veículos com designação de entregadores extras

A busca pela excelência no atendimento aos clientes faz com que empresas investiguem estratégias que auxiliem a obtenção de soluções satisfatórias no mercado, como é o caso das empresas do setor de bebidas. Um dos obstáculos enfrentados por este setor é a dificuldade em distribuir os produtos demandados dentro da jornada de trabalho estabelecida, em função dos altos tempos de serviço existentes em cada ponto de demanda. Uma alternativa para reduzir violações de tempo de rota consiste em incluir a designação de entregadores extras às decisões de roteamento e programação. Este tratamento é pouco explorado na literatura e não foi encontrada nenhuma evidência de softwares comerciais que o considerem. Neste sentido, o corrente trabalho aborda o Problema de Roteamento de Veículos com designação de entregadores extras, com o objetivo de gerar rotas em que o número de clientes não atendidos em uma dada jornada de trabalho seja minimizado. Para tal, é proposta uma extensão da heurística de Clarke e Wright. A extensão proposta é aplicada a conjuntos de exemplos gerados com base nas instâncias clássicas de Solomon (1987) e Christofides et al. (1979). Os resultados obtidos nestas aplicações são comparados aos fornecidos pela heurística de Clarke e Wright segundo um conjunto de critérios de desempenho.
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Heurísticas e algoritmo exato para o problema de roteamento de veículos com coleta e entrega simultâneas

Heurísticas e algoritmo exato para o problema de roteamento de veículos com coleta e entrega simultâneas

Este trabalho trata do Problema de Roteamento de Veículos com Coleta e Entrega Simultâneas, para o qual devem ser desenvolvidas rotas para atender as demandas de coleta e entrega de um conjunto de consumidores. Cada consumidor deve ser atendido por uma única rota, a carga recebida é trazida de um depósito central, para onde tam- bém é levada toda a carga coletada. A capacidade dos veículos utilizados não deve ser violada em nenhum ponto das rotas. O problema é abordado de maneira heurística e exata. Inicialmente, são desenvolvidas heurísticas híbridas baseadas em idéias de diver- sas metaheurísticas, em especial ILS, GRASP e VND. Essas heurísticas são testadas em diversas instâncias e comparadas aos melhores resultados da literatura, obtendo resultados competitivos com os melhores algoritmos existentes. É desenvolvido um método exato Branch-and-price e, nesse contexto, são propostas novas estratégias para a resolução do subproblema, um Problema de Caminho Elementar Mínimo com Res- trição de Recursos. Em experimentos computacionais, essas estratégias demonstram redução significativa no tempo computacional da resolução da Geração de Colunas. É apresentada também uma estratégia em que limites inferiores obtidos a partir da geração de colunas são utilizados no processo de decisão do branching. O algoritmo Branch-and-price é testado e comparado a um algoritmo Branch-and-cut-and-price da literatura.
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Despacho online para o problema dinâmico de roteamento de veículos

Despacho online para o problema dinâmico de roteamento de veículos

Além de tratar o dinamismo apresentando novos pedidos de coleta durante o processo de atendimento, Alvarenga [2005] trata também o cancelamento de pedidos. Alvarenga [2005] trata o PDRV utilizando a bem conhecida base de testes de Solomon [1987] para o Problema de Roteamento de Veículos com Janela de Tempo. Desta forma, a comparação dos resultados obtidos no PDRV tornaFse simples, pois o objetivo passa a ser a aproximação dos resultados do seu sistema aos resultados obtidos pelos sistemas que resolvem o PRVJT estático. Em seu trabalho, Alvarenga [2005] demonstra que métodos que aproveitam suas soluções já conhecidas, mesmo depois de receber uma notificação de alteração no ambiente, possuem maior qualidade se comparados aos chamados algoritmos de reFotimização, que se caracterizam por reiniciar o processo de otimização ao receberem notificações sobre alterações no ambiente. Outra contribuição de Alvarenga [2005] é a clara diferenciação dos problemas em tempo real e dos problemas . Ele define que problemas em tempo real são aqueles que estão sujeitos a algum tipo de dinamicidade e, ao mesmo tempo, devem responder às novas requisições em tempo hábil. Já os problemas do tipo ão aqueles que precisam de respostas mais rápidas para as alterações no ambiente.
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Combinação de métodos heurísticos na resolução de um problema de roteamento de veículos capacitados

Combinação de métodos heurísticos na resolução de um problema de roteamento de veículos capacitados

O setor de transportes no Brasil apresenta vários aspectos deficitários, entre eles o uso maciço do modal rodoviário, a infraestrutura e não otimização dos processos de distribuição dos produtos. Esses fatores influenciam diretamente na elevação dos preços dos produtos, especialmente aqueles transportados através do modal rodoviário. Importante demanda do transporte rodoviário é o roteamento de veículos, modelos nessa área são de grande complexidade e o valor de investimento em ferramentas computacionais comerciais de roteirização é bastante elevado. Nesta realidade, o presente trabalho busca a formação das rotas de entrega de uma transportadora, possibilitando a otimização e padronização de seus procedimentos e com isso melhorar sua eficiência técnico-econômica. Para a formação dos roteiros realizou-se revisão de literatura para levantamento dos principais métodos heurísticos para o problema. Sendo propostas três etapas para a resolução do problema: formação de clusters, localização de facilidades e roteamento. Após a implementação destas técnicas foram realizadas simulações computacionais, de onde foram obtidos os roteiros para cada um dos agrupamentos formados com as cidades atendidas pela empresa estudada neste trabalho.
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MONOGRAFIA Algoritmo evolutivo no tratamento do problema de roteamento de veículos com janela de tempo

MONOGRAFIA Algoritmo evolutivo no tratamento do problema de roteamento de veículos com janela de tempo

O Problema de Roteamento de Veículos com Janela de Tempo (PRVJT), é uma generalização do bem conhecido Problema de Roteamento de Veículos (PRV) des- crito na seção 2.2, introduzido por Dantzig [Dantzig et.Al. (1959)]. No PRVJT a frota de veículos deve visitar, efetuar um serviço, em um determinado número de consumidores. Todos os veículos iniciam e terminam em um único depósito. Para cada par de consumidores ou consumidor e depósito, existe um custo associado. Este custo denota quanto é dispendioso um o veículo a dirigir-se de um consumidor a outro. Cada consumidor deve ser visitado exatamente uma vez. Adicionalmente, cada consumidor demanda uma determinada quantidade de bens empregados (de- notado como peso da carga). Para todos veículos da frota, têm-se um limite supe- rior de carga suportado pelo mesmo (capacidade de carga). No caso mais básico, todos os veículos são do mesmo tipo e contam com a mesma capacidade. Então basicamente, o objetivo do PRV é encontrar o conjunto de consumidores atendidos por cada veículo da frota de maneira a diminuir os custos com o transporte, como descrito em [Larsen (1999)].
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Algoritmos genéticos aplicados ao problema de roteamento de veículos

Algoritmos genéticos aplicados ao problema de roteamento de veículos

Mencionado pela primeira vez na literatura em 1959, o Problema de Roteamento de Veículos (do inglês Vehicle Routing Problem, VRP) foi proposto como uma generaliza- ção do Problema do Caixeiro Viajante (do inglês Traveling Salesman Problem, TSP) e inicialmente aplicado para otimizar as rotas de uma frota de caminhões de combustí- vel (DANTZIG; RAMSER, 1959). Desde então, o VRP vem recebendo crescente interesse e importância para áreas de pesquisa como logística (CAO; YANG, 2017), além de ter se dividido em diversas variantes (FARAHANI; REZAPOUR; KARDAR, 2011) capazes de modelar situações reais que vão desde roteamento para caminhões de lixo (ASSAF; SALEH, 2017) até embarcações de abastecimento offshore (BORTHEN; LOENNECHEN; WANG; FAGERHOLT; VIDAL, 2018).
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Um Algoritmo genético para o problema de roteamento de veículos com janela de tempo aplicado na distribuição de serviços de telecomunicação

Um Algoritmo genético para o problema de roteamento de veículos com janela de tempo aplicado na distribuição de serviços de telecomunicação

O Setor de Telecomunicações cresce a nível vertiginoso e, empresas terceirizadas que atendem à demanda de instalações desses serviços tem que atentar a várias questões. Tais questões vão desde a ordem técnica, regulação desses serviços por parte da Agência Nacional de Telecomunicações (ANATEL) e, ainda nesse sentido, atender o cliente final dentro da janela de tempo acordada, para que não haja sanções a essas prestadoras de serviços. Nesse contexto, o presente trabalho irá descrever o panorama geral desse mercado, seus agentes reguladores, normas e um estudo da logística aplicado a um estudo de caso. Isso será feito com base nas técnicas da Pesquisa Operacional, passando desde problemas clássicos, como: Caixeiro Viajante, Problema de Roteamento de Veículos até métodos evolutivos, como o Algoritmo Genético. A implementação dessa última técnica será feita de maneira que sejam testadas as instâncias do estudo de caso da empresa SS Telecomunicações, comparando os resultados encontrados com outras instâncias na literatura e do atual modelo de roteamento utilizado por essa organização. Dessa forma será analisada a eficiência do presente algoritmo diante de um problema prático da logística.
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Uma abordagem híbrida para a solução do problema de roteamento de veículos com múltiplos depósitos e frota heterogênea: algoritmo genético e busca tabu

Uma abordagem híbrida para a solução do problema de roteamento de veículos com múltiplos depósitos e frota heterogênea: algoritmo genético e busca tabu

O modelo gerado trata do PRV clássico considerando a restrição da capacidade do veículo, que determina que a totalidade dos pedidos dos clientes não ultrapasse a capacidade de car- regamento do veículo. O modelo considera também que os pedidos dos clientes podem ser atendidos por diferentes depósitos, ou seja, o PRV Múltiplos Depósitos. Por fim, o modelo também considera que a frota que irá atender os pedidos dos clientes é composta por veículos de diferentes tamanhos caracterizando assim o PRV com Frota Heterogênea. Desta maneira o modelo é definido como o Problema de Roteamento de Veículo com Múltiplos Depósitos e Frota Heterogênea (MPRVDH). Uma rede é formada por clientes e depósitos, de maneira que os clientes possuem pedidos, e que os depósitos são responsáveis por atendê-los. São necessá- rias rotas de entrega para os veículos, que começam e terminam no depósito, de modo que todos os pedidos dos clientes sejam satisfeitos. O número de clientes varia de 50 a 360 e a empresa que realiza a distribuição possui mais de um depósito. Um custo é calculado pelas distâncias do depósito ao primeiro cliente, entre os clientes e do último cliente ao depósito. Somado a isto, ocorre o custo fixo do veículo, que varia de acordo com o tipo de veículo escolhido. O objetivo é otimizar o custo total da viagem que equivale a minimizar a distância total percorrida somado ao custo fixo do veículo. Considerando que o PRV é um problema de difícil resolução, con- forme descrito no trabalho de Papadimitriou e Steiglitz (1982), foi proposto um modelo híbrido que contempla duas meta-heurísticas para resolver o problema proposto. Foram utilizadas o AG e a BT, sendo que estas podem ser utilizadas individualmente ou em conjunto. Quando as meta-heurísticas são utilizadas juntas, isto ocorre em sequência, primeiro o AG e depois a BT. As informações disponibilizadas pela implementação das meta-heurísticas, mostram os depó- sitos, as rotas, os clientes atendidos por cada veículo, o volume de carregamento do veículo, a distância total percorrida pelos veículos e suas rotas e o custo fixo dos veículos.
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Publicações do PESC Uma Extensão do Problema de Roteamento de Veículos: Problema de Roteamento de Auditores

Publicações do PESC Uma Extensão do Problema de Roteamento de Veículos: Problema de Roteamento de Auditores

fato, o problema do Caixeiro Viajante está em NP. Dentro da classe NP os pesquisadores têm dividido os problemas em duas classes principais, os problemas ditos NP - COMPLET[r]

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Algoritmo para o problema de roteamento dinâmico de veículos com janelas de tempo e tempos de viagem variáveis

Algoritmo para o problema de roteamento dinâmico de veículos com janelas de tempo e tempos de viagem variáveis

para o problema de roteamento dinâmio de veíulos om janelas de tempo e tempos de. viagem variáveis[r]

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Algoritmos para o problema de roteamento de veículos com coleta e entrega simultâneas

Algoritmos para o problema de roteamento de veículos com coleta e entrega simultâneas

Ao término dos experimentos, foi possível perceber que heurísticas simples como RD apre- sentaram bons resultados. Inicialmente, a heurística passa uma falsa impressão de retornar um grande número de rotas. Na prática isso não ocorre e o número de veículos utilizado não difere muito das demais heurísticas. No entanto, as heurísticas como Rotear e Dividir Máximo, Dividir e Rotear com Carga Mínima e Dividir e Rotear com Carga Máxima que priorizavam a redução do número de veículos não demonstraram muita efetividade. O número de veículos entre todas heurísticas não teve uma variação significativa. Por outro lado, a redução da distância trafegada foi significativa nas heurísticas Divisão com Kruskal e Heurística Baseada em Inserção. Isso comprovou que, mesmo visando unicamente a minimização da distância trafegada, a redução do número de veículos ocorre em conjunto.
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Problema de Roteamento de Veículos – Vehicle Routing Problem (VRP)

Problema de Roteamento de Veículos – Vehicle Routing Problem (VRP)

geograficamente dispersas, encontrar o melhor conjunto de rotas para atender todos os. clientes[r]

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Um algoritmo genético aplicado no problema da roteirização periódica de veículos com caso prático

Um algoritmo genético aplicado no problema da roteirização periódica de veículos com caso prático

Depois de uma ampla revisão bibliográfica e experimentações diversas com programação e modelagem de problemas de roteirização distintos, foi possível vencer os hiatos lógico e ferramental para criar um algoritmo funcional, baseado no paradigma dos AGs e com um operador de mutação original. E, apesar do desempenho razoável quando comparado com as melhores soluções acadêmicas, o modelo proposto foi capaz de obter ganhos quantitativos significativos com a redução de tempos de deslocamento em uma situação real, garantindo a melhoria do nível de serviço ao propor sistemáticas de visita executáveis e ao liberar tempo perdido em deslocamentos improdutivos. E, mesmo não sendo capaz de lidar diretamente com a questão do balanceamento de trabalho entre as rotas, mostrou-se, por vias indiretas, uma poderosa ferramenta de apoio à tomada de decisão em relação ao trade-off entre distribuição de carga de trabalho e custos financeiros.
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Um algoritmo híbrido para os problemas de roteamento de veículos estático e dinâmico com janela de tempo

Um algoritmo híbrido para os problemas de roteamento de veículos estático e dinâmico com janela de tempo

Muitos dos melhores resultados para o PRVJT na literatura têm sido alcançados utilizando o método de geração de colunas ou também conhecido por decomposição de Dantzig- Wolfe [La99] [KDM+99] [CR99]. O princípio de decomposição de Dantzig-Wolfe é, na realidade, uma generalização do método de geração de colunas. Como o PPC possui um número de variáveis muito grande, no caso do PRVJT se trata de todo o conjunto de rotas viáveis, impossível de ser tratado de uma só vez, inicia-se o problema com um pequeno conjunto de rotas. Na formulação de programação linear isso equivale a supor que todas as demais variáveis estão fora da base, ou seja, iguais a zero. Adicionalmente, considera-se também o problema sem a restrição de integralidade das variáveis de decisão. [La99] atribui o nome de problema linear reduzido relaxado ao problema neste estágio da solução. A partir deste ponto, inicia-se um processo de busca de novas variáveis, ou seja, novas rotas, que deveriam fazer parte do problema principal. Isso é feito resolvendo-se um outro problema, conhecido como sub-problema ou pricing problem, que é encontrar as variáveis com custo relativo negativo. Ou seja, encontrar rotas que ao fazer parte da conjunto considerado, irão reduzir o custo da solução atual. Sob o ponto de vista do problema linear formulado, esta tarefa corresponde em encontrar variáveis fora da base, que, assumindo um valor diferente de zero, dentro da base, irão reduzir o valor da função objetivo. Quando uma ou mais variáveis custo relativo negativo são encontradas, são inseridas no problema principal. Resolve-se novamente o problema linear e inicia-se mais uma vez a busca de variáveis a serem incluídas no problema principal, ou seja, a solução do sub-problema. Após não existir mais variáveis com custo relativo negativo, a solução do sub-problema será a solução do problema como um todo.
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