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Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Alexandre Plastino de | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:30090875322 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4985266524417261 | - |
Autor(es): dc.contributor | Martins, Simone de Lima | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:30120908222 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/5202429302236084 | - |
Autor(es): dc.contributor | Ribeiro, Celso da Cruz Carneiro | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:34620081022 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/3614186131432854 | - |
Autor(es): dc.contributor | Ochi, Luiz Satoru | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:31609080822 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/9171815778534257 | - |
Autor(es): dc.contributor | Souza, Cid Carvalho de | - |
Autor(es): dc.contributor | CPF:40876766722 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/9852157976516603 | - |
Autor(es): dc.creator | Ribeiro, Marcos Henrique Fonseca | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T18:08:31Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T18:08:31Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-03-10 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2008-06-12 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-03-10 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/17890 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/764368 | - |
Descrição: dc.description | In this work, we investigate the efficiency of incorporating Data Mining techniques to the GRASP metaheuristic in order to introduce memory to this strategy, generating a hybrid version of GRASP, called GRASP-MD. The Set Packing Problem (SPP) was used to validate this proposal and different versions of the hybrid metaheuristic were tested and analyzed. Computational experiments, comparing traditional GRASP and different hybrid approaches, showed that employing patterns mined from an elite set of solutions conducted to better results. Besides, additional performance experiments evidenced that data mining strategies accelerate the process of finding good solutions. | - |
Descrição: dc.description | Este trabalho investiga a eficiência da incorporação de técnicas de Mineração de Dados à metaheurística GRASP no intuito de introduzir memória à mesma, gerando assim uma versão híbrida da metaheurística GRASP, denominada GRASP-MD. Para a validação da proposta, foi utilizado o Problema do Empacotamento de Conjuntos (PEC) e diferentes versões da metaheurística híbrida foram testadas e analisadas. Experimentos computacionais realizados com o objetivos de comparar a metaheurística GRASP tradicional com as diferentes versões híbridas mostraram que a utilização de padrões minerados a partir de um conjunto elite de soluções gerou melhores resultados. Além disso, foi possível perceber que as estratégias híbridas foram capazes de alcançar boas soluções em um menor tempo de processamento. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Computação | - |
Publicador: dc.publisher | Computação | - |
Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Ciência da computação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Metaheurística híbrida | - |
Palavras-chave: dc.subject | GRASP | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mineração de dados | - |
Palavras-chave: dc.subject | Otimização combinatória | - |
Palavras-chave: dc.subject | Problema do empacotamento de conjuntos | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO | - |
Título: dc.title | Incorporando técnicas de mineração de dados à metaheurística GRASP | - |
Título: dc.title | Incorporating data mining techniques into the GRASP metaheuristic | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Dissertação | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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