@MASTERSTHESIS{ 2017:1148409826,
 	title = {Evolutionary Clustering Search para Planejamento de Circulação de Trens de Carga},
 	year = {2017},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/1986",
 	abstract = "Ferrovias de trens de carga são os principais meios de transporte de materiais, tais como
 minério de ferro, da sua origem até o seu destino. Geralmente para ferrovias de transporte
 pesado, o destino é o porto. Nos últimos anos, a demanda de produção tem aumentado assim
 como o uso da ferrovia para transportá-la, no entanto, a expansão da sua infraestrutura
 requer um grande investimento. Assim, um planejamento de circulação de trens mais
 efetivo que maximize a capacidade de tráfego se faz necessária. No entanto, em algumas
 situações a sua otimização é bastante complexa para ser executada, um problema NP-Difícil.
 Embora todo trabalho elaborado nesse tema é geralmente aplicado localmente em uma
 única ferrovia, este trabalho provê uma base genérica de ferrovias gerado por heurísticas.
 Além disso, esta dissertação lida com o problema de circulação de trens aplicado a ferrovias
 mistas envolvendo trens de carga assim como trens de passageiros compartilhando o
 mesmo recurso e com diferentes prioridades. É proposto um novo modelo matemático
 estendido de um trabalho existente na literatura que procura evitar conflitos ao invés de
 permitir soluções inviáveis, sendo necessário reparação delas ou descarte. Este modelo
 lida com uma quantidade variável de linhas em locais de parada compatível com várias
 abordagens de sistema de sinalização disponíveis, assim como considera ultrapassagens
 de forma a evitar deadlocks, da mesma forma que trata contextos de trens em circulação
 como planejados para realizar a otimização. Para encontrar boas soluções, ao planejamento
 de circulação de trens é aplicado uma abordagem do Evolutionary Clustering Search
 (ECS) com múltiplas heurísticas, e um operador de mutação modificado do Algoritmo
 Genético como componente do ECS. Os experimentos computacionais mostraram que
 o ECS superou quase todos os cenários de teste e o operador de mutação modificado
 melhorou significativamente os resultados finais.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET},
 	note = {DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET}
}