Formulações e algoritmos sequenciais e paralelos para o problema da árvore geradora de custo mínimo com restrição de grau mínimo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Leonardo Conegundes Martinez
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1843/ESBF-8SULUR
Resumo: Given an edge weighted undirected graph G and a positive integer d, the Min-degree Constrained Minimum Spanning Tree Problem (MDMST) consists of finding a minimum cost spanning tree T of G, such that each vertex is either a leaf or else has a degree at least d in T. The MDMST was recently proposed and belongs to the class NP-Hard for d >= 3. In this work, we discuss several formulations and optimization algorithms for the problem. We start by introducing two Integer Programming Formulations based on exponentially many undirected and directed subtour breaking constraints and compare the strength of their Linear Programming bounds, both theoretically and computationally. A Branch-and-cut (BC) algorithm and a Local Branching method that uses BC as its inner solver are proposed, both based on the strongest formulation, the directed one. Aiming to overcome the fact that the directed formulation is not symmetric with respect to the Linear Programming bounds, we also present a symmetric and compact reformulation, devised with the application of an intersection reformulation technique to the directed model. The reformulation proved to be much stronger than the previous models, but evaluating its bounds directly by Linear Programming solvers is very time consuming. Therefore, we propose a Lagrangian Relaxation algorithm for approximating them. Attempting to speed up the computation of the Lagrangian dual bounds, we implemented a parallel Subgradient Method. We also introduced a Lagrangian heuristic based on the Local Branching algorithm. With the proposed methods, several new optimality certificates, best lower and upper bounds for MDMST are provided.
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Aiming to overcome the fact that the directed formulation is not symmetric with respect to the Linear Programming bounds, we also present a symmetric and compact reformulation, devised with the application of an intersection reformulation technique to the directed model. The reformulation proved to be much stronger than the previous models, but evaluating its bounds directly by Linear Programming solvers is very time consuming. Therefore, we propose a Lagrangian Relaxation algorithm for approximating them. Attempting to speed up the computation of the Lagrangian dual bounds, we implemented a parallel Subgradient Method. We also introduced a Lagrangian heuristic based on the Local Branching algorithm. With the proposed methods, several new optimality certificates, best lower and upper bounds for MDMST are provided.Universidade Federal de Minas Geraisrelaxação lagrangeanamínimo com restrição de grau mínimobranch-and-cutlocal branchingotimização combinatóriaprogramação paralelaformulações de programação inteiraproblema da árvore geradora de custoComputaçãoFormulações e algoritmos sequenciais e paralelos para o problema da árvore geradora de custo mínimo com restrição de grau mínimoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisLeonardo Conegundes Martinezinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGAlexandre Salles da CunhaGeraldo Robson MateusMauricio Cardoso de SouzaDados um grafo G não direcionado valorado nas arestas e um inteiro positivo d, o Problema da Árvore Geradora de Custo Mínimo com Restrição de Grau Mínimo(PAGMGM) consiste em encontrar uma árvore geradora de custo mínimo T de G, tal que o grau de cada vértice em T seja igual a 1 ou maior ou igual a d. O PAGMGM foi proposto recentemente e pertence à classe NP-Difícil para d >= 3. Neste trabalho, introduzimos formulações de Programação Inteira e algoritmos de otimização para o problema. Duas formulações baseadas em um número exponencial de restrições de eliminação de subcircuitos, uma direcionada e outra não direcionada, são apresentadas e comparadas sob uma perspectiva teórica e computacional em relação aos seus limites de Programação Linear. Dois métodos baseados na formulação direcionada foram propostos, um algoritmo Branch-and-cut e um método Local Branching. Este último emprega o algoritmo Branch-and-cut como resolvedor interno. Devido ao fato de a formulação direcionada não ser simétrica em relação aos limites de Programação Linear fornecidos, introduzimos uma reformulação compacta e simétrica para o problema, obtida com a aplicação de uma técnica de reformulação por interseção à formulação direcionada. Apesar da reformulação prover limites de Programação Linear muito mais fortes que aqueles fornecidos pelas demais formulações, a avaliação direta desses limites através de resolvedores de Programação Linear é muito cara computacionalmente. Por isso, introduzimos um algoritmo de Relaxação Lagrangeana para aproximá-los. Com o objetivo de acelerar o cálculo dos limites duais Lagrangeanos, implementamos um Método de Subgradiente paralelo. Introduzimos também uma Heurística Lagrangeana baseada no algoritmo Local Branching. Com os métodos propostos, vários novos certificados de otimalidade e melhores limites inferiores e superiores para o PAGMGM são fornecidos.UFMGORIGINALleonardoconegundesmartinez.pdfapplication/pdf1032131https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/82237efa-f0c3-4ab6-8689-bde86dd5937e/downloadcd6c9658a9609332ed59f626eade3b71MD51trueAnonymousREADTEXTleonardoconegundesmartinez.pdf.txttext/plain271469https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/70688ae4-acee-425f-a1d2-4fd26bf04c92/download6ee990eb47fe77faac1c8c8ca7532d41MD52falseAnonymousREAD1843/ESBF-8SULUR2025-09-08 21:08:20.888open.accessoai:repositorio.ufmg.br:1843/ESBF-8SULURhttps://repositorio.ufmg.br/Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oairepositorio@ufmg.bropendoar:2025-09-09T00:08:20Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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