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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Rosseti, Isabel Cristina Mello | - |
Autor(es): dc.contributor | Cardoso, Daniel | - |
Autor(es): dc.contributor | Abitbol, Yuri | - |
Autor(es): dc.creator | Oliveira, Eduardo Canellas de | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:36:31Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:36:31Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-02-19 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-02-19 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/32287 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/753753 | - |
Descrição: dc.description | Dado um conjunto de elementos V, |V| = n, em que cada par desse conjunto possui um valor de diversidade entre eles, o Problema da Diversidade Máxima consiste em selecionar um conjunto M ⊂ V, sendo |M| = m, m < n, que possua o maior somatório de diversidade entre seus elementos. Este problema é NP-Difícil com aplicações em diversas áreas, tais como genética, biologia, recursos humanos, entre outras. Neste trabalho, nosso objetivo é investigar uma implementação da heurística baseada em GRASP, chamada KLD, para este problema, e integrá-la com Mineração de Dados usando a técnica MDM-GRASP. Resultados computacionais mostraram que a heurística GRASP com múltiplas minerações de dados, chamada MDM_KLD, superou os resultados obtidos pela heurística original. Ademais, eles se revelaram competitivos com os da heurística estado da arte para este problema | - |
Descrição: dc.description | Given a set of elements V, |V| = n, where each pair of this set has a diversity value between them, the Maximum Diversity Problem consists of selecting a set M ⊂ V, being |M| = m, m < n, which has the greatest sum of diversity between its elements. This problem is an NP-Hard problem with applications in several areas, such as genetics, biology, and human resources. In this work, our objective is to investigate a GRASP-based heuristics implementation, called KLD, to this problem and integrate it with Data Mining by using the MDM-GRASP technique. Computational results showed that the GRASP heuristic with multiple data minings, MDM_KLD, overcame the results obtained by the original heuristic. Furthermore, the proposed heuristic proved competitive with the state-of-the-art heuristic for this problem | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Heurísticas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Problema da diversidade máxima | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mineração de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mineração de dados (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Heurística | - |
Palavras-chave: dc.subject | Metaheurística GRASP | - |
Palavras-chave: dc.subject | Heuristics | - |
Palavras-chave: dc.subject | Maximum diversity problem | - |
Palavras-chave: dc.subject | Data mining | - |
Título: dc.title | Hibridização de heurística para o problema da diversidade máxima com mineração de dados | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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