Publicação
Geração de colunas com divisão em clusters para o problema de programação quadrática binária irrestrita
| Resumo: | 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 escolha de valores binários apropriados para as variáveis de decisão. A GC proposta trata um modelo linear inteiro misto (PQL) do PQ, que tem restrições representadas por meio de um grafo e é dividido através de uma heurística de particionamento. Além de encontrar soluções viáveis, o método proposto ainda apresenta duas formas alternativas para obtenção de limitantes para o PQ. Foram realizados vários experimentos computacionais, utilizando-se instâncias de difícil solução com diferentes características. A GC é comparada a métodos tradicionais de relaxação lagrangeana e outros métodos propostos recentemente, sendo que os resultados apresentados são superiores para a maioria das instâncias consideradas. |
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| Autores principais: | Mauri,Geraldo Regis |
| Outros Autores: | Lorena,Luiz Antonio Nogueira |
| Assunto: | Programação quadrática Geração de colunas Relaxação lagrangeana |
| Ano: | 2009 |
| País: | Brasil |
| Tipo de documento: | artigo |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | IBICT |
| Idioma: | português |
| Origem: | Oasisbr |
| Resumo: | 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 escolha de valores binários apropriados para as variáveis de decisão. A GC proposta trata um modelo linear inteiro misto (PQL) do PQ, que tem restrições representadas por meio de um grafo e é dividido através de uma heurística de particionamento. Além de encontrar soluções viáveis, o método proposto ainda apresenta duas formas alternativas para obtenção de limitantes para o PQ. Foram realizados vários experimentos computacionais, utilizando-se instâncias de difícil solução com diferentes características. A GC é comparada a métodos tradicionais de relaxação lagrangeana e outros métodos propostos recentemente, sendo que os resultados apresentados são superiores para a maioria das instâncias consideradas. |
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