Análise Experimental dos Algoritmos Exatos Aplicados ao Problema da Árvore Geradora Multiobjetivo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Fernandes, Islame Felipe da Costa
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34204
Resumo: The Multi-objective Spanning Tree Problem (MSTP) is a generalization of the Minimum Spanning Tree Problem. Although, there are polynomial time algorithms to solve the latter problem, the same is not true for its generalization. Alike the mono-objective version, the multi-objective problem has several real world applications in several areas. Besides, it models situations where there are conflicting criteria, which is a common fact in real situations. The MSTP is classified as NP-hard and has been extensively explored in the literature. Several exact algorithms have been proposed to this problem which are based on different techniques. Some of these algorithms were analyzed in previous works for problems with two objectives. This work complements the previous works, presenting analyses of the exact algorithms proposed up to this moment to the MSTP. Results from computational experiments are reported to complete and grid graphs with up to 100 vertices for 2-objective instances.
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Besides, it models situations where there are conflicting criteria, which is a common fact in real situations. The MSTP is classified as NP-hard and has been extensively explored in the literature. Several exact algorithms have been proposed to this problem which are based on different techniques. Some of these algorithms were analyzed in previous works for problems with two objectives. This work complements the previous works, presenting analyses of the exact algorithms proposed up to this moment to the MSTP. Results from computational experiments are reported to complete and grid graphs with up to 100 vertices for 2-objective instances.O Problema da Árvore Geradora Multiobjetivo (AGMO) é uma generalização do Problema da Árvore Geradora Mínima. Embora este último possua algoritmo polinomial que o solucione, o mesmo não acontece para sua generalização. Assim como sua versão mono-objetivo, o problema multiobjetivo possui inúmeras aplicações nas mais variadas áreas. Além disso, ele modela situações onde existe a ocorrência de objetivos conflitantes, o que é comum em situações reais. O problema da AGMO é classificado como NP-difícil e vem sendo intensamente explorado na literatura. Diversos algoritmos exatos foram propostos para o problema segundo diferentes técnicas. Alguns destes algoritmos foram analisados em trabalhos anteriores para problemas com 2 objetivos. Este trabalho complementa os trabalhos anteriores, apresentando uma análise dos algoritmos exatos existentes até o momento para o problema da AGMO. São reportados resultados de experimentos computacionais em grafos completos e grade com até 100 vértices para instâncias com 2 objetivos.Universidade Federal do Rio Grande do NorteUFRNBrasilCiência da ComputaçãoAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/info:eu-repo/semantics/openAccessÁrvore Geradora, Problemas Multiobjetivo, Algoritmos Exatos.Spanning Tree, Multi-objective Problems, Exact AlgorithmsCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOAnálise Experimental dos Algoritmos Exatos Aplicados ao Problema da Árvore Geradora MultiobjetivoExperimental Analysis of Exact Algorithms Applied to the Multi-objective Spanning Tree Probleminfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNTEXTArvoreGeradora_Fernandes_2016.pdf.txtExtracted texttext/plain204397https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34204/1/ArvoreGeradora_Fernandes_2016.pdf.txt88828cca226825b45062691d4c764853MD51ORIGINALArvoreGeradora_Fernandes_2016.pdfMonografiaapplication/pdf3311655https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34204/2/ArvoreGeradora_Fernandes_2016.pdf70a0ec2401f3bd8a19d31a78632a6452MD52CC-LICENSElicense_urlapplication/octet-stream49https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34204/3/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD53license_textapplication/octet-stream0https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34204/4/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54license_rdfapplication/octet-stream0https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34204/5/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD55LICENSElicense.txttext/plain756https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34204/6/license.txta80a9cda2756d355b388cc443c3d8a43MD56123456789/342042022-12-28 11:09:11.771oai:https://repositorio.ufrn.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2022-12-28T14:09:11Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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