Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
|
Data corrente: |
23/11/1996 |
|
Data da última atualização: |
23/11/1996 |
|
Autoria: |
NARCISO, M. G. |
|
Afiliação: |
Embrapa-CNPTIA. |
|
Título: |
Novas heurísticas para o problema generalizado de atribuição. |
|
Ano de publicação: |
1994 |
|
Fonte/Imprenta: |
1994. |
|
Páginas: |
158 f. |
|
Idioma: |
Português |
|
Notas: |
Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São Paulo. |
|
Conteúdo: |
Neste trabalho, tem-se a proposta de uma heuristica para o problema generalizado de atribuicao. Para isto, foram usadas as relaxacoes Lagrangeana e Surrogate e heuristica de Martello e Toth, combinadas com o metodo de otimizacao por subgradientes. Os resultados desta heuristica, para uma serie de dados de entrada, sao mostrados, bem como os resultados obtidos com as heuristicas de Martello e Toth e Klastorin, as quais sao conhecidas na literatura para resolver o problema generalizado de atribuicao. Pretende-se com esta heuristica obter bons resultados, isto e, solucao viavel que se aproxime bastante da solucao otima de cada problema. Alem disso, a heuristica proposta ira gerar limites superiores proximos a solucao otima de cada problema. Alem das heuristicaspropostas, este trabalho apresenta, no apendice A, uma heuristica que obtem resultados com 0,5% de diferenca, em media, em relacao a solucao otima para cada uma das classes de problemas conhecidos na literatura. Esta heuristica e construida a partir da solucao obtida atraves de uma relaxacao seus resultados sao bastante promissores. |
|
Palavras-Chave: |
Algoritmo; Applied computation; Computação aplicada; Heurística; PGA; Problema generalizado de atribuição; Programação; programming mathematics; Relaxações. |
|
Thesagro: |
Matemática. |
|
Thesaurus NAL: |
algorithms. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
Marc: |
LEADER 01883nam a2200265 a 4500
001 1004061
005 1996-11-23
008 1994 bl uuuu m 00u1 u #d
100 1 $aNARCISO, M. G.
245 $aNovas heurísticas para o problema generalizado de atribuição.
260 $a1994.$c1994
300 $a158 f.
500 $aDissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São Paulo.
520 $aNeste trabalho, tem-se a proposta de uma heuristica para o problema generalizado de atribuicao. Para isto, foram usadas as relaxacoes Lagrangeana e Surrogate e heuristica de Martello e Toth, combinadas com o metodo de otimizacao por subgradientes. Os resultados desta heuristica, para uma serie de dados de entrada, sao mostrados, bem como os resultados obtidos com as heuristicas de Martello e Toth e Klastorin, as quais sao conhecidas na literatura para resolver o problema generalizado de atribuicao. Pretende-se com esta heuristica obter bons resultados, isto e, solucao viavel que se aproxime bastante da solucao otima de cada problema. Alem disso, a heuristica proposta ira gerar limites superiores proximos a solucao otima de cada problema. Alem das heuristicaspropostas, este trabalho apresenta, no apendice A, uma heuristica que obtem resultados com 0,5% de diferenca, em media, em relacao a solucao otima para cada uma das classes de problemas conhecidos na literatura. Esta heuristica e construida a partir da solucao obtida atraves de uma relaxacao seus resultados sao bastante promissores.
650 $aalgorithms
650 $aMatemática
653 $aAlgoritmo
653 $aApplied computation
653 $aComputação aplicada
653 $aHeurística
653 $aPGA
653 $aProblema generalizado de atribuição
653 $aProgramação
653 $aprogramming mathematics
653 $aRelaxações
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
|
