Uso de padrões obtidos por uma heurística estado-da-arte, usando um método de mineração de dados, para serem investigados em um método exato para o Problema de Steiner
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Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) |
Texto Completo: | https://app.uff.br/riuff/handle/1/22699 |
Resumo: | Neste trabalho, foi realizada a inclusão de mineração de dados na heurística estado da arte [22] para o Problema de Steiner em Grafos (PSG) e foi feita também a introdução dos padrões minerados, como guia de um modelo exato já existente [13], indicando quais arestas têm uma maior chance de estarem na solução reduzindo assim o número de iterações do branch-and-cut, e também diminuindo o tempo de execução do método exato. Experimentos computacionais mostraram que o modelo exato com o auxílio da mineração de dados, proposta nesse trabalho, obtiveram resultados interessantes quando comparados ao método exato original |
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Uso de padrões obtidos por uma heurística estado-da-arte, usando um método de mineração de dados, para serem investigados em um método exato para o Problema de SteinerHeurísticasProblema de steinerAlgoritmosProgramação inteiraOtimizaçãoProgramação inteiraMineração de dados (Computação)Problema de SteinerHeuristicSteiner problemAlgorithmsInteger programming.OtimizationNeste trabalho, foi realizada a inclusão de mineração de dados na heurística estado da arte [22] para o Problema de Steiner em Grafos (PSG) e foi feita também a introdução dos padrões minerados, como guia de um modelo exato já existente [13], indicando quais arestas têm uma maior chance de estarem na solução reduzindo assim o número de iterações do branch-and-cut, e também diminuindo o tempo de execução do método exato. Experimentos computacionais mostraram que o modelo exato com o auxílio da mineração de dados, proposta nesse trabalho, obtiveram resultados interessantes quando comparados ao método exato originalIn this work, data mining was included in the state of the art heuristic [22] for the Steiner Problem in Graphs (PSG) and also had the introduction of the mining patterns to guide the existent exact model [13], indicating which edges are most likely to be in the solution thus reducing the number of iterations of the branch-and-cut and also decreasing the execution time of the exact method. Computational experiments showed that the exact model with the aid of data mining, proposed in this work, obtained interesting results when compared to the original exact methodRosseti, Isabel Cristina MelloCarvalho, Alexandre Plastino deFrota, Yuri Abibol de MenezesSimonetti, Luidi GelabertAraujo, Vitor Santos deCoelho, Arthur Bastos Braga2021-07-20T13:21:23Z2021-07-20T13:21:23Z2020info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfARAUJO, Vitor Santos de; COELHO, Arthur Bastos Braga. Uso de padrões obtidos por uma heurística estado-da-arte, usando um método de mineração de dados, para serem investigados em um método exato para o Problema de Steiner. 2020. 38 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Computação, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2020.https://app.uff.br/riuff/handle/1/22699http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2021-09-23T12:28:23Zoai:app.uff.br:1/22699Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T10:53:44.761952Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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