Resumen

QUEMA-TAIMBUD, Nelson-Enrique; MENDOZA-BECERRA, Martha-Eliana  y  BEDOYA-LEYVA, Oscar-Fernando. Métodos de Inicialização e Pesquisa Local Aplicados ao Problema de Cobertura de Conjuntos: Um Mapeamento Sistemático. Rev. Fac. ing. [online]. 2023, vol.32, n.63, pp.6-6.  Epub 11-Jul-2023. ISSN 0121-1129.  https://doi.org/10.19053/01211129.v32.n63.2023.15235.

O problema de cobertura de conjuntos (PCC) é um problema de otimização de combinação clássica que faz parte dos 21 problemas de Karp completados por NP. Muitas aplicações do mundo real podem ser modeladas como PCC, como serviços de emergência, planejamento militar, tomada de decisão pandêmica pelo Covid-19, entre outros. Entre as abordagens que têm resolvido esse tipo de problema estão os algoritmos heurísticos (H) e metaheurísticos (MH), que integram métodos e procedimentos iterativos para intensificar ou diversificar a pesquisa de forma inteligente. Na presente investigação, realizamos um mapeamento sistemático da literatura focada na inicialização e nos métodos de pesquisa local usados nesses algoritmos que foram aplicados ao PCC para identificá-los e que podem ser aplicados em outros algoritmos. Esse mapeamento foi realizado em três etapas principais: planejamento de pesquisa, execução e documentação dos resultados; Descobrir que o método de inicialização mais usado é aleatório com a pesquisa heurística e que a inclusão de métodos de pesquisa local nos algoritmos MH melhora os resultados obtidos em comparação com eles sem a pesquisa local. Por outro lado, foram identificados métodos de localização e pesquisa local que podem ser usados para modificar outros algoritmos e avaliar o impacto que eles geram nos resultados obtidos.

Palabras clave : heurística; inicialização; mapeamento sistemático; metaheurística; otimização; pesquisa local; problema de cobertura de conjuntos.

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