NEW HEURISTICS FOR THE PROBLEM OF CLIQUE PARTITIONING OF GRAPHS

CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO === O problema de particionamento de grafos em cliques ocorre freqüentemente em diversas áreas tais como Ciências sociais, Ciências Econômicas, Biologia, Análise de Agrupamentos e em todas as áreas onde é necessário a classificação de...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: SAUL GUALBERTO DE AMORIM JUNIOR
Other Authors: CELSO DA CRUZ CARNEIRO RIBEIRO
Language:Portuguese
Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 1989
Online Access:http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=9882@1
http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=9882@2
Description
Summary:CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO === O problema de particionamento de grafos em cliques ocorre freqüentemente em diversas áreas tais como Ciências sociais, Ciências Econômicas, Biologia, Análise de Agrupamentos e em todas as áreas onde é necessário a classificação de elementos. Estuda-se aqui os principais algoritmos exatos e as principais heurísticas que constam na literatura. É feita uma análise do desempenho das heurísticas no pior caso e apresenta-se uma classe especial de problemas para os quais o seu desempenho é arbitrariamente ruim. Apresentam-se quatro novas heurísticas para o problema, duas delas baseadas nos métodos conhecidos por simulated anneling e por tabu search. Elas são comparadas entre si através da análise dos resultados de suas aplicações a problemas-teste, a problemas que ocorre na realidade e a classe de problemas especiais mencionada acima. === The clique partitioning problem arise very often in many fields as Social Science, Economics, Biology, Cluster analysis and in all other fields that need a classification of elements. The main exact algorithms and heuristics that appear in the literature are studied. A especial class of instances of the clique partitioning problem for which the most comonly used heuristics perform arbitrarily bad is exhibited. Four new heuristics are presented and two of them are based on the known simulated anneling and tabu search methods. They are analised by their application to test-problems, real-life-problems and to the special class of instances mentioned above