Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/260212
Type: TESE
Title: Contribuição da atualização da decomposição LU no metodo Simplex
Title Alternative: Contribution of the LU factorization update in the Simplex method
Author: Cantane, Daniela Renata
Advisor: Oliveira, Aurelio Ribeiro Leite de, 1962-
Abstract: Resumo: A solução eficiente de sistemas lineares é fundamental em problemas de otimização linear e o primeiro método a obter êxito nesta classe de problemas foi o método Simplex. Com o objetivo de desenvolver alternativas eficientes para sua implementação, são apresentadas nesta tese técnicas de atualização da decomposição LU da base para aperfeiçoar a solução dos sistemas lineares oriundos do método Simplex, utilizando um reordenamento estático nas colunas da matriz. Uma simulação do método Simplex é implementada, realizando troca de bases obtidas pelo MINOS e verificando sua esparsidade. Somente os elementos afetados pela mudança de base são considerados para obter uma atualização da decomposição LU eficaz. As colunas da matriz são reordenadas de acordo com três estratégias: mínimo grau; forma bloco triangular e estratégia de Björck. Assim, obtém-se uma decomposição esparsa para qualquer base sem esforço computacional para obter a ordem das colunas, pois o reordenamento da matriz é estático e as colunas da base obedecem esta ordem. A forma bloco triangular obteve os melhores resultados, para os maiores problemas testados, em relação ao mínimo grau e a estratégia de Björck. Resultados computacionais para problemas da Netlib mostram a robustez e um bom desempenho computacional do método de atualização da decomposição LU proposto, pois não são necessárias refatorações periódicas da base como nos métodos de atualização tradicionais. O método proposto obteve uma redução do número de elementos não nulos da base em relação ao MINOS. Esta abordagem foi aplicada em problemas de corte de estoque e a atualização da decomposição LU proposta obteve uma redução do tempo computacional na solução destes problemas em relação ao GPLK.

Abstract: Finding efficient solution of linear systems is fundamental in the linear programming problems and the first method to obtain success for this class of problems was the Simplex method. With the objective to develop efficient alternatives to its implementation, techniques of the simplex basis LU factorization update are developed in this thesis to improve the solution of the Simplex method linear systems towards a matrix columns static reordering. A simulation of the Simplex method is implemented, carrying through the change of basis obtained from MINOS and verifying its sparsity. Only the factored columns actually modified by the change of the base are carried through to obtain an efficient LU factorization update. The matrix columns are reordered according to three strategies: minimum degree; block triangular form and the Björck strategy. Thus, sparse factorizations are obtained for any base without computational effort to obtain the order of columns, since the reordering of the matrix is static and base columns follow this ordering. The application of the block triangular form achieved the best results, for larger scale problems tested, in comparison to minimum degree method and the Björck strategy. Computational results for Netlib problems show the robustness of this approach and good computational performance, since there is no need of periodical factorizations as used in traditional updating methods. The proposed method obtained a reduction of the nonzero entries of the basis with respect to MINOS. This approach was applied in the cutting stock problems and the proposed method achieved a reduction of the computational time in the solution of such problems with respect to the GLPK.
Subject: Programação linear
Simplex (Matemática)
Decomposição LU
Language: Português
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2009
Appears in Collections:FEEC - Dissertação e Tese

Files in This Item:
File SizeFormat 
Cantane_DanielaRenata.pdf1.22 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.