O problema do particionamento de similaridade máxima
Neste trabalho, nós propomos um novo problema de otimização combinatória envolvendo sequências de caracteres chamado Problema do Particionamento de Similaridade Máxima. Apresentamos também uma prova de que esse problema é NP-difícil no sentido forte, o que signi fica que não existe um algoritmo poli...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2015 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFMS |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.ufms.br:123456789/2590 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/2590 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Computação Computer Science Complexidade Computacional Computational Complexity Otimização Combinatória Combinatorial Optimization |
| Sumario: | Neste trabalho, nós propomos um novo problema de otimização combinatória envolvendo sequências de caracteres chamado Problema do Particionamento de Similaridade Máxima. Apresentamos também uma prova de que esse problema é NP-difícil no sentido forte, o que signi fica que não existe um algoritmo polinomial e nem pseudo-polinomial que o resolve, a menos que P = NP. Além disso, desenvolvemos e testamos duas heurísticas baseadas na estratégia gulosa que encontram soluções para o Problema do Particionamento de Similaridade Máxima em tempo polinomial. Este trabalho também traz uma aplicação do problema em questão através da modelagem de um problema importante da Biologia Computacional chamado problema da reconstrução e quanti ficação de transcriptoma, modelagem essa pioneira na abordagem desse problema omo um problema de otimização combinatória envolvendo sequências. |
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