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dc.contributor.advisorAraújo, Paulo Henrique Macêdo de-
dc.contributor.authorSilva, Wallesson Cavalcante da-
dc.date.accessioned2021-06-14T18:23:28Z-
dc.date.available2021-06-14T18:23:28Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationSILVA, Wallesson Cavalcante da. Heurísticas para o problema de partição de strings comuns mínima. 2020. 45 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Quixadá, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/58960-
dc.description.abstractIn this work, we study and propose an implementation of the Greedy Random Adaptive Search Produce (GRASP) algorithm and two other heuristics for the Minimum Common String Partition Problem (MCSP). In our implementations we use adaptations of the greedy heuristic of Chrobak et al. (2004). We performed computational experiments to evaluate the efficiency of the proposed heuristics, comparing them with heuristics known from the literature, including state-of-the-art in relation to heuristics. With the results, we concluded that our best heuristic had a much shorter execution time despite the fact that the solution quality is worse in relation to the state-of-the-art. However, the results suggest a potential in the proposed approaches for application in cases that demand a faster time of the algorithm for approximate solutions.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectAlgoritmos heurísticospt_BR
dc.subjectBiologia computacionalpt_BR
dc.subjectHeurísticapt_BR
dc.titleHeurísticas para o problema de partição de strings comuns mínimapt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.co-advisorDias, Fábio Carlos Sousa-
dc.description.abstract-ptbrNeste trabalho, estudamos e propomos uma implementação do algoritmo Greedy Random Adaptive Search Produce (GRASP) e outras duas heurísticas para o problema de Partição de Strings Comuns Mínima (em inglês, Minimum Common String Partition Problem ou MCSP). Utilizamos em nossas implementações adaptações da heurística gulosa de Chrobak et al. (2004). Realizamos experimentos computacionais para avaliar a eficiência das heurísticas propostas, comparando-as com heurísticas conhecidas da literatura, incluindo o estado-da-arte em relação a heurísticas. Com os resultados, concluímos que nossa melhor heurística apresentou um tempo de execução muito menor apesar de a qualidade da solução ser pior em relação ao estado-da-arte. Porém, os resultados sugerem um potencial nas abordagens propostas para a aplicação em casos que demandam um tempo mais rápido do algoritmo para soluções aproximadas.pt_BR
Aparece nas coleções:CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO-QUIXADÁ - Monografias

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