Orientadores: Cid Carvalho de Souza, Pedro Jussieu de Rezende / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-26T19:27:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2014 / Resumo: Seja P um conjunto de pontos no plano. O grafo geométrico de P, G(P) = (P, E), é o grafo ponderado completo cujos vértices correspondem aos pontos de P e no qual o custo de uma aresta {i, j} é dado pela distância Euclidiana entre os pontos i e j. Inicialmente, considere um problema genérico em que se quer construir uma rede com boa qualidade de conexão ligando um conjunto de locais representados por pontos no plano. Em muitas aplicações deste tipo, o problema pode ser modelado com o auxílio de um grafo geométrico. Isso ocorre quando, por exemplo, para um par de pontos, a medida de qualidade é definida como a razão entre o comprimento do menor caminho que os conecta na rede projetada e a respectiva distância Euclidiana. Esta razão determina a dilatação daquele par de pontos na rede. Já a dilatação da rede construída em si é dada pela dilatação máxima sobre todos os pares de pontos. Nesta dissertação apresentamos métodos exatos para resolução dos problemas dedicados a encontrar uma árvore geradora ou uma triangulação planar de dilatação mínima, denominados, respectivamente, Problema da Árvore Geradora de Dilatação Mínima (MDSTP) e Problema da Triangulação de Dilatação Mínima (MDTP). Os métodos descritos são compostos principalmente pela formulação, redução e resolução de programas lineares inteiros mistos. A redução do tamanho destes modelos matemáticos é feita explorando-se a geometria dos problemas por meio de rotinas que determinam a presença ou da ausência de certos elementos da formulação em soluções com dilatação menor ou igual ao limitante primal fornecido por uma heurística. A aplicação destas rotinas em uma fase de pré-processamento permite uma redução significativa do tamanho do modelo levando à aceleração do seu tempo de resolução. Com a combinação destas técnicas obteve-se, pela primeira vez, soluções comprovadamente ótimas de instâncias até 20 pontos para o MDSTP e até 70 pontos para o MDTP. Os problemas e suas formulações, bem como suas formas de redução e de resolução, são apresentados em detalhes. Além disso, são feitas análises de desempenho computacional não só dos métodos exatos, mas também de algoritmos propostas por outros autores / Abstract: Let P be a set of points in the plane. The geometric graph of P, G(P) =(P, E), is the complete weighted graph whose vertices correspond to the points of P and in which the cost of an edge {i, j} is given by the Euclidean distance between the points i and j. Initially, consider a general problem where one wants to build a network with good connection quality joining a set of sites represented by points in the plane. In many applications of this kind, the problem can be modeled with the aid of a geometric graph. This occurs when, for example, for a pair of points, the quality measure is defined as the ratio of the length of the shortest path that connects them in the designed network and their Euclidean distance. This ratio determines the dilation of that pair of points in the network. On the other hand, the dilation of the built network itself is given by the maximum dilation over all pair of points. In this dissertation we present exact methods for solving problems dedicated to finding a spanning tree or a planar triangulation of minimum dilation, named, respectively, the Minimum Dilation Spanning Tree Problem (MDSTP) and Minimum Dilation Triangulation Problem (MDTP). The described methods are composed primarily by the formulation, downsizing and resolution of mixed integer linear programs. The downsizing of these mathematical models is done by exploiting the geometry of the problems by means of routines that determine the need of the presence or the absence of certain elements of the formulation in solutions with dilation less than or equal to the primal bound supplied by a heuristic. Applying these routines in a pre-processing phase allows a significant reduction of the model size leading to the acceleration of its resolution time. With the combination of these techniques, for the first time, proven optimal solutions of instances with up to 20 points for the MDSTP and up to 70 points to the MDTP were obtained. The problems and their formulations, as well as ways of reducing and solving them, are presented in detail. Furthermore, analyzes of computational performance not only of the exact methods, but also of algorithms proposed by other authors are made / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/275536 |
| Date | 26 August 2018 |
| Creators | Brandt, Aléx Fernando, 1990- |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Rezende, Pedro Jussieu de, 1955-, Souza, Cid Carvalho de, 1963-, Xavier, Eduardo Candido, Urrutia, Sebastián Alberto |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 93 p. : il., application/octet-stream |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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