Uma revisão dos algoritmos e conjuntos de instâncias presentes na literatura do Problema da Mochila com Repetições (PMR) é apresentada nessa dissertação de mestrado. Os algoritmos e conjuntos de instâncias usados são brevemente descritos nesse trabalho, afim de que o leitor tenha base para entender as discussões. Algumas propriedades bem conhecidas e específicas do PMR, como a dominância e a periodicidade, são explicadas com detalhes. O PMR é também superficialmente estudado no contexto de problemas de avaliação gerados pela abordagem de geração de colunas aplicada na relaxação contínua do Bin Packing Problem (BPP) e o Cutting Stock Problem (CSP). Múltiplos experimentos computacionais e comparações são realizadas. Para os conjuntos de instâncias artificiais mais recentes da literatura, um simples algoritmo de programação dinâmica, e uma variante do mesmo, parecem superar o desempenho do resto dos algoritmos, incluindo aquele que era estado-da-arte. O modo que relações de dominância é aplicado por esses algoritmos de programação dinâmica têm algumas implicações para as relações de dominância previamente estudadas na literatura. O autor dessa dissertação defende a tese de que a escolha dos conjuntos de instâncias artificiais definiu o que foi considerado o melhor algoritmo nos trabalhos anteriores. O autor dessa dissertação disponibilizou publicamente todos os códigos e conjuntos de instâncias referenciados nesse trabalho. / A review of the algorithms and datasets in the literature of the Unbounded Knapsack Problem (UKP) is presented in this master's thesis. The algorithms and datasets used are brie y described in this work to provide the reader with basis for understanding the discussions. Some well-known UKP-speci c properties, such as dominance and periodicity, are described. The UKP is also super cially studied in the context of pricing problems generated by the column generation approach applied to the continuous relaxation of the Bin Packing Problem (BPP) and Cutting Stock Problem (CSP). Multiple computational experiments and comparisons are performed. For the most recent arti cial datasets in the literature, a simple dynamic programming algorithm, and its variant, seems to outperform the remaining algorithms, including the previous state-of-the-art algorithm. The way dominance is applied by these dynamic programming algorithms has some implications for the dominance relations previously studied in the literature. In this master's thesis we defend that choosing sets of arti cial instances has de ned what was considered the best algorithm in previous works. We made available all codes and datasets referenced in this master's thesis.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume.ufrgs.br:10183/163413 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Becker, Henrique |
| Contributors | Buriol, Luciana Salete |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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