Um estudo computacional do problema de agrupamento com soma mínima de distâncias.

• Autor(a) principal: BELTRÃO, Augusto Pizano Vieira.
• Data de Publicação: 2018
• Outros Autores: BRITO, José André de Moura.
• Tipo de documento: Artigo de conferência
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/31989
• topic: Análise de agrupamentos; Estudo computacional; Problema de agrupamento com soma mínima de distâncias; Soma mínima de distâncias; Algoritmo heurístico; Algoritmos genéticos de chaves aleatórias viciadas; Cluster analysis; Computational study; Clustering problem with minimum sum of distances; Minimum sum of distances; Heuristic algorithm; Biased random key genetic algorithms; Engenharia de Produção.

Este artigo traz a proposta de um algoritmo que foi aplicado ao problema de agrupamento com soma mínima de distâncias (PASMD). Dada uma base de dados com n objetos e q variáveis, busca-se distribuir os objetos em k grupos, de modo que a soma total de distâncias entre todos os pares de objetos, dentro de cada um dos grupos, seja mínima. Este problema tem uma alta complexidade computacional, o que dificulta a aplicação de métodos de enumeração exaustiva ou implícita. Considerando esta questão, foi desenvolvido um algoritmo heurístico baseado nos algoritmos genéticos de chaves aleatórias viciadas (biased random-key genetic algorithm – BRKGA). De forma a avaliar este algoritmo, foram realizados experimentos computacionais, considerando a sua aplicação em um conjunto de 49 bases dados. Os resultados obtidos indicam que esse algoritmo se constitui como uma boa alternativa à resolução do PASMD.