Heurística híbrida para o problema de localização de regeneradores

• Autor(a) principal: Ferraz, Arthur Monteiro
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/25613
• topic: Metaheurística Híbrida; GRASP; Mineração de Dados; Metaheurística GRASP; Mineração de dados (Computação); Fibra ótica; Hybrid Metaheuristics; Data Mining

Com o crescente utilização da Internet, novas tecnologias precisaram ser desenvolvidas para atender a essa demanda. A fibra ótica surge como uma solução, pois possui capacidade de banda superior às tecnologias antecessoras. Entretanto, o sinal ótico perde confiabilidade ao percorrer grandes distâncias, de forma que é necessário posicionar regeneradores de sinal para garantir a qualidade de comunicação. Como esses regeneradores são equipamentos caros, é necessário minimizar sua quantidade. Portanto, o Problema de Localização de Regeneradores (PLR) visa posicionar o menor número possível de regeneradores em uma rede de forma que todos possam se comunicar com confiabilidade. Metaheurísticas são técnicas que têm como objetivo obter soluções de boa qualidade em tempo computacional viável para problemas difíceis da ciência da computação e otimização matemática, os quais algoritmos exatos não conseguem resolver eficientemente. Uma tendência na área de otimização é a hibridização de metaheurísticas, que tem como objetivo utilizar técnicas de outras áreas para ajuda-las a obter resultados melhores. Como exemplo, podemos citar o DM-GRASP e MDM-GRASP, hibridizações do GRASP com técnicas de mineração de dados. Sendo o PLR um problema NP-Difícil, metaheurísticas são úteis para obtenção de boas soluções em tempos computacionais viáveis. O presente trabalho tem como objetivo construir uma versão do MDM-GRASP para o PLR e estudar o impacto da hibridização nos resultados. A inserção de padrões antes da construção, que é como comumente o processo ocorre, não levou a bons resultados. Dessa forma são propostas formas alternativas para inserir o padrão na solução. Essas técnicas se mostraram eficientes e conseguiram melhorar o GRASP tanto em relação a qualidade da solução como reduzindo seu tempo de execução.