Uma abordagem por nuvem de partículas para problemas de otimização combinatória

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Souza, Givanaldo Rocha de
• Orientador(a): Gouvêa, Elizabeth Ferreira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação
• Departamento: Ciência da Computação
• País: BR
• Palavras-chave em Português: Otimização combinatória; Caixeiro viajante; Nuvem de partículas; Árvore geradora mínima - Restrita em grau multiobjetivo
• Palavras-chave em Inglês: Combinatorial optimization; Traveling salesman; Particle swarm; Minimum spanning tree; Multicriteria degree constrained
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/17970

Combinatorial optimization problems have the goal of maximize or minimize functions defined over a finite domain. Metaheuristics are methods designed to find good solutions in this finite domain, sometimes the optimum solution, using a subordinated heuristic, which is modeled for each particular problem. This work presents algorithms based on particle swarm optimization (metaheuristic) applied to combinatorial optimization problems: the Traveling Salesman Problem and the Multicriteria Degree Constrained Minimum Spanning Tree Problem. The first problem optimizes only one objective, while the other problem deals with many objectives. In order to evaluate the performance of the algorithms proposed, they are compared, in terms of the quality of the solutions found, to other approaches