Algoritmos Heurísticos de Cobertura de Arcos

computacionais mostraram que a rotina usada favorece problemas com uma estrutura de
custo mais “discretizado”, como é o caso de grafos manhattan, quando não há grandes
variações entre os custos dos links. Grafos gerais, como foi o caso de testes de PCRMCP,
têm grandes variações entre os custos de arcos, causando muitas nuances para roteiros a
serem formados. Esta característica é agravada com a inserção de penalidades de
conversão.
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