Dissertação
{pt=Problemas de Partição Multiobjectivo} {} EVALUATED
{pt=Nesta dissertação estudamos a possibilidade de generalizar um modelo mono-objetivo a um problema de partição multi-objectivo e mostrar a razão pela qual os algoritmos exatos não são eficientes para a resolução do problema. O modelo matemático estudado trata-se de uma versão modificada de um modelo mono-objetivo de Mehrotra e aplicado ao caso biobjetivo utilizando o método ε-constraint. Da investigação realizada conclui-se que o modelo multiobjetivo exato estudado não se adequa à resolução do problema devido não só á elevada exigência computacional necessária para correr o modelo, como também à dificuldade de garantir as restrições fundamentais de integralidade, de contiguidade e de ‘’ausência de buracos’’. O algoritmo de Kruskal aplicado ao problema de partição multiobjetivo apresenta resultados satisfatórios, conseguindo garantir as restrições gerais de contiguidade e integralidade, sem ser necessário um elevado esforço computacional, com tempos de execução muito reduzidos quando comparados com o método exato. , en=In this thesis we study the possibility of generalizing a mono-objective model to a multiobjective partition problem and show the reason why exact algorithms are not efficient in solving the problem. The mathematical model studied is a modified version of a mono-objective model from Mehrotra and applied to the biobjetive case using the ε-constraint method. Research conducted concludes that the studied multiobjective model is not suitable to solve the problem due not only to the high computational requirements needed to run the model, as well as the difficulty of ensuring the fundamental constraints of integrality, contiguity and “absence of holes'''. Kruskal's algorithm applied to multiobjective partitioning problem shows satisfactory results, managing to secure the general constraints of contiguity and integrality without requiring a high computational effort, with very low execution times compared with the exact method.}
novembro 26, 2013, 10:30
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