| Processo: | 16/12006-1 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de setembro de 2016 |
| Data de Término da vigência: | 28 de fevereiro de 2018 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Teoria da Computação |
| Pesquisador responsável: | Lehilton Lelis Chaves Pedrosa |
| Beneficiário: | Marcelo Pinheiro Leite Benedito |
| Instituição Sede: | Instituto de Computação (IC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Algoritmos de aproximação Otimização combinatória Problemas de localização de facilidades |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Algoritmos de Aproximação | hub location problems | Algoritmos de Aproximação |
Resumo Algoritmos de aproximação são aplicados em problemas de otimização combinatória com o intuito de obter soluções garantidamente boas de maneira eficiente. O estudo desses algoritmos leva a resultados teóricos que permitem compreender as estruturas e dificuldades computacionais dos problemas tratados. Neste projeto, iremos investigar a classe de problemas de localização e alocação de terminais (hub-location problems, HLP), sobretudo sob a ótica de algoritmos de aproximação. Dado um conjunto de demandas entre pares origem-destino, o objetivo é identificar locais onde instalar terminais e associar a cada demanda um caminho passando por um ou mais terminais. Esses problemas ocorrem em situações em que é mais econômico rotear demandas através de terminais, a exemplo do que ocorre em malhas aeroportuárias. O objetivo desse trabalho é explorar técnicas de aproximação consolidadas para problemas localização tradicionais, como o Problema de Localização de Instalações, e aplicá-las aos HLPs, que ainda foram pouco explorados do ponto de vista de aproximação. Não se descarta a possibilidade de implementação de algoritmos ou heurísticas interessantes, seja para comparação de resultados ou melhor entendimento do problema. Especificamente, iremos considerar casos particulares, como o Problema de Média dos p-Terminais, com o objetivo de obter resultados de aproximação. (AU) | |
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