Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AlvaroNP.pdf: 769620 bytes, checksum: a6a391c5417e2fcb7b544cc7f3b2140f (MD5) Previous issue date: 2006-07-27 / Due to great difficulty of accurate solution of Combinatorial Optimization Problems, some heuristic methods have been developed and during many years, the analysis of performance of these approaches was not carried through in a systematic way. The proposal of this work is to make a statistical analysis of heuristic approaches to the Traveling Salesman Problem (TSP). The focus of the analysis is to evaluate the performance of each approach in relation to the necessary computational time until the attainment of the optimal solution for one determined instance of the TSP. Survival Analysis, assisted by methods for the hypothesis test of the equality between survival functions was used. The evaluated approaches were divided in three classes: Lin-Kernighan Algorithms, Evolutionary Algorithms and Particle Swarm Optimization. Beyond those approaches, it was enclosed in the analysis, a memetic algorithm (for symmetric and asymmetric TSP instances) that utilizes the Lin-Kernighan heuristics as its local search procedure / Devido ? grande dificuldade de solu??o exata dos Problemas de Otimiza??o Combinat?ria, v?rios m?todos heur?sticos t?m sido desenvolvidos e durante muitos anos, a an?lise de desempenho dessas abordagens n?o foi realizada de maneira sistem?tica. A proposta deste trabalho ? fazer uma an?lise estat?stica de abordagens heur?sticas aplicadas ao Problema do Caixeiro Viajante. O foco da an?lise ? avaliar o desempenho de cada abordagem em rela??o ao tempo computacional necess?rio at? a obten??o da solu??o ?tima para uma determinada inst?ncia do PCV. Para essa an?lise, foi utilizada uma metodologia estat?stica chamada An?lise de Sobreviv?ncia, auxiliada por m?todos para o teste da hip?tese de igualdade entre fun??es. Para uma melhor compreens?o, as abordagens avaliadas foram divididas em tr?s classes: Algoritmos Lin-Kernighan, Algoritmos Evolucion?rios e Algoritmos de Otimiza??o por Nuvem de Part?culas. Al?m das abordagens j? existentes, foi inclu?do na an?lise, um algoritmo mem?tico (para inst?ncias sim?tricas e assim?tricas do PCV) que utiliza o algoritmo de Lin e Kernighan como procedimento de busca local

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:48:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PatriciaMLLD_DISSERT.pdf: 2062279 bytes, checksum: edf20f81d921e118846850abb8ec8a1d (MD5) Previous issue date: 2012-03-05 / The Multiobjective Spanning Tree Problem is NP-hard and models applications in several areas. This research presents an experimental analysis of different strategies used in the literature to develop exact algorithms to solve the problem. Initially, the algorithms are classified according to the approaches used to solve the problem. Features of two or more approaches can be found in some of those algorithms. The approaches investigated here are: the two-stage method, branch-and-bound, k-best and the preference-based approach. The main contribution of this research lies in the fact that no research was presented to date reporting a systematic experimental analysis of exact algorithms for the Multiobjective Spanning Tree Problem. Therefore, this work can be a basis for other research that deal with the same problem. The computational experiments compare the performance of algorithms regarding processing time, efficiency based on the number of objectives and number of solutions found in a controlled time interval. The analysis of the algorithms was performed for known instances of the problem, as well as instances obtained from a generator commonly used in the literature / O Problema da ?rvore Geradora Multiobjetivo ? NP-?rduo e modela aplica??es em diversas ?reas. Esta pesquisa apresenta uma an?lise experimental de diferentes estrat?gias utilizadas na literatura para desenvolver algoritmos exatos para resolver o problema. Inicialmente, os algoritmos s?o classificados de acordo com as abordagens utilizadas para resolver o problema. Caracter?sticas de duas ou mais abordagens podem ser encontradas em alguns desses algoritmos. As abordagens aqui investigadas s?o: o m?todo duas fases, branch-and-bound, k-best e a abordagem baseada em prefer?ncia. A principal contribui??o deste trabalho est? no fato de que nenhuma pesquisa desenvolvida at? o momento relata uma an?lise sistem?tica experimental de algoritmos exatos para o problema da ?rvore Geradora Multiobjetivo. Portanto, este trabalho pode ser uma base para outras pesquisas que lidam com o mesmo problema. Os experimentos computacionais comparam o desempenho de algoritmos em rela??o ao tempo de processamento, ? efici?ncia com base no n?mero de objetivos e no n?mero de solu??es encontradas em um intervalo de tempo controlado. A an?lise dos algoritmos foi realizada para inst?ncias conhecidas do problema, bem como para inst?ncias obtidas a partir de um gerador bastante utilizado na literatura