Hibridização de heurística para o problema da diversidade máxima com mineração de dados

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Eduardo Canellas de
Data de Publicação: 2024
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/1/32287
Resumo: Dado um conjunto de elementos V, |V| = n, em que cada par desse conjunto possui um valor de diversidade entre eles, o Problema da Diversidade Máxima consiste em selecionar um conjunto M ⊂ V, sendo |M| = m, m < n, que possua o maior somatório de diversidade entre seus elementos. Este problema é NP-Difícil com aplicações em diversas áreas, tais como genética, biologia, recursos humanos, entre outras. Neste trabalho, nosso objetivo é investigar uma implementação da heurística baseada em GRASP, chamada KLD, para este problema, e integrá-la com Mineração de Dados usando a técnica MDM-GRASP. Resultados computacionais mostraram que a heurística GRASP com múltiplas minerações de dados, chamada MDM_KLD, superou os resultados obtidos pela heurística original. Ademais, eles se revelaram competitivos com os da heurística estado da arte para este problema
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