Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/276375
Type: TESE
Title: Algoritmos de aproximação para o problema de classificação metrica
Author: Bracht, Evandro Cesar, 1977
Advisor: Miyazawa, Flávio Keidi, 1970-
Abstract: Resumo: Em um problema de classificação tradicional temos um conjunto de n objetos e um conjunto de m classes e queremos classificar cada objeto como pertencente a uma classe, de modo que esta classificação seja consistente com alguns dados que temos sobre o problema. Este trabalho apresenta um estudo do problema de classificação métrica através de algoritmos aproximados. Os algoritmos aproximados conhecidos para este problema são baseados na solução de grandes programas lineares e são impraticáveis para instâncias de tamanho moderado e grande. Apresentamos um algoritmo 8 log n-aproximado, analisado pela técnica primal-dual, que apesar de possuir fator de aproximação maior que os algoritmos anteriores, pode ser aplicado a grandes instâncias. Mostramos também que este fator de aproximação é justo, exceto por um fator constante. Obtivemos resultados experimentais usando instâncias geradas computacionalmente e instâncias de processamento de imagens com o novo algoritmo e com outros dois algoritmos baseados na resolução de programas lineares. Para estas instâncias o algoritmo proposto apresentou soluções de boa qualidade com um ganho considerável no tempo computacional

Abstract: In a traditional classification problem, we have a set of n objects and a set of m labels (or classes). We wish to assign one of m labels (or classes) to each one of n objects, in a way that is consistent with some observed data that we have about the problem. In this work we present a study of approximation algorithms for the metric labeling problem. The known approximation algorithms for this problem are based on solutions of large linear programs and are impractical for moderate and large size instances. We present an 8 log n-approximation algorithm analyzed by a primal-dual technique which, although has a factor greater than the previous algorithms, can be applied to large sized instances. We also show that the analysis is tight, up to a constant factor. We obtained experimental results on computational generated and image processing instances with the new algorithm and two other LP-based approximation algorithms. For these instances our algorithm presents good quality solutions with a considerable gain of computational time
Subject: Teoria da computação
Otimização combinatória
Language: Português
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2004
Appears in Collections:IC - Tese e Dissertação

Files in This Item:
File SizeFormat 
Bracht_EvandroCesar_M.pdf678.16 kBAdobe PDFView/Open


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