Relaxações lagrangeanas e planos de corte faciais na resolução de problemas de par...
Problemas de Corte e Empacotamento: Abordagens Práticas e Teóricas
Algoritmos de aproximação para problemas de localização e alocação de terminais
Processo: | 08/06878-0 |
Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
Data de Início da vigência: | 01 de março de 2009 |
Data de Término da vigência: | 31 de agosto de 2010 |
Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Teoria da Computação |
Pesquisador responsável: | Eduardo Candido Xavier |
Beneficiário: | Thiago de Paulo Faleiros |
Instituição Sede: | Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
Assunto(s): | Algoritmos de aproximação Otimização combinatória Heurística |
Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Algoritmos de Aproximação | Algoritmos probabilísticos | heuristicas | Problema de Classificação | Otimização Combinatória |
Resumo Neste projeto estamos interessados em investigar Problemas de Classificação e Particionamento de objetos que tem relações de similaridade entre si. Estes problemas podem ser representados por um grafo, onde os objetos são vértices e a similaridade entre dois objetos é representada por um valor associado à uma aresta (par de objetos). Os objetos devem ser particionados em grupos e também há custos associados a classificação dos objetos em cada um dos possíveis grupos. Nestes problemas, deve-se particionar os objetosde tal forma a minimizar o custo total das arestas entre objetos de partições diferentes bem como o custo de atribuição dos objetosa determinados grupos.Problemas de classificação possuem aplicações em diversas áreas como processamento de imagens, biologia computacional, detecção de spams dentre outros.Os problemas considerados são NP-difíceis no caso geral e nosso interesse é investigar algoritmos eficientes (com complexidade de tempo polinomial), como Algoritmos Probabilísticos, Algoritmos de Aproximação e Heurísticas. É nosso objetivo comparar e implementar os algoritmos mais promissores e comparar seus desempenhos com testes práticos. | |
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