Um GRASP Híbrido com Reconexão por Caminhos e Mineração de Dados

A exploração de metaheurísticas híbridas – combinação de metaheurísticas com conceitos e processos de outras áreas – vem sendo uma importante linha de pesquisa em otimização combinatória. Neste trabalho, propõe-se uma versão híbrida da metaheurística GRASP que incorpora a técnica de reconexão por caminhos e um módulo de mineração de dados. Experimentos computacionais mostraram que a combinação da técnica de reconexão por caminhos com mineração de dados contribuiu para que o GRASP encontrasse soluções melhores em um menor tempo computacional. Outra contribuição deste trabalho é a aplicação dessa proposta híbrida ao problema de síntese de redes a 2-caminhos, que proporcionou encontrar melhores soluções para esse problema

Improving a State-of-the-Art Heuristic for the Minimum Latency Problem with Data Mining

Recently, hybrid metaheuristics have become a trend in operations research. A successful example combines the Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP) and data mining techniques, where frequent patterns found in high-quality solutions can lead to an efficient exploration of the search space, along with a significant reduction of computational time. In this work, a GRASP-based state-of-the-art heuristic for the Minimum Latency Problem (MLP) is improved by means of data mining techniques for two MLP variants. Computational experiments showed that the approaches with data mining were able to match or improve the solution quality for a large number of instances, together with a substantial reduction of running time. In addition, 88 new cost values of solutions are introduced into the literature. To support our results, tests of statistical significance, impact of using mined patterns, equal time comparisons and time-to-target plots are provided.Comment: This document is a dissertation fil