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metadata.dc.type: Dissertação
Title: Modelo e método de resolução para rede de alta velocidade, uma abordagem do problema do caixeiro viajante com coleta de prêmios
metadata.dc.creator: Oliveira, Charles Miller de Góis
metadata.dc.contributor.advisor1: Lima Júnior, Francisco Chagas de
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Liberalino, Carlos Heitor Pereira
metadata.dc.contributor.referee1: Aloise, Dario José
metadata.dc.contributor.referee2: Campos, Gustavo Augusto Lima de
metadata.dc.description.resumo: As Redes Comunitárias de Educação e Pesquisa (REDECOMEP) tem como base o desenvolvimento científico através da conexão de instituições de ensino superior, um exemplo disso é a rede GigaMossoró. Este trabalho discute aspectos e desafios de como encontrar a melhor rota, propondo um método de resolução que defina o perímetro da rede GigaMossoró, de modo a obter um caminho que contemple todos os pontos prioritários e consiga alcançar o máximo de possíveis clientes dentro do mesmo. Como parâmetro será utilizado o Problema do Caixeiro Viajante com Coleta de Prêmios (PCVCP), O PCVCP foi desenvolvido inicialmente por Balas em 1989 para a programação de fabricas que produzia lâminas de aço. Dado que o problema proposto é reconhecidamente um problema de alta complexidade computacional, ou seja, comprovadamente NP-difícil, para resolução do problema foi proposta um modelo matemático comando. Definido o modelo foi necessário validar o mode, para isso utilizou as instâncias propostas no trabalho do Chaves (2003) e as instâncias elaboradas na pesquisa para o problema estudado. Diante da validação através de um modelo exato, percebeu-se a necessidade da utilização de uma abordagem via Metaheurística com base em um algoritmo genético, esses têm as caraceristicas de utilizar chaves aleatórias e cruzamento genético como parâmetros de seleção da melhor solução, para isso foi desenvolvido um algoritmo genético para solução do problema e obtidos resultados satisfatórios para o mesmo. Diante dessa abordagem a pesquisa apresentou contribuições quanto a definição de conceitos da rede GigaMossoró de modo a conhecer seus futuros clientes, e definir sua estrutura e restrições, além do mais foi possível entender abordagem de solução do problema través de Metaheurística proposta
Abstract: The Community Education and Research Networks (REDECOMEP) is based on scientific development through the connection of higher education institutions, an example of which is the GigaMossoró network. This paper discusses aspects and challenges of how to find the best route, proposing a method of resolution that defines the perimeter of the GigaMossoró network, in order to obtain a path that contemplates all the priority points and is able to reach the maximum of possible clients within it. As a parameter will be used the Traveling Collector's Problem with Collecting Prizes (PCVCP), PCVCP was initially developed by Balas in 1989 for the programming of factories that produced steel blades. Given that the proposed problem is admittedly a problem of high computational complexity, ie, con-proved NP-difficult, to solve the problem was proposed a mathematical model command. Defined the model was necessary to validate the mode, for this he used the proposed instances in the work of Chaves (2003) and the instances elaborated in the research for the studied problem. Given the validation through an exact model, it was realized the need to use a Metaheuristic approach based on a genetic algorithm, these have the characteristics of using random keys and genetic mutation as parameters to select the best solution, to this was developed a genetic algorithm to solve the problem and obtained satisfactory results for the same. Given this approach, the research presented contributions regarding the definition of concepts of the GigaMossoró network in order to know its future clients, and to define its structure and restrictions, in addition, it was possible to understand a solution approach of the problem through proposed Metaheuristics
Keywords: Redes giga
GigaMossoró
Algoritmo genético
Giga networks
GigaMossoró
Genetic algorithm
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal Rural do Semi-Árido
metadata.dc.publisher.initials: UFERSA
metadata.dc.publisher.department: Centro de Ciências Exatas e Naturais - CCEN
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Citation: Citação com autor incluído no texto: Oliveira (2018) Citação com autor não incluído no texto: (OLIVEIRA, 2018)
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/876
Issue Date: 10-Oct-2018
Appears in Collections:MESTRADO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

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