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Title: Investigação de algoritmos híbridos para o problema da Árvore Geradora Multiobjetivo
Other Titles: Investigation of hybrid algorithms for the Multi-objective Spanning Tree Problem
Authors: Cezario, Sidemar Fideles
Keywords: Árvore Geradora;Spanning Tree;hibridização;Hybridization;Multiobjetivo;Multi-objective
Issue Date: 2017
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: 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.
Portuguese Abstract: 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.
Abstract: 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.
URI: http://monografias.ufrn.br/jspui/handle/123456789/4325
Other Identifiers: 2016007187
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