Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo
Autor(a) principal: | |
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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. |
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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 |
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