Método híbrido com detecção de regiões promissoras baseado em densidade para o problema de localização de rótulos cartográficos - Araujo, Eliseu Junio [UNIFESP] (2016)
As metaheurísticas têm sido alvo de pesquisas com o objetivo de encontrar aquelas que possuam maior eficiência para resolver problemas de otimização. Notou-se, durante essa exploração, que as metaheurísticas híbridas são uma boa opção para acentuar as qualidades destes métodos. Este projeto é centrado no método híbrido Clustering Search (CS), tendo como foco o aperfeiçoamento e desenvolvimento de uma nova alternativa para ele, buscando torná-lo um método eficiente, robusto e flexível em termos de qualidade de soluções assim como em tempo computacional. O CS procura combinar meta-heurísticas e heurísticas de busca local, intensificando a busca em regiões do espaço de soluções consideradas promissoras. Neste trabalho é proposta uma nova forma de detectar regiões promissoras, baseado nas técnicas de agrupamento DBScan, Label-propagation e NGI. Para analisar esta abordagem propõe-se resolver um problema de otimização combinatória com diversas aplicações práticas, o problema de localização de rótulos cartográficos. Nos testes computacionais são utilizados problemas testes disponíveis na literatura. Os resultados se mostraram satisfatórios para os agrupamentos feitos com Label-propagation e NGI, mostrando resultados melhores que o CS e demonstrando que são uma boa alternativa de mudança no método.