Relaxacao Lagrangeana
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1. Formulações e algoritmos sequenciais e paralelos para o problema da árvore geradora de custo mínimo com restrição de grau mínimo
Dados um grafo G não direcionado valorado nas arestas e um inteiro positivo d, o Problema da Árvore Geradora de Custo Mínimo com Restrição de Grau Mínimo(PAGMGM) consiste em encontrar uma árvore geradora de custo mínimo T de G, tal que o grau de cada vértice em T seja igual a 1 ou maior ou igual a d. O PAGMGM foi proposto recentemente e pertence à
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 13/02/2012
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2. Relaxação Lagsur como alternativa para obtenção de soluções viáveis de boa qualidade para os problemas da otimização combinatória.
Relaxação Lagrangeana surrogate (Lagsur). Problema de atribuição generalizado. Problema do caxeiro viajante simétrico (PCV).
Campinas: Embrapa Informática Agropecuária. Publicado em: 2011
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3. Síntese simultânea de redes de trocadores de calor com considerações operacionais : flexibilidade e controlabilidade
Neste trabalho foi desenvolvido um procedimento computacional para síntese de redes de trocadores de calor que sejam flexíveis (capazes de operar sujeito a incerteza) e controláveis. A síntese foi baseada em uma superestrutura proposta na literatura que tem como objetivo minimizar simultaneamente o custo operacional e de investimento do projeto. Consider
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 2011
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4. Geração de colunas com divisão em clusters para o problema de programação quadrática binária irrestrita
Este trabalho propõe uma nova alternativa de geração de colunas (GC), baseada na relaxação lagrangeana com divisão em clusters (LagClus), para resolução do Problema de Programação Quadrática Binária Irrestrita (PQ). O PQ é um dos problemas clássicos de otimização não-linear, cujo objetivo é resolver uma função quadrática por meio da esco
Gestão & Produção. Publicado em: 2009-12
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5. Novos limitantes lagrangeanos para o problema probabilístico de localização-alocação de máxima cobertura utilizando grafos de cobertura
O Problema Probabilístico de Localização-Alocação de Máxima Cobertura (PPLAMC) consiste em localizar facilidades, maximizando a população atendida e fornecendo um bom nível de serviço para toda a população, ou seja, deve-se garantir que um usuário, ao chegar a um centro, não espere mais que um tempo máximo permitido ou não encontre uma fila d
Gestão & Produção. Publicado em: 2009-06
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6. Decomposições Lagrangeanas para o problema de programação quadrática binária irrestrita
O Problema de Programação Quadrática Binária Irrestrita - PQ é um dos problemas clássicos na área de otimização não-linear cujo objetivo é otimizar uma função quadrática através da escolha de valores binários apropriados para as variáveis de decisão. Este trabalho propõe novas alternativas de decomposição Lagrangeana para obtenção de l
Pesquisa Operacional. Publicado em: 2009-04
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7. Relaxação lagrangeana com divisão em clusters aplicada ao problema da diversidade máxima / Lagrangean relaxation with clustering division applied to the maximum diversity problem
O Problema da Diversidade Máxima é um problema de natureza combinatória com o objetivo de selecionar os m itens mais distintos de um conjunto N = {e$ _1$ , e$ _2$ , ..., e$ _n$ }, com emph{n} elementos, tal que emph{m < n} e existe uma medida de diversidade para cada par de elementos. A literatura apresenta a formulação quadrática do problema e sua
Publicado em: 2009
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8. Relaxação lagrangeana com divisão em clusters aplicada ao problema da diversidade máxima / Lagrangean relaxation with clustering division applied to the maximum diversity problem
O Problema da Diversidade Máxima é um problema de natureza combinatória com o objetivo de selecionar os m itens mais distintos de um conjunto N = {e$ _1$ , e$ _2$ , ..., e$ _n$ }, com emph{n} elementos, tal que emph{m < n} e existe uma medida de diversidade para cada par de elementos. A literatura apresenta a formulação quadrática do problema e sua
Publicado em: 2009
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9. Relaxações e método de decomposição para alguns problemas de localização de facilidades modelados em grafos / Relaxations and decomposition approach for some facility location problems modeled by graphs
Despite the great advances in computational equipment and the best known techniques for solving combinatorial optimization problems, it is not always possible to find the optimum solution to some practical facility location problems in a reasonable computational time, due to their size and classification issues. This thesis explores the representation of pro
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 03/10/2008
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10. Relaxações e método de decomposição para alguns problemas de localização de facilidades modelados em grafos / Relaxations and decomposition approach for some facility location problems modeled by graphs
Apesar do grande avanço na área de hardware computacional e das melhores técnicas atuais para a resolução de problemas de otimização combinatória, nem sempre é possível a obtenção do ótimo global para alguns problemas práticos de localização de facilidades em um tempo computacional aceitável devido à classificação como NP-hard e ao porte
Publicado em: 2008
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11. Relaxações e método de decomposição para alguns problemas de localização de facilidades modelados em grafos / Relaxations and decomposition approach for some facility location problems modeled by graphs
Apesar do grande avanço na área de hardware computacional e das melhores técnicas atuais para a resolução de problemas de otimização combinatória, nem sempre é possível a obtenção do ótimo global para alguns problemas práticos de localização de facilidades em um tempo computacional aceitável devido à classificação como NP-hard e ao porte
Publicado em: 2008
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12. O problema da arvore de custo minimo com k arestas:: reformulações e relaxação lagrangeana
Dado um grafo G = (V,E), com custos nos vértices de V e nas arestas de E, o Problema da Árvore de Custo Mínimo com k Arestas (k-ACM) consiste em encontrar uma sub-árvore T em G com exatas k arestas, com o objetivo de que o custo de T seja mínimo. Este problema possui aplicacoções nas áreas de arrendamento de campos de petróleo, telecomunicações e
Publicado em: 2008