Incorporando técnicas de mineração de dados à metaheurística GRASP

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa:	2008
Autor(a) principal:	Ribeiro, Marcos Henrique Fonseca
Orientador(a):	Não Informado pela instituição
Banca de defesa:	Não Informado pela instituição
Tipo de documento:	Dissertação
Tipo de acesso:	Acesso aberto
Idioma:	por
Instituição de defesa:	Programa de Pós-Graduação em Computação Computação
Programa de Pós-Graduação:	Não Informado pela instituição
Departamento:	Não Informado pela instituição
País:	Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:	Ciência da computação 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
Link de acesso:	https://app.uff.br/riuff/handle/1/17890
Resumo:	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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