Revista de Engenharia da Computação e Tecnologia da Informação

Método da média geométrica combinado com algoritmo de otimização de colónias de formigas para resolver problemas de transporte multiobjetivo em ambientes difusos

Richard Kayanga Nyakundi, Samuel Mbuguah e Ratemo Makiya

O Problema dos Transportes (TP) é um assunto bastante conhecido na área da otimização e um desafio muito prevalente para os empresários. O objetivo é reduzir o custo total de transporte, o tempo e a distância de entrega de recursos de diversas fontes a um grande número de destinos. A literatura demonstra que várias abordagens foram concebidas com um único objetivo em mente, embora os TP nem sempre sejam desenvolvidos com um grande objetivo em mente. Resolver as dificuldades de transporte com diversos objetivos é uma tarefa comum. Neste estudo, um novo método para abordar o TP multicritério utilizando meios geométricos, juntamente com uma nova abordagem do algoritmo Ant Colony Optimization (ACO) para resolver o TP multiobjetivo num ambiente fuzzy. Os números difusos têm sido utilizados para resolver problemas do mundo real em vários domínios, incluindo investigação operacional e otimização. O Algoritmo ACO é reconhecido há muito tempo como uma estratégia alternativa viável para resolver problemas de otimização. O objetivo deste estudo é fornecer uma abordagem única para organizar números difusos, bem como melhorias no algoritmo ACO para resolver o modelo TP Multi-Objetivo. Além disso, o método sugerido é bastante simples e encontra a melhor solução tanto para os TP equilibrados como para os não equilibrados. O nosso método, como o Algoritmo de Otimização de Colónias de Formigas Médias Geométricas (GMACOA), supera outros métodos em termos de valores objetivos. São fornecidos exemplos numéricos para demonstrar o método em comparação com vários métodos atuais.