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Métodos Construtivos x Aprimoramento

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Page 1: Métodos Construtivos x Aprimoramento. Classificação dos métodos heurísticos Construtivos Constroem uma solução passo a passo, elemento por elemento de

Métodos Construtivos xAprimoramento

Page 2: Métodos Construtivos x Aprimoramento. Classificação dos métodos heurísticos Construtivos Constroem uma solução passo a passo, elemento por elemento de

Classificação dos métodos heurísticos

ConstrutivosConstroem uma solução passo a passo,

elemento por elementode refinamento

Consistem em melhorar uma solução, através de modificações em seus elementos

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Heurística construtiva clássica

Consiste em construir uma solução elemento por elemento

O elemento a ser inserido a cada passo é aquele considerado “melhor” segundo o critério adotado.

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Um método heurístico (construtivo) para o Problema

da Mochila

Pessoa Peso (Kg) BenefícioBenefício/Peso

cruzeirense 140 0 0

Recém-graduado 60 1 0,017

ATLETICANO 100 3 0,030

Professor de geografia 80 4 0,050

Morena “olhos verdes” 75 3 0,040

Loira burra 60 2 0,030

Marcone 90 10 0,111

1º Passo: Calcular a relação benefício/peso

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Um método heurístico (construtivo) para o Problema

da Mochila

Pessoa Peso (Kg) BenefícioBenefício/Peso

Marcone 90 10 0,111

Professor de geografia 80 4 0,050

Morena “olhos verdes” 75 3 0,040

Loira burra 60 2 0,030

ATLETICANO 100 3 0,030

Recém-graduado 60 1 0,017

cruzeirense 140 0 0

2º Passo: Ordenar os elementos

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Um método heurístico (construtivo) para o Problema

da Mochila

Pessoa Peso (Kg) BenefícioBenefício/Peso

Marcone 90 10 0,111

Professor de geografia 80 4 0,050

Morena “olhos verdes” 75 3 0,040

Loira burra 60 2 0,030

ATLETICANO 100 3 0,030

Recém-graduado 60 1 0,017

cruzeirense 140 0 0

3º Passo: Escolher o elemento que produzir a maior relação benefício/peso, e que respeite a capacidade do barco

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Um método heurístico (construtivo) para o Problema

da Mochila

Pessoa Peso (Kg) BenefícioBenefício/Peso

Marcone 90 10 0,111

Professor de geografia 80 4 0,050

Morena “olhos verdes” 75 3 0,040

Loira burra 60 2 0,030

ATLETICANO 100 3 0,030

Recém-graduado 60 1 0,017

cruzeirense 140 0 0

4º Passo: Repetir o passo anterior até que nenhum elemento possa ser colocado no barco sem ultrapassar a capacidade deste.

Page 8: Métodos Construtivos x Aprimoramento. Classificação dos métodos heurísticos Construtivos Constroem uma solução passo a passo, elemento por elemento de

Um método heurístico (construtivo) para o Problema

da Mochila

Pessoa Peso (Kg) BenefícioBenefício/Peso

Marcone 90 10 0,111

Professor de geografia 80 4 0,050

Morena “olhos verdes” 75 3 0,040

Loira burra 60 2 0,030

ATLETICANO 100 3 0,030

Recém-graduado 60 1 0,017

cruzeirense 140 0 0

4º Passo: Repetir o passo anterior até que nenhum elemento possa ser colocado no barco sem ultrapassar a capacidade deste.

Page 9: Métodos Construtivos x Aprimoramento. Classificação dos métodos heurísticos Construtivos Constroem uma solução passo a passo, elemento por elemento de

Algoritmo de construção gulosa

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Formalizando a aplicação do algoritmo construtivo guloso

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Formalizando a aplicação do algoritmo construtivo guloso

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Heurísticas de refinamento

• Técnicas de busca local• Baseadas na noção de vizinhança• Seja S o espaço de pesquisa de um

problema de otimização e f a função objetivo a otimizar (minimizar ou maximizar)

• Seja s uma solução qualquer do problema, isto é, s S

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Heurísticas de refinamento

• Seja N uma função que associa a cada solução s S, sua vizinhança N(S) S

• N depende do problema tratado• Cada solução s’ N(s) é chamada vizinho de s• Denomina-se movimento a uma modificação m

que transforma uma solução s em outra, s’, que esteja em sua vizinhança:

s’ s m

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Heurísticas de refinamento(Princípio de funcionamento)

• Partir de uma solução inicial qualquer• Caminhar, a cada iteração, de vizinho

para vizinho de acordo com a definição de vizinhança adotada, tentando melhorar a solução construída

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Método da descida/subida(Descent/Uphill Method)

• Parte de uma solução inicial qualquer• A cada passo analisa todos os possíveis

vizinhos• Move somente para o vizinho que

representa uma melhora no valor atual da função de avaliação

• O método pára quando um ótimo local é encontrado

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Funcionamento do método da descida

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1

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Método da descida(Descent Method)

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Método da Subida aplicado aoProblema da Mochila

Seja uma mochila de capacidade b = 23

Representação de uma solução: s = (s1,s2,...,s5), onde sj {0,1}Movimento m = troca no valor de um bit

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Método da Subida aplicado aoProblema da Mochila

Função de avaliação:

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Método da Subida aplicado aoProblema da Mochila

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Método da Subida aplicado aoProblema da Mochila

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Método Primeiro de Melhora(First Improvement Method)

• Variante do Método de Descida/Subida• Evita a pesquisa exaustiva pelo melhor vizinho• Consiste em interromper a exploração da

vizinhança quando um vizinho melhor é encontrado

• Desta forma, apenas no pior caso, toda a vizinhança é explorada

• A solução final é um ótimo local com respeito à vizinhança considerada

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Método Randômico de Descida/Subida(Random Descent/Uphill Method)

• Variante do Método de Descida/Subida• Evita a pesquisa exaustiva pelo melhor vizinho• Consiste em escolher um vizinho qualquer e o aceitar

somente se ele for de melhora• Se o vizinho escolhido não for de melhora, a solução

corrente permanece inalterada e outro vizinho é gerado• O procedimento é interrompido após um certo número

fixo de iterações sem melhora no valor da melhor solução obtida até então

• A solução final não é necessariamente um ótimo local

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Método Randômico de Descida(Random Descent Method)