Top PDF Um algoritmo exato para o problema da diversidade máxima

Um algoritmo exato para o problema da diversidade máxima

Um algoritmo exato para o problema da diversidade máxima

Dependendo do contexto, ela é importante para o pluralismo, heterogeneidade, tolerância mútua e sobrevivência de idéias. Sua carência pode ocasionar diminuição de bens intangíveis, prejuízo financeiro ou até extinção. Por exemplo, na engenharia genética, ela é indispensável para a sobrevivência ou extinção de uma espécie. Pois quando a variação genética dentro da população é pequena, alguma alteração em seu ambiente (como o ataque de uma praga) pode levá-los à extinção por serem to- dos igualmente suscetíveis a tal mudança. Isso já foi verificado na Bahia, no início dos anos 90, onde uma praga, chamada vassoura-de-bruxa, destruiu plantações in- teiras de cacau, provocando uma redução da produção anual de 320,5 mil toneladas para 191,1 mil toneladas, fazendo com que a participação do Brasil no mercado in- ternacional de 14,8% para 4%. Por outro lado, se os indivíduos possuirem genes diferentes, alguns deles provavelmente serão capazes de suportar a mudança e as- sim a população não se extinguirá. Já no contexto cultural, a diversidade permite o enriquecimento cultural, a troca de idéias, o respeito pela diferença e convívio em um mundo pluralista.
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Proposta e avaliação de heurísticas grasp para o problema da diversidade máxima.

Proposta e avaliação de heurísticas grasp para o problema da diversidade máxima.

Este problema é classificado como NP-Difícil [KGD93] limitando o uso exclusivo de métodos exatos para a sua solução. Neste trabalho são propostos diferentes algoritmos heurísticos de construção e busca local, que aplicados aos conceitos da metaheurística GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure), se mostram bastante promissores na resolução de instâncias do PDM. Nos testes computacionais realizados, é mostrado que, para instâncias de pequeno porte, os algoritmos propostos sempre alcançam uma solução ótima sempre que estes são conhecidos e, para instâncias maiores, apresentam um desempenho médio superior quando comparados com as melhores heurísticas da literatura. O restante deste artigo está organizado conforme segue. Na seção 2 o Problema da Diversidade Máxima é apresentado. A seção 3 apresenta aplicações do problema e trabalhos relacionados. Na seção 4 são apresentadas características da metaheurística GRASP. Na seção 5, os algoritmos GRASP desenvolvidos em [Gh96] e [An03] são descritos e na seção 6 são discutidas as propostas de algoritmos deste trabalho. Na seção 7 os resultados e análises computacionais são apresentados. Finalmente, a seção 8 mostra as conclusões e sugestões de trabalhos futuros.
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Um algoritmo exato para o problema de programação de projetos com custo de disponibilidade de recursos e múltiplos modos.

Um algoritmo exato para o problema de programação de projetos com custo de disponibilidade de recursos e múltiplos modos.

Não temos conhecimento de artigos na literatura apresentando algoritmos exatos para resolver o problema de custo de disponibilidade de recursos com múltiplos modos de execução (PCDRMM – multi-mode resource availability cost problem). Möhring (1984) apresentou um algoritmo exato para resolver o caso particular PCDR, motivado por projetos de construção de pontes. Outro algoritmo exato para o PCDR foi proposto por Demeulemeester (1995). Experimentos computacionais realizados nos problemas testes de projetos de construção de pontes indicaram que este algoritmo é mais rápido do que o proposto por Möhring (1984). Rangaswamy (1998) também propôs um algoritmo exato para o PCDR baseado no método branch-and-bound, com bons resultados computacionais em relação aos anteriores nos mesmos problemas testes. A comparação destes resultados não é conclusiva devido a diferentes plataformas computacionais utilizadas nos experimentos. Limitantes inferiores e superiores para o PCDR foram propostos por Drexl & Kimms (2001), obtidos através de relaxação Lagrangiana e métodos de geração de colunas. Recentemente, um método heurístico foi proposto para o PCDR por Yamashita et al. (2006).
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Um algoritmo exato com ordenamento parcial para solução de um problema de programação da produção: experimentos computacionais.

Um algoritmo exato com ordenamento parcial para solução de um problema de programação da produção: experimentos computacionais.

Nesta nota técnica apresentamos os resultados de testes computacionais da im- plementação feita de um algoritmo exato proposto na literatura para resolver um problema de seqüenciamento que surge em alguns ambientes produtivos em que de- sejamos minimizar pedidos em aberto dos clientes. Dos resultados computacionais observamos que os critérios de dominância incorporados no processo enumerativo deste algoritmo reduzem o espaço de busca, tornando-o mais eficiente em termos de tempo de execução.

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Um algoritmo exato para o problema da biclique balanceada induzida máxima

Um algoritmo exato para o problema da biclique balanceada induzida máxima

O algoritmo inicia utilizando a função cliqueSort e segue a ordem recebida para testar as possíveis soluções(linha 2). Percorrendo a ordem do último para o primeiro(linha 3), se é possível obter uma solução melhor que a melhor já encontrada(linha 4), escolhe- se o vértice order[i], considera-se como parte da solução, atualizam-se e criam os novos conjuntos candidatos(linhas 6 até 9). Após isso, se foi encontrada uma solução melhor, salva-se a solução(linha 11) e se ainda existem candidatos para entrar no conjunto B da solução, a função recursiva é executada. Quando o algoritmo prosseguir, remove-se order[i] da solução (linha 16) e para evitar simetria, se B = /0, significa que é a primeira execução do algoritmo(é como testar se o algoritmo está na raiz da árvore de ramificação), assim, podemos remover order[i] dos candidatos a entrar no grupo B pois testá-lo iria gerar um resultado simétrico ao teste de com v ∈ A.
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Heurísticas e algoritmo exato para o problema de roteamento de veículos com coleta e entrega simultâneas

Heurísticas e algoritmo exato para o problema de roteamento de veículos com coleta e entrega simultâneas

tado um mecanismo reativo para controlar o tamanho das Listas Tabu. Busca Tabu também é utilizada por diversos outros autores. Chen [10] usam Simulated Annealing, Listas Tabu e algumas vizinhanças para melhorar uma solução inicial criada com uma heurística de inserção. Chen e Wu [11] propõem uma heurística híbrida entre Busca Tabu e Record-to-Record Travel. Soluções iniciais são geradas utilizando uma heurística de inserção e a geração de soluções adjacentes é feita através de algumas vizinhanças. Montané e Galvão [32] desenvolvem uma Busca Tabu, que utiliza as heurísticas pro- postas em [31] para a geração de soluções iniciais e os movimentos são efetuados em algumas vizinhanças. Wassan et al. [48] desenvolvem uma Busca Tabu para o VRPSPD e para um problema com coleta e entrega mistas em que um mecanismo reativo é im- plementado para controlar o tamanho das Listas Tabu. Um híbrido entre Busca Tabu e Guided Local Search (GLS) é proposto por Zachariads et al. [50]. É proposta uma nova maneira para escolha do arco penalizado e para a penalização. A Busca Tabu se movimenta no espaço com função objetivo penalizada do GLS, a cada movimento da Busca Tabu é feita a penalização GLS.
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Um algoritmo genético aplicado ao problema de empacotamento de bins

Um algoritmo genético aplicado ao problema de empacotamento de bins

Ainda em termos heurísticos, Pisinger et al. [6], adaptaram para o 3D-BPP uma nova metodologia de aproximação para problemas da otimização combinatória, denominada Busca Local Direcionada GLS (Guided Local Search). Em Martello et al. [2] tem-se o primeiro algoritmo exato para o problema (3D-BPP), assim como para o do Carregamento de Conteineres (Container Loading Problem), para os quais uma abordagem branch-and-bound foi utilizada. Naquele mesmo artigo, duas heurísticas são propostas (H 1

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Open Otimização por Nuvem de Partículas e Busca Tabu para Problema da Disidade Máxima

Open Otimização por Nuvem de Partículas e Busca Tabu para Problema da Disidade Máxima

[Wang et al. 2014] apresentaram um algoritmo Memético altamente eficaz para o problema da diversidade máxima baseado na abordagem Busca Tabu. O componente de Busca Tabu utiliza uma estratégia de lista de filtro de candidatos sucessivos e o com- ponente de combinação emprega um operador de combinação com base na identificação de variáveis fortemente determinadas e consistentes. A Busca Tabu utiliza uma téc- nica semelhante a [Aringhieri, Cordone e Melzani 2008] para determinar rapidamente o ganho do movimento de troca (a mudança do objetivo passando da solução corrente para a solução vizinha). As experiências computacionais em três conjuntos de 40 ins- tâncias de benchmark populares indicam que a Busca Tabu / algoritmo Memético (TS / MA) pode facilmente obter os melhores resultados conhecidos para todas as instân- cias testadas, bem como a melhoria dos resultados para seis instâncias (onde nenhum algoritmo anterior alcançou). Análise de comparações com algoritmos estado-da-arte demonstra estatisticamente que o algoritmo TS / MA compete muito favoravelmente com os melhores algoritmos em desempenho. Os elementos-chave e propriedades de TS / MA também são analisados para divulgar os benefícios da integração de Busca Tabu (usando uma estratégia de lista de filtro de candidatos sucessivos) e combinação de solução (com base em variáveis críticas).
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Algoritmo transgenético aplicado ao problema do caixeiro comprador capacitado simétrico.

Algoritmo transgenético aplicado ao problema do caixeiro comprador capacitado simétrico.

Burstall (1966) descreveu um problema real com estrutura similar ao PCCo em uma firma de produção de tubos, no entanto seu modelo foi descrito como um problema de scheduling. O método de solução apresentado por Burstall (1966) foi heurístico e baseado no trabalho de Lomnicki (1966). Buzacott & Dutta (1971) desenvolveram um procedimento exato para a solução do modelo de Burstall via programação dinâmica. O primeiro trabalho da literatura abordando o problema em sua forma atual deve-se a Ramesh (1981), onde um algoritmo exato e uma heurística são apresentados para o problema. O algoritmo exato se baseia em uma busca lexicográfica, onde cada solução é representada como uma seqüência de símbolos. A estratégia de solução se faz análoga à busca por uma palavra específica de um dicionário. A partir de uma palavra inicial, as soluções são geradas de acordo com uma hierarquia que reflete seus valores. Cada palavra parcial define um bloco de soluções, e para cada bloco de soluções um limite inferior é calculado. Se o limite inferior excede o valor da solução conhecida (solução experimental), o bloco de palavras é rejeitado, pois não contem soluções com valores melhores que a solução experimental, desta forma o próximo bloco de soluções é explorado. No entanto, o limite inferior depende somente do custo da viagem de diferentes mercados para o mercado inicial e é independente do preço de compra das mercadorias. Devido a conseguir resolver apenas problemas pequenos, uma heurística foi desenvolvida baseada no mesmo procedimento de busca do algoritmo exato. O algoritmo executa a busca até que uma solução viável seja encontrada. Essa solução vai sendo modificada examinando-se a inclusão de cada mercado até que todos os mercados sejam examinados ou até que o valor da solução exceda o valor da melhor solução corrente.
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Um Algoritmo Híbrido para o Problema da Clique Máxima / A Hybrid Algorithm for the Maximum Clique Problem

Um Algoritmo Híbrido para o Problema da Clique Máxima / A Hybrid Algorithm for the Maximum Clique Problem

O procedimento da linha 4 gera a população inicial com 𝑇𝑃 indivíduos. A temperatura corrente é iniciada com 𝑇0 na linha 5. O laço entre as linhas 6 e 37 itera enquanto a temperatura for maior que zero. O laço entre as linhas 7 e 31 realiza tentativas em melhorar os indivíduos para uma determinada Temperatura, tal que, seguindo a metáfora do Simulated Anneling para Temperatura mais baixa, a quantidade de tentativas 𝑄𝐼 será aumentada pelo fator 𝑝𝐼 na linha 35. O laço entre as linhas 8 e 29 é responsável por selecionar cada indivíduo 𝐶 𝑖 presente na população POP. O procedimento Remoção de Vértices (linha 9,19,23), remove um vértice do indivíduo 𝐶 𝑖 utilizando uma roleta em função do grau de cada vértice. O procedimento Gera Vizinhança (linhas 10 e 24) é responsável por gerar o conjunto de vértice que são adjacentes a todos vértices da clique inserida na entrada do procedimento, contudo não gera vértices que estejam na lista tabu LT. O procedimento da linha 11 procurar aumentar a clique com o algoritmo 1, sendo que, após retirar um vértice da clique seguido da aplicação de um algoritmo exato, o aumento de uma unidade não representa melhora do indivíduo. Dessa forma, a melhoria é verificada se a condição da linha 12 for satisfeita, ou seja, espera-se que a clique aumente em mais de uma unidade. Dessa forma, seguindo a metáfora do Simulated Anneling, a condição da linha 12 garante que sempre será aceito uma melhora do indivíduo, tal que, o indivíduo da população é atualizado na linha 13, caso contrário, o vértice adicionado no procedimento da linha 11 é inserido na lista tabu LT pelo procedimento da linha 15. Em seguida, será sorteado um número entre 0 e 1 na linha 16 e a condição da linha 17 determina se a solução corrente será diversificada pelo algoritmo 5 (linha 20) ou intensificada pelo algoritmo 1 (linha 25). O procedimento das linhas 18 e 22 realizam a troca de um vértice do indivíduo 𝐶 𝑖 por um vértice contido no grafo 𝐺 que seja adjacente a |𝐶| − 1 vértices de 𝐶 𝑖 . Caso exista um vértice
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Amplitudes de espalhamento em qcd : máxima violação de helicidade, twistors e o algoritmo bcfw

Amplitudes de espalhamento em qcd : máxima violação de helicidade, twistors e o algoritmo bcfw

No Cap´ıtulo 5 utilizou-se toda a base constru´ıda at´ e ent˜ ao para, a partir dos diagra- mas de Feynman de alguns processos de espalhamento, encontrar amplitudes para esses processos de maneira eficiente com o aux´ılio da nota¸ c˜ ao dos twistors. Alguns processos de QED foram calculados como teste do formalismo, para depois introduzir-se a ordena¸ c˜ ao de cor, permitindo simplificar o trabalho tratando apenas a parte cin´ etica das ampli- tudes de QCD. As amplitudes de m´ axima viola¸ c˜ ao de helicidade foram apresentadas, dando uma forma simples para os processos onde a maior parte dos constituintes tem a mesma helicidade, e anulando aqueles processos onde todas as part´ıculas tem a mesma helicidade. O algoritmo BCFW veio por fim para podermos reduzir amplitudes que n˜ ao est˜ ao na forma das amplitudes MHV a produtos de amplitudes MHV, permitindo-nos calcular processos mais complexos e assim estender o formalismo. Utilizamos o algoritmo BCFW para deduzir a f´ ormula de Parke-Taylor, das amplitudes MHV.
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IRLENE COELHO ELOI DA SILVA O PAPEL DA COORDENADORIA REGIONAL DE EDUCAÇÃO DE COARIAM NA IMPLEMENTAÇÃO DE POLÍTICAS EDUCACIONAIS PARA O ENSINO MÉDIO

IRLENE COELHO ELOI DA SILVA O PAPEL DA COORDENADORIA REGIONAL DE EDUCAÇÃO DE COARIAM NA IMPLEMENTAÇÃO DE POLÍTICAS EDUCACIONAIS PARA O ENSINO MÉDIO

Como proceder no caso da ausência de direcionamento da conversão total entre propostas curriculares, sendo que temos alunos que vieram de uma proposta regular de ensino médio, assim como outros que vieram da proposta curricular do PROEMI? Este é um problema a ser colocado como responsabilização do estado do Amazonas? A Coordenadoria Regional de Educação de Coari/AM deve pegar para si a responsabilidade de intervenção ou proposição para sanar este problema? A Seduc/AM ou CREC/AM possuem competências para isso? No momento, não temos respostas para tantas indagações. Temos aqui um problema estrutural (de cima para baixo), sobre o qual os documentos legais ainda não abordam. A proposta curricular, estabelecida para o ensino médio regular no estado do Amazonas, conta com uma carga horária total de base nacional comum e parte diversificada correspondente a 3.000 (três mil) horas.
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UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ CENTRO DE TECNOLOGIA DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ESTRUTURAL E CONSTRUÇÃO CIVIL PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL: ESTRUTURAS E CONSTRUÇÃO CIVIL

UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ CENTRO DE TECNOLOGIA DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ESTRUTURAL E CONSTRUÇÃO CIVIL PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL: ESTRUTURAS E CONSTRUÇÃO CIVIL

O algoritmo de otimização que simula a inteligência de enxames, denominado Otimização por Enxame de Partículas – Particle Swarm Optimization (PSO), foi desenvolvido inicialmente por Kennedy e Eberhart (1995) baseado no comportamento de animais que vivem em grandes grupos, como cardumes de peixes e bando de pássaros. Os autores afirmam que ao levantar voo, os pássaros se comportam de forma aleatória. Mas, passando algum tempo já estarão voando organizadamente e, caso seja encontrado um bom lugar para se alimentar, todos os pássaros do bando se dirigirão ao local e pousarão. No modelo computacional cada pássaro é representado por uma partícula e o local de pouso seria um mínimo local.
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GESTÃO: O CAMINHO PARA MUDANÇA

GESTÃO: O CAMINHO PARA MUDANÇA

A Instituição passou a atender não só a primeira fase do Ensino Fundamental, mas a segunda fase deste seguimento e ao Ensino Médio, bem como a modalidade de ensino EJA e, por este mot[r]

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Um Algoritmo aproximativo aplicado ao problema de partição de conjunto

Um Algoritmo aproximativo aplicado ao problema de partição de conjunto

Em HC, a ordem na qual as linhas da matriz A são cobertas é dada em função da permutação s, que foi gerada pelo procedimento HP * . A Heurística Combinatória gera um grande número de soluções viáveis (associadas às permutações) para o problema, e dentre elas seleciona aquela com o menor custo. Se fosse possível percorrer todas as permutações de 1, 2, ..., m, então a solução ótima seria encontrada para o problema. Vale ressaltar, que no procedimento HC, supõe-se que o modelo matemático do SPP não apresenta solução vazia.

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TERMO DE APROVAÇÃO ELIZABETH RIBEIRO MELLO ELEMENTOS CONTRIBUTIVOS PARA REDUÇÃO DA REPETENCIA: O CASO DO CIEP BRIZOLÃO 386

TERMO DE APROVAÇÃO ELIZABETH RIBEIRO MELLO ELEMENTOS CONTRIBUTIVOS PARA REDUÇÃO DA REPETENCIA: O CASO DO CIEP BRIZOLÃO 386

Observou-se que os 95 professores do colégio faltaram 2187 dias, em 200 dias letivos, de acordo com a fórmula utilizada pela Gestão Integrada da Escola (GIDE) para controlar o índice d[r]

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Um algoritmo evolutivo para o problema de dimensionamento de lotes em fundições de...

Um algoritmo evolutivo para o problema de dimensionamento de lotes em fundições de...

Em ( SILVA; MORABITO , 2004), ´e estudado o problema de planejamento da produ¸c˜ao em uma fundi¸c˜ao de pequeno porte que disp˜oe de v´arios fornos com restri¸c˜oes de capaci- dade (m´axima e m´ınima) e possibilidade de funcionamento simultaneamente. ´ E proposta uma abordagem baseada nos problemas de corte e empacotamento (PCE) unidimensi- onais e como m´etodo de solu¸c˜ao, uma heur´ıstica gulosa para o problema da mochila ´e considerada para cada combina¸c˜ao poss´ıvel na utiliza¸c˜ao dos v´arios fornos em um dia. O m´etodo foi aplicado a um problema com duas semanas de planejamento da produ¸c˜ao. Os resultados obtidos foram comparados ao planejamento real de uma fundi¸c˜ao de a¸co- inox situada em S˜ao Carlos. O planejamento obtido pelo m´etodo quando comparado ao planejamento elaborado pela empresa se mostrou mais eficiente, uma vez que reduziu o n´ umero de fornadas utilizadas e com isso reduziu o n´ umero de dias para a produ¸c˜ao dos itens da carteira de pedidos.
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Uma implementação paralela híbrida para o problema do caixeiro viajante usando algoritmos genéticos, GRASP e aprendizagem por reforço

Uma implementação paralela híbrida para o problema do caixeiro viajante usando algoritmos genéticos, GRASP e aprendizagem por reforço

A teoria da complexidade divide os algoritmos em classes, que correspondem ao con- junto de todos os algoritmos que podem ser executados em uma certa quantidade de tempo e usando uma certa quantidade de recursos computacionais. Ela normalmente, trata dos problemas de decisão, que correspondem àqueles cuja solução é sim ou não. Embora possa parecer restritivo, na realidade, todos os problemas podem ser formulados como tal. No caso do PCV, o problema de decisão associado pode ser definido, tendo com base dois algoritmos: PCV_SOLUÇÃO, que possui como entrada uma descrição do PCV e PCV_DECISÃO, chamado por PCV_SOLUÇÃO que retorna uma resposta sim se existe um ciclo com comprimento menor que um dado B e no, caso contrário. Suponha que PCV_SOLUÇÃO se executa em tempo polinomial sem considerar o tempo de execução de PCV_DECISÃO. Suponha ainda que se conhece o valor do ciclo de comprimento mí- nimo, dado por C. PCV_SOLUÇÃO resolve o problema tomando duas cidades quaisquer e associando um custo infinito à distância entre elas. Após isto, invoca PCV_DECISÃO perguntando se existe um ciclo de comprimento C. Caso a resposta seja afirmativa, ele eli- mina a aresta que liga as duas cidades escolhidas e caso a resposta seja negativa, ele inclui a aresta no ciclo de comprimento ótimo. Repetindo este procedimento para todas as ares- tas existentes entre as cidades ele resolve o problema. Uma vez que existem, no pior caso, ϑ(n 2 ) arestas, PCV_SOLUÇÃO irá se executar em tempo polinomial se PCV_DECISÃO
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JOSIANE CRISTINA DA COSTA SILVA UM ESTUDO SOBRE A POLÍTICA E O MATERIAL DE DIVULGAÇÃO DE

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um procedimento que permite verificar se os objetivos educacionais estão sendo atingidos pelo programa de ensino e tem por finalidade fornecer informações quanto ao desempenho dos[r]

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