Métodos Construtivos x Aprimoramento. Classificação dos métodos heurísticos Construtivos...
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Métodos Construtivos xAprimoramento
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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.
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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.
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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
3
4
5
2
6
8
7
119
13
1210
14
15
16
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)