O problema da arvore de custo minimo com k arestas: reformulações e relaxação lagrangeana
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2008 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/RVMR-7L6MET |
Resumo: | Dado um grafo G = (V,E), com custos nos vértices de V e nas arestas de E, o Problema da Árvore de Custo Mínimo com k Arestas (k-ACM) consiste em encontrar uma sub-árvore T em G com exatas k arestas, com o objetivo de que o custo de T seja mínimo. Este problema possui aplicacoções nas áreas de arrendamento de campos de petróleo, telecomunicações e roteamento, dentre outras.Neste trabalho, são propostas reformulações de Programação Inteira que se baseiam em uma transformação realizada sobre o grafo de entrada do problema. Após uma análise empírica do comportamento de algoritmos Branch-and-Bound que empregam as reformulações, foi proposta uma Relaxação Lagrangeana para uma delas. Esta Relaxação, que visa obter limites inferiores para o problema, foi integrada a uma heurística que se mostrou capaz de gerar limites superiores de qualidade para o mesmo. |
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Alexandre Salles da CunhaAbilio Pereira de Lucena FilhoCarlos Roberto V de CarvalhoRodney Rezende SaldanhaGeraldo Robson MateusFrederico Paiva Quintao2019-08-12T10:03:53Z2019-08-12T10:03:53Z2008-07-09http://hdl.handle.net/1843/RVMR-7L6METDado um grafo G = (V,E), com custos nos vértices de V e nas arestas de E, o Problema da Árvore de Custo Mínimo com k Arestas (k-ACM) consiste em encontrar uma sub-árvore T em G com exatas k arestas, com o objetivo de que o custo de T seja mínimo. Este problema possui aplicacoções nas áreas de arrendamento de campos de petróleo, telecomunicações e roteamento, dentre outras.Neste trabalho, são propostas reformulações de Programação Inteira que se baseiam em uma transformação realizada sobre o grafo de entrada do problema. Após uma análise empírica do comportamento de algoritmos Branch-and-Bound que empregam as reformulações, foi proposta uma Relaxação Lagrangeana para uma delas. Esta Relaxação, que visa obter limites inferiores para o problema, foi integrada a uma heurística que se mostrou capaz de gerar limites superiores de qualidade para o mesmo.Given a graph G = (V,E) with costs associated to the vertices of V and to the edges of E, the k-Cardinality Tree Problem (KCT) seeks a minimal cost sub-tree T of G with exactly kedges. This problem has applications in, among others, oil field leasing, telecommunications and routing.In this dissertation, we propose Integer Programming reformulations for the KCT, based upon a tranformation accomplished over the input graph. After an empirical analysis of our formulations, we implemented a Lagrangian Relaxation approach for the strongest of them. The aim of this approach is to yield lower bounds for the problem. A Lagrangian Heuristic, that was embedded in the method, was able to generate upper bounds that compare favourably to the best in the literature.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGProgramação inteiraProgramação heuristicaárvore de custo mínimolagrangeanaO problema da arvore de custo minimo com k arestas: reformulações e relaxação lagrangeanainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALfredericopaivaquintao.pdfapplication/pdf636087https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/RVMR-7L6MET/1/fredericopaivaquintao.pdf0919afce1892cfba658eaaf9d8e58d64MD51TEXTfredericopaivaquintao.pdf.txtfredericopaivaquintao.pdf.txtExtracted texttext/plain124543https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/RVMR-7L6MET/2/fredericopaivaquintao.pdf.txtbc9f5c68e1486af7c3cf06ec2f1b4f47MD521843/RVMR-7L6MET2019-11-14 16:49:30.695oai:repositorio.ufmg.br:1843/RVMR-7L6METRepositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-11-14T19:49:30Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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