GCS-H: A Geo-Structural Constructive Heuristic for the Uncapacitated r-Allocation p-Hub Median Problem - Araújo, Carlos V. Dantas; Silva, Jailon W. B. Oliveira da; Soares, Pablo L. Braga (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC); 2025: Anais do XXII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2025)
Este trabalho apresenta a GCS-H, uma heurística construtiva de passagem única para o Problema p-Hub Mediana com r-Alocação (UrApHMP). A abordagem utiliza Escalonamento Multidimensional (MDS) e K-Means para diversificação geográfica de candidatos e PageRank para seleção baseada em importância estrutural, seguida por uma construção gulosa. Validada em 231 instâncias do benchmark AP, a GCS-H supera a meta-heurística GRASP (redução de custo média de 2,47%) e alcança um gap médio de 2,35% em relação às soluções do estado da arte (Scatter Search). A heurística substitui buscas iterativas por análise estrutural, oferecendo uma solução escalável para problemas de localização de hubs.