INCORPORANDO TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS À METAHEURÍSTICA GRASP
Metaheurística híbrida
GRASP
Mineração de dados
Otimização combinatória
Problema do empacotamento de conjuntos
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO
Abstract
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.
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Document type
DissertaçãoFormat
application/pdf
Subject(s)
Ciência da computaçãoMetaheurística híbrida
GRASP
Mineração de dados
Otimização combinatória
Problema do empacotamento de conjuntos
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO