Multi-objective path relinking for bi-clustering: Application to microarray data

International audienceIn this work we deal with a multiobjective biclustering problem applied to microarray data. MOBI nsga [21] is one of the multiobjective metaheuristics that have been proposed to solve a new multiobjective formulation of the biclustering problem. Using MOBI nsga , biclusters of good quality can be extracted. However, the generated front approximation contains a lot of gaps. Using path relinking strategies, our aim is to improve the generated front’s quality by filling the gaps with new solutions. Therefore, we propose a general scheme PR-MOBI nsga of different possible hybridization of MOBI nsga with path relinking strategies. A comparison of different PR-MOBI nsga hybridizations is performed. Experimental results on reel data sets show that PR-MOBI nsga allows to extract new interesting solutions and to improve the Pareto front approximation generated by MOBI nsga

Abordagens para otimização integrada dos problemas de geração e seqüenciamento de padrões de corte: caso unidimensional

O problema de geração de padrões de corte (ou problema de corte de estoque) consiste em determinar o conjunto de padrões em que unidades demandadas (itens) são cortadas de unidades maiores (objetos) tal que, por exemplo, o custo ou a perda de material é minimizado. O problema de seqüenciamento de padrões de corte consiste em determinar a seqüência em que os padrões são cortados tal que, por exemplo, o número máximo de pilhas abertas (pilhas de itens com demanda apenas parcialmente produzida, que ainda serão cortados de um ou mais padrões seguintes nessa seqüência) é minimizado. Em geral, uma boa solução para o problema de geração de padrões não corresponde a uma boa solução para o problema de seqüenciamento de padrões e vice-versa. Esses dois problemas são freqüentemente resolvidos, tanto na prática como na literatura, de forma independente e sucessiva. Este trabalho apresenta três abordagens heurísticas para resolver de forma integrada os problemas de geração e seqüenciamento de padrões, considerando o trade-off entre os objetivos envolvidos. Embora essas abordagens possam ser aplicadas para problemas de corte e empacotamento de qualquer dimensão, neste trabalho elas são analisadas e comparadas apenas para o caso de corte unidimensional.<br>The cutting pattern generating problem (or cutting stock problem) consists in determining the set of patterns in which ordered units (items) are cut from larger units (objects) so that, for example, the cost or waste of material is minimized. The cutting pattern sequencing problem consists in determining the sequence in which the patterns are cut so that, for example, the maximum number of open stacks (stacks of items with demand only partially produced and that will be cut in the next cutting patterns of the sequence) is minimized. In general a good solution for the pattern generating problem does not correspond to a good solution for the pattern sequencing problem and vice-versa. These problems are frequently solved, both in practice and in the literature, in an independent and successive way. This work presents three heuristic approaches to deal with the integrated pattern generating and sequencing problem, considering the trade-off between the objectives involved. Although the approaches can be applied to cutting and packing problems of any dimension, in this work they are analyzed and compared only for the one-dimensional cutting case