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Titulo Uma abordagem híbrida de Metaheurísticas para solução do Problema da Clusterização Capacitada Subtítulo Autor VINÍCIUS CARLOS DE OLIVEIRA Orientador LUCIANA BRUGIOLO GONCALVES Resumo O Problema da Clusterização Capacitada (PCC) é amplamente estudado na literatura, tendo diversas aplicações relevantes, como a entrega de encomendas e roteamento de veículos. São usadas diversas técnicas de otimização, entre elas, destaca-se o Simulated Annealing (SA), uma meta-heurística da qual auxilia na busca do espaço de solução, fazendo com que através de pertubação e simulação de temperatura aceite soluções piores que a atual, auxiliando a gerar diferentes novas soluções e consequentemente sair de ótimos locais, movendo para novas regiões do espaço de solução. Para aprimorar as soluções obtidas através do SA, a estratégia é combinada com o Randomized Variable Neighborhood Descent (RVND), que realiza buscas locais sistemáticas em diferentes vizinhanças, contribuindo para o refinamento das soluções obtidas. Além disso, incorpora-se o Reactive Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (RGRASP) junto com VND, com o objetivo de gerar soluções iniciais mais promissoras e diversas, favorecendo a busca local em diferentes espaços de busca, em vez de apenas usar estratégias gulosas. Essa integração entre diversas meta-heurísticas visa acelerar a convergência para gerar soluções mais eficientes e atrativas para problemas combinatoriais complexos de otimização como o PCC. Palavras-Chave Inteligência Computacional, Otimização, Problema da Clusterização Capacitada, Metaheurísticas, Simulated Annealing, Reactive Greedy Randomized Adaptive Search Procedure, Randomized Variable Neighborhood Descent.