[en] ALGORITHM RELAX-AND-CUT FOR THE 0-1 QUADRATIC KNAPSACK PROBLEM
[pt] Consideramos o Problema Quadrático da Mochila 0-1 (QKP), que consiste em maximizar uma função booleana quadrática sujeito a uma restrição de capacidade linear. O problema possui aplicações em várias áreas, como por exemplo, telecomunicações. engenharia financeira, problemas de localização e teo...
| Autor: | |
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| Tipo de documento: | tese |
| Estado: | Versão publicada |
| Data de publicação: | 2005 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositório: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | português |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:7404 |
| Acesso em linha: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7404&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7404&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7404 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | [pt] PROGRAMACAO INTEIRA [pt] OTIMIZACAO COMBINATORIA [pt] PROGRAMACAO MATEMATICA [en] INTER LINEAR PROGRAMMIN [en] COMBINATORIAL OPTIMIZATION [en] MATH PROGRAMMING |
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[en] ALGORITHM RELAX-AND-CUT FOR THE 0-1 QUADRATIC KNAPSACK PROBLEM [pt] UM ALGORITMO RELAX-AND-CUT PARA O PROBLEMA QUADRÁTICO DA MOCHILA 0-1 [pt] PROGRAMACAO INTEIRA[pt] OTIMIZACAO COMBINATORIA[pt] PROGRAMACAO MATEMATICA[en] INTER LINEAR PROGRAMMIN[en] COMBINATORIAL OPTIMIZATION[en] MATH PROGRAMMING[pt] Consideramos o Problema Quadrático da Mochila 0-1 (QKP), que consiste em maximizar uma função booleana quadrática sujeito a uma restrição de capacidade linear. O problema possui aplicações em várias áreas, como por exemplo, telecomunicações. engenharia financeira, problemas de localização e teoria dos grafos (clique máximo). Propomos um algoritmo de Branch-and-Bound para resolver exatamente QKP, baseado em Relaxação Lagrangeana. Inicialmente, linearizamos a formulação do problema acima, e em seguida, aplicamos a técnica de relax-and-cut dinamicamente à relaxação contínua do problema, utilizando algumas classes de desigualdades válidas. O método do subgradiente é usado neste processo. Propomos também uma nova heurística primal para QKP, que obtém soluções melhores do que heurísticas propostas anteriormente, encontrando a solução ótima em todas as instâncias que consideramos. A boa qualidade dos limites superior e inferior é traduzida em gap`s pequenos no nó raiz da árvore de enumeração (em geral, menor do que 1%, inclusive para instâncias difíceis). Isto, aliado a testes de fixação de variáveis, permite resolver exatamente QKP em poucos nós da árvore de enumeração. Introduzimos uma maneira de gerar instâncias aleatórias mais difíceis do que as instâncias na literatura. Apresentamos resultados computacionais para instâncias geradas aleatoriamente (instâncias da literatura, e as novas instâncias mais difíceis) para QKP de tamanhos e densidades diferentes; e também para instâncias conhecidas do problema de clique máxima.[en] We consider the 0-1 Quadratic Knapsack Problem (QKP), which consists of maximizing a quadratic Boolean function subject to a linear capacity constraint. The problem has applications in several areas such as telecommunications, financial engineering, location problems, graph theory (Max Clique). We propose a Branch-and-Bound algorithm to solve the QKP to optimality based on lagrangian Relaxation. Initially, we linearize the formulation of the problem given above and then we relax-and-cut dinamicaly its continous relaxation using a few classes of valid inequalities. In the process the Subgradient Method is applied. We also propose a new primal heuristic for the QKP that has improved upon previous approaches, and finds an optimal solution for all of the instances we considered. The good quality of our upper and lower bounds is translated into small gaps at the root node of the enumeration tree (usually below 1%, even for difficult instances). That, coupled with tests for fixing variables, allowed optimality to be proven within only a few nodes of the enumeration tree. We provide a way to randomly generate instances of the QKP harder than those in the literature. We report computational results for randomly generated instances (the ones in the literature and the new harder ones) of QKP with different densities and sizes; and also for Known instances of Max Clique problems.MAXWELLOSCAR PORTOOSCAR PORTO2005-11-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7404&idi=1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7404&idi=2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7404porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccessMARCIO DE MORAES PALMEIRA2017-09-14T00:00:00Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:7404Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342017-09-14T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false |
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[pt] Consideramos o Problema Quadrático da Mochila 0-1 (QKP), que consiste em maximizar uma função booleana quadrática sujeito a uma restrição de capacidade linear. O problema possui aplicações em várias áreas, como por exemplo, telecomunicações. engenharia financeira, problemas de localização e teoria dos grafos (clique máximo). Propomos um algoritmo de Branch-and-Bound para resolver exatamente QKP, baseado em Relaxação Lagrangeana. Inicialmente, linearizamos a formulação do problema acima, e em seguida, aplicamos a técnica de relax-and-cut dinamicamente à relaxação contínua do problema, utilizando algumas classes de desigualdades válidas. O método do subgradiente é usado neste processo. Propomos também uma nova heurística primal para QKP, que obtém soluções melhores do que heurísticas propostas anteriormente, encontrando a solução ótima em todas as instâncias que consideramos. A boa qualidade dos limites superior e inferior é traduzida em gap`s pequenos no nó raiz da árvore de enumeração (em geral, menor do que 1%, inclusive para instâncias difíceis). Isto, aliado a testes de fixação de variáveis, permite resolver exatamente QKP em poucos nós da árvore de enumeração. Introduzimos uma maneira de gerar instâncias aleatórias mais difíceis do que as instâncias na literatura. Apresentamos resultados computacionais para instâncias geradas aleatoriamente (instâncias da literatura, e as novas instâncias mais difíceis) para QKP de tamanhos e densidades diferentes; e também para instâncias conhecidas do problema de clique máxima. |
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