Algoritmos de aproximação para o problema de classificação metrica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bracht, Evandro Cesar, 1977-
Data de Publicação: 2004
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1600273
Resumo: Orientador: Flavio Keidi Miyazawa
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spelling Algoritmos de aproximação para o problema de classificação metricaTeoria da computaçãoOtimização combinatóriaComputer theoryCombinatorial optimizationOrientador: Flavio Keidi MiyazawaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Em um problema de classificação tradicional temos um conjunto de n objetos e um conjunto de m classes e queremos classificar cada objeto como pertencente a uma classe, de modo que esta classificação seja consistente com alguns dados que temos sobre o problema. Este trabalho apresenta um estudo do problema de classificação métrica através de algoritmos aproximados. Os algoritmos aproximados conhecidos para este problema são baseados na solução de grandes programas lineares e são impraticáveis para instâncias de tamanho moderado e grande. Apresentamos um algoritmo 8 log n-aproximado, analisado pela técnica primal-dual, que apesar de possuir fator de aproximação maior que os algoritmos anteriores, pode ser aplicado a grandes instâncias. Mostramos também que este fator de aproximação é justo, exceto por um fator constante. Obtivemos resultados experimentais usando instâncias geradas computacionalmente e instâncias de processamento de imagens com o novo algoritmo e com outros dois algoritmos baseados na resolução de programas lineares. Para estas instâncias o algoritmo proposto apresentou soluções de boa qualidade com um ganho considerável no tempo computacionalAbstract: In a traditional classification problem, we have a set of n objects and a set of m labels (or classes). We wish to assign one of m labels (or classes) to each one of n objects, in a way that is consistent with some observed data that we have about the problem. In this work we present a study of approximation algorithms for the metric labeling problem. The known approximation algorithms for this problem are based on solutions of large linear programs and are impractical for moderate and large size instances. We present an 8 log n-approximation algorithm analyzed by a primal-dual technique which, although has a factor greater than the previous algorithms, can be applied to large sized instances. We also show that the analysis is tight, up to a constant factor. We obtained experimental results on computational generated and image processing instances with the new algorithm and two other LP-based approximation algorithms. For these instances our algorithm presents good quality solutions with a considerable gain of computational timeMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computação[s.n.]Miyazawa, Flávio Keidi, 1970-Lee, OrlandoFernandes, Cristina GomesUniversidade Estadual de Campinas. Instituto de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação não informadoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASBracht, Evandro Cesar, 1977-20042004-04-06T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1600273BRACHT, Evandro Cesar. Algoritmos de aproximação para o problema de classificação metrica. 2004. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1600273. Acesso em: 14 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/344237porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T04:13:45Zoai::344237Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T04:13:45Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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