Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cezario, Sidemar Fideles
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34193
Resumo: The Multi-objective Spanning Tree Problem (MSTP) is an extension of the Minimum Spanning Tree Problem. The Minimum Spanning Tree Problem considers only one objective, however, many real applications can be modeled by the inclusion of more objectives, which must be optimized simultaneously, for such applications there is a need to solve the MSTP. Several approaches have been proposed by many authors, such as exact and heuristic algorithms. This work presents techniques of hybridization of exact and metaheuristic methods to solve the MSTP, as well as proposes new algorithms that use such techniques of hybridization. In this work, comparisons are also made between existing algorithms in the literature and new proposed algorithms.
id UFRN_b256f1f82bff26e7a9415328ee950ede
oai_identifier_str oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/34193
network_acronym_str UFRN
network_name_str Repositório Institucional da UFRN
repository_id_str
spelling Cezario, Sidemar FidelesGoldbarg, Elizabeth Ferreira GouvêaGoldbarg, Marco CesarMaia, Silvia Maria Diniz MonteiroGoldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvêa2017-07-06T14:26:29Z2021-09-20T11:46:52Z2017-07-06T14:26:29Z2021-09-20T11:46:52Z20172016007187CEZARIO, Sidemar Fideles. Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo. 2017. 67f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação), Departamento de Informática e Matemática Aplicada do Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34193The Multi-objective Spanning Tree Problem (MSTP) is an extension of the Minimum Spanning Tree Problem. The Minimum Spanning Tree Problem considers only one objective, however, many real applications can be modeled by the inclusion of more objectives, which must be optimized simultaneously, for such applications there is a need to solve the MSTP. Several approaches have been proposed by many authors, such as exact and heuristic algorithms. This work presents techniques of hybridization of exact and metaheuristic methods to solve the MSTP, as well as proposes new algorithms that use such techniques of hybridization. In this work, comparisons are also made between existing algorithms in the literature and new proposed algorithms.O Problema da Árvore Geradora Multiobjetivo (AGMO) é uma extensão do Problema da Árvore Geradora Mínima (AGM). O problema da Árvore Geradora Mínima considera apenas um único objetivo, no entanto, muitas aplicações reais podem ser modeladas a partir da inclusão de mais objetivos, que devem ser otimizados simultaneamente, para tais aplicações existe a necessidade de resolver o problema da AGMO. Diversas abordagens foram propostas por muitos autores, como métodos algoritmos exatos e heurísticos. Este trabalho apresenta técnicas de hibridização de métodos exatos e meta-heurísticas para resolver o Problema da AGMO, bem como propõe novos algoritmos que utilizam tais técnicas de hibridização. Nesse trabalho também são feitas comparações entre os algoritmos existentes na literatura com novos algoritmos propostos.Universidade Federal do Rio Grande do NorteUFRNBrasilCiência da ComputaçãoÁrvore GeradoraSpanning TreehibridizaçãoHybridizationMultiobjetivoMulti-objectiveInvestigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora MultiobjetivoInvestigation of hybrid algorithms for the Multi-objective Spanning Tree Probleminfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNTEXTAlgoritmosHibridos_Cezario_2017.pdf.txtExtracted texttext/plain99428https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34193/1/AlgoritmosHibridos_Cezario_2017.pdf.txt2f1354605f8304b9738ea296831f0ae7MD51ORIGINALAlgoritmosHibridos_Cezario_2017.pdfMonografiaapplication/pdf870395https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34193/2/AlgoritmosHibridos_Cezario_2017.pdfb67a732d79d2a64d49289af8c7a1e90cMD52CC-LICENSElicense_urlapplication/octet-stream43https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34193/3/license_url321f3992dd3875151d8801b773ab32edMD53license_textapplication/octet-stream0https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34193/4/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54license_rdfapplication/octet-stream0https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34193/5/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD55LICENSElicense.txttext/plain756https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34193/6/license.txta80a9cda2756d355b388cc443c3d8a43MD56123456789/341932021-09-20 08:46:52.299oai:https://repositorio.ufrn.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2021-09-20T11:46:52Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
dc.title.pr_BR.fl_str_mv Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo
dc.title.alternative.pr_BR.fl_str_mv Investigation of hybrid algorithms for the Multi-objective Spanning Tree Problem
title Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo
spellingShingle Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo
Cezario, Sidemar Fideles
Árvore Geradora
Spanning Tree
hibridização
Hybridization
Multiobjetivo
Multi-objective
title_short Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo
title_full Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo
title_fullStr Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo
title_full_unstemmed Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo
title_sort Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo
author Cezario, Sidemar Fideles
author_facet Cezario, Sidemar Fideles
author_role author
dc.contributor.referees1.none.fl_str_mv Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvêa
dc.contributor.referees2.none.fl_str_mv Goldbarg, Marco Cesar
dc.contributor.referees3.none.fl_str_mv Maia, Silvia Maria Diniz Monteiro
dc.contributor.author.fl_str_mv Cezario, Sidemar Fideles
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvêa
contributor_str_mv Goldbarg, Elizabeth Ferreira Gouvêa
dc.subject.pr_BR.fl_str_mv Árvore Geradora
Spanning Tree
hibridização
Hybridization
Multiobjetivo
Multi-objective
topic Árvore Geradora
Spanning Tree
hibridização
Hybridization
Multiobjetivo
Multi-objective
description The Multi-objective Spanning Tree Problem (MSTP) is an extension of the Minimum Spanning Tree Problem. The Minimum Spanning Tree Problem considers only one objective, however, many real applications can be modeled by the inclusion of more objectives, which must be optimized simultaneously, for such applications there is a need to solve the MSTP. Several approaches have been proposed by many authors, such as exact and heuristic algorithms. This work presents techniques of hybridization of exact and metaheuristic methods to solve the MSTP, as well as proposes new algorithms that use such techniques of hybridization. In this work, comparisons are also made between existing algorithms in the literature and new proposed algorithms.
publishDate 2017
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2017-07-06T14:26:29Z
2021-09-20T11:46:52Z
dc.date.available.fl_str_mv 2017-07-06T14:26:29Z
2021-09-20T11:46:52Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2017
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.pr_BR.fl_str_mv 2016007187
dc.identifier.citation.fl_str_mv CEZARIO, Sidemar Fideles. Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo. 2017. 67f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação), Departamento de Informática e Matemática Aplicada do Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34193
identifier_str_mv 2016007187
CEZARIO, Sidemar Fideles. Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo. 2017. 67f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação), Departamento de Informática e Matemática Aplicada do Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2017.
url https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/34193
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio Grande do Norte
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFRN
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Ciência da Computação
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio Grande do Norte
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRN
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron:UFRN
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron_str UFRN
institution UFRN
reponame_str Repositório Institucional da UFRN
collection Repositório Institucional da UFRN
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34193/1/AlgoritmosHibridos_Cezario_2017.pdf.txt
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34193/2/AlgoritmosHibridos_Cezario_2017.pdf
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34193/3/license_url
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34193/4/license_text
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34193/5/license_rdf
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/34193/6/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 2f1354605f8304b9738ea296831f0ae7
b67a732d79d2a64d49289af8c7a1e90c
321f3992dd3875151d8801b773ab32ed
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
a80a9cda2756d355b388cc443c3d8a43
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1797777261733085184