Logística/Sistemas de distribuição/Escala de veículos/Algoritmos Branch and Bound para CPEV: diferenças entre revisões

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** Problema do corte de stock, [http://en.wikipedia.org/wiki/Cutting_stock_problem <i>Cutting stock problem</i>] (em Inglês)
 
([[Logística/Referências#refbPEVD|SANDIA NATIONAL LABORATORIES, 1997]]),([[Logística/Referências#refbPEVWrefbPEVE|AUREN, 2007]])
 
:Todavia para amostras com maior dimensão, mais complexas ou até para encontrar uma solução mais rapidamente, utilizam-se outros métodos mais eficazes como por exemplo [http://pt.wikipedia.org/wiki/Heur%C3%ADstica_%28computa%C3%A7%C3%A3o%29 heurísticos]. Pois o problema cria árvores muito extensas, o que não torna fácil a sua resolução. ([[Logística/Referências#refbPEVArefbPEVE|AUREN, 2007]])
 
==Factos históricos ==
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:Abordado inicialmente por <i>A. H. Land</i> e <i>A. G. Doig</i> em 1960, pioneiros nesta temática no artigo [http://www.jstor.org/pss/1910129 <i>"An automatic method of solving discrete programs problems"</i>] no jornal <i>Econometrica</i>, onde apresentaram um algoritmo númerico simples para programação discreta (que continha variáveis discretas, bem como contínuas). Todavia num trabalho em paralelo <i>Murty, Karel e Little</i> (1962), focavam-se num tipo específico de programação discreta.([[Logística/Referências#refbPEVF|BRUSCO, 2005 , p.4 a 6]])
:Por forma, o método [http://www.jstor.org/pss/171617?cookieSet=1 <i>K-Tree</i>] proposto por <i>Fisher</i> um dos mais utilizados, no que se refere a aproximação exacta (na resolução especifica de CPEV).
:Conseguiu resolver um problema com 71 clientes; contudo existem problemas com amostras menores, que ainda não têm solução, devido a algumas restrições inerentes. ([[Logística/Referências#refbPEVWrefbPEVE|AUREN, 2007]])
 
==Formulação ==
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*Por final se não for possível abandonar o sub-problema, somo forçados a processar e adicionar o sub-problema à lista de candidatos activos. Segue-se este ciclo até não existirem mais candidatos a sub-problemas, nesse ponto a nossa melhor solução é óptima.
 
([[Logística/Referências#refbPEVWrefbPEVE|AUREN, 2007]])
 
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