Construção e comparação de heurísticas: estudos de caso aplicados ao problema da diversidade máxima.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/55615 |
Resumo: | The Maximum Diversity Problem (PDM) consists of determining, from a set V with n elements, a subset S of V with m (m < n) elements, in such a way that the diversity (which is calculated by adding the edges of the graph) between the ordered pairs {x, y} of S is as large as possible. This work presents implementations of two heuristic algorithms that use the Local Search (BL) method in their structures. The first is based on probabilities as a selection criterion and the second is based on the greedy principle. The implementations are tested on benchmark instances in the literature and on instances generated by two case studies that were introduced at the Federal University of Ceará - Campus Russas. To the best of our knowledge, we are among the first to carry out a comparative approach between heuristic algorithms and an exact method about PDM. The results of the computational experiments highlight that the developed heuristics are able to solve the PDM and obtain results as good as those obtained by the exact method of Soares et al. (2018) with the instances of the case studies. In relation to the instances of the literature, the experiments show that the developed algorithms obtained, in most tests performed, results as good or better than those achieved by the Soares Heuristic (HS), which was used for comparative purposes. |
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Construção e comparação de heurísticas: estudos de caso aplicados ao problema da diversidade máxima.Problema da Diversidade MáximaHeurísticasEstudos de CasoAlgoritmo ProbabilísticoAlgoritmo GulosoThe Maximum Diversity Problem (PDM) consists of determining, from a set V with n elements, a subset S of V with m (m < n) elements, in such a way that the diversity (which is calculated by adding the edges of the graph) between the ordered pairs {x, y} of S is as large as possible. This work presents implementations of two heuristic algorithms that use the Local Search (BL) method in their structures. The first is based on probabilities as a selection criterion and the second is based on the greedy principle. The implementations are tested on benchmark instances in the literature and on instances generated by two case studies that were introduced at the Federal University of Ceará - Campus Russas. To the best of our knowledge, we are among the first to carry out a comparative approach between heuristic algorithms and an exact method about PDM. The results of the computational experiments highlight that the developed heuristics are able to solve the PDM and obtain results as good as those obtained by the exact method of Soares et al. (2018) with the instances of the case studies. In relation to the instances of the literature, the experiments show that the developed algorithms obtained, in most tests performed, results as good or better than those achieved by the Soares Heuristic (HS), which was used for comparative purposes.O Problema da Diversidade Máxima (PDM) consiste em determinar, a partir de um conjunto V com n elementos, um subconjunto S de V com m (m < n) elementos, de tal forma que a diversidade (que é calculada através da soma das arestas do grafo) entre os pares ordenados {x, y} de S seja a maior possível. Este trabalho apresenta implementações de dois algoritmos heurísticos que usam o método de Busca Local (BL) em suas estruturas. A primeira é baseada em probabilidades como critério de seleção e a segunda é fundamentada sobre o princípio guloso. As implementações são testadas em um conjunto de instâncias benchmark da literatura e em instâncias geradas por meio de dois estudos de caso que foram introduzidos na Universidade Federal do Ceará — Campus Russas. No melhor do nosso conhecimento, estamos entre os primeiros a realizar uma abordagem comparativa entre algoritmos heurísticos e um método exato acerca do PDM. Os resultados dos experimentos computacionais salientam que as heurísticas desenvolvidas são capazes de resolver o PDM e obter resultados tão bons quanto os obtidos pelo método exato de Soares et al. (2018) com as instâncias dos estudos de caso. Em relação as instâncias da literatura, os experimentos evidenciam que os algoritmos desenvolvidos obtiveram, na maioria dos testes realizados, resultados tão bons ou melhores que os atingidos pela Heurística de Soares (HS), que foi usada para fins comparativos.Soares, Pablo Luiz BragaDamasceno, Humberto Cavalcante2020-12-08T18:41:18Z2020-12-08T18:41:18Z2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfDAMASCENO, Humberto Cavalcante. Construção e comparação de heurísticas: estudos de caso aplicados ao problema da diversidade máxima. 2020. 55 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Software)-Universidade Federal do Ceará, Campus de Russas, Russas, 2020.http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/55615porreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-12-08T18:41:18Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/55615Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T18:16:15.658616Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false |
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