Algorithms for the Min-Max Regret Minimum Spanning Tree Problem

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Godinho, Noé Paulo Lopes
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10316/83276
Resumo: Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
id RCAP_d506424a4f3e6178699460711e713a52
oai_identifier_str oai:estudogeral.uc.pt:10316/83276
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Algorithms for the Min-Max Regret Minimum Spanning Tree ProblemAlgoritmo para o problema da árvore de cobertura mínima usando o critério min-max com pesarMin-Max RegretBranch-and-BoundÁrvore de cobertura mínimaOptimização CombinatóriaAvaliação de DesempenhoMin-Max RegretBranch-and-BoundMinimum Spanning TreeCombinatorial OptimizationPerformance EvaluationDissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e TecnologiaIncerteza em optimização pode ser modelada com o conceito de cenários, onde cada cenário corresponde a um valor possível para cada parâmetro do problema. O critério do Min-Max Regret tem como objectivo encontrar uma solução que minimiza o máximo desvio, de entre todos os cenários, do valor óptimo de cada cenário. O estudo deste critério é motivado pelas aplicações práticas onde uma antecipação do pior caso é crucial. Problemas conhecidos, tais como o caminho mais curto e a árvore mínima de cobertura tornam-se NP-difícil com um critério Min-Max Regret. Actualmente, existe uma falta de conhecimento em como resolver estes problemas num modo eficiente. Este trabalho consiste em desenvolver algoritmos baseados no paradigma do Branch-and-Bound para resolver o problema da árvore de cobertura mínima num critério de Min-Max Regret. É realizada uma análise experimental, tal como a comparação com um algoritmo pseudo-polinomial recente. Os resultados experimentais mostram que, a abordagem realizada nesta dissertação tem melhor desempenho na maioria dos casos .Uncertainty in optimization can be modelled with the concept of scenarios, where each scenario corresponds to possible values for each parameter of the problem. The Min-Max Regret criterion aims at obtaining a solution that minimizes the maximum deviation, over all possible scenarios, from the optimal value of each scenario. The study of this criterion is motivated by practical applications where an anticipation of the worst case is crucial. Well-known problems, such as the Shortest Path problem and the Minimum Spanning Tree become NP-hard with a Min-Max Regret criterion. Currently, there is a lack of knowledge on how to solve these problems in an efficient manner. This work consists in developing algorithms based on the Branch-and-Bound paradigm to solve the Minimum Spanning Tree problem under a Min-Max Regret criterion. An experimental analysis as well a comparison with a state-of-the-art pseudo-polynomial algorithm are also reported. The experimental results showed that this dissertation approach has better performance in most cases .2017-07-11info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10316/83276http://hdl.handle.net/10316/83276TID:202124886engGodinho, Noé Paulo Lopesinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2020-02-11T09:43:58Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/83276Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:05:03.371613Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Algorithms for the Min-Max Regret Minimum Spanning Tree Problem
Algoritmo para o problema da árvore de cobertura mínima usando o critério min-max com pesar
title Algorithms for the Min-Max Regret Minimum Spanning Tree Problem
spellingShingle Algorithms for the Min-Max Regret Minimum Spanning Tree Problem
Godinho, Noé Paulo Lopes
Min-Max Regret
Branch-and-Bound
Árvore de cobertura mínima
Optimização Combinatória
Avaliação de Desempenho
Min-Max Regret
Branch-and-Bound
Minimum Spanning Tree
Combinatorial Optimization
Performance Evaluation
title_short Algorithms for the Min-Max Regret Minimum Spanning Tree Problem
title_full Algorithms for the Min-Max Regret Minimum Spanning Tree Problem
title_fullStr Algorithms for the Min-Max Regret Minimum Spanning Tree Problem
title_full_unstemmed Algorithms for the Min-Max Regret Minimum Spanning Tree Problem
title_sort Algorithms for the Min-Max Regret Minimum Spanning Tree Problem
author Godinho, Noé Paulo Lopes
author_facet Godinho, Noé Paulo Lopes
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Godinho, Noé Paulo Lopes
dc.subject.por.fl_str_mv Min-Max Regret
Branch-and-Bound
Árvore de cobertura mínima
Optimização Combinatória
Avaliação de Desempenho
Min-Max Regret
Branch-and-Bound
Minimum Spanning Tree
Combinatorial Optimization
Performance Evaluation
topic Min-Max Regret
Branch-and-Bound
Árvore de cobertura mínima
Optimização Combinatória
Avaliação de Desempenho
Min-Max Regret
Branch-and-Bound
Minimum Spanning Tree
Combinatorial Optimization
Performance Evaluation
description Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017-07-11
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10316/83276
http://hdl.handle.net/10316/83276
TID:202124886
url http://hdl.handle.net/10316/83276
identifier_str_mv TID:202124886
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799133942102622208

Registros relacionados