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DISCIPLINA DE ALGORITMOS EM GRAFOS

 



Objetivos

Programa

Apostila

Bibliografia

Resultados

Orientação

 

 

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Objetivos  

  • Proporcionar aos alunos o ferramental teórico e as experiências práticas   necessárias ao projeto e análise de algoritmos em grafos. 

                    

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Programa da Disciplina

 

Aula Descrição
01

Apresentação dos objetivos e programa da disciplina, ligação com outras disciplinas, comentário sobre a bibliografia utilizada, metodologia de ensino, forma de avaliação etc. O histórico modelo de Euler.

02

Conceitos fundamentais em Grafos. Representação Matemática. Nó. Aresta. Grafo Rotulado. Grafo Ponderado. Hipergrafo. Grafo Direcionado. Multigrafo. Grafo Bipartido. Grafo Completo. Grafo Regular. Grafo Planar. Subgrafo. Grafo Parcial. Vizinhanças. Fechos Transitivos. Cadeias. Caminhos. 

03

Modelagem de problemas via Grafos. Exercícios.

04

Representação dos Grafos. Matriz de Adjacência. Matriz de Incidência. Listas Encadeadas. Representação Vetorial.

05

Árvore, Arborescências. Algoritmos para a Árvore Geradora Mínima. Algoritmos de Kruskal, Prim.

06

Algoritmos para a Árvore Geradora Mínima. Prim Colorido e Borüvka. 

07

Caminho mais curto em Grafos. Algoritmo de Dijkstra. Algoritmo de Ford-Moore-Bellman

08

Caminho mais curto em Grafos. Algoritmo de Ford-Fulkerson. Algoritmo de Floyd-Warshall. Algoritmo de Goldberg-Radzik.

09

O Problema de Matching em Grafos. Algoritmo de Edmonds 

10

Primeiro Exame.  

11

O Problema do Matching Estável. O Problema do Casamento. O Problema do Companheiro. O Problema do Matching com Gargalo

12

O Problema das Componentes Conexas. Algoritmo de Roy. O Problema do Labirinto. Algoritmo de Trémaux.

13

O Problema do Circuito Hamiltoniano. Jogo de Hamilton. Heurísticas de Solução. Heurística de Bellmore e Nemhauser. Heurísticas de Inserção

14

O Problema do Circuito Hamiltoniano. Heurísticas de Solução. Heurística de Substituições ou k-Opt 

15

O Problema dos Circuitos Eulerianos. Algoritmo de Gondran e Minoux. Algoritmo de Fleury

16

Árvore de Steiner. Algoritmo de Takahashi e Matsuyama. 

17

O Problema do Fluxo Máximo em Redes Capacitadas. Algoritmo de Ford-Fulkerson

18

O Problema do Fluxo Máximo em Redes Capacitadas. Algoritmo de Algoritmo de Malhotra, Pramodh-Kamar e Maheshwari

19

Segundo Exame

20

O Problema do Conjunto Independente de Vértices. Algoritmo de Demoucron e Herz. Partição Cromática. Número Cromático.

21

O Problema da Coloração de Vértices.Algoritmo de Coloração Sequencial. Algoritmo de Welsh Powell

22 O Problema da Coloração de Vértices. Árvore de Zykov. 
23 O Problema de Coloração de Arestas. Coloração Completa. T-Coloração
24 Branch-and-Bound como técnica exata de busca
25 Exemplos de algoritmos aproximativos modernos: Algoritmos Genéticos. Exemplo de AG para o Problema do Caixeiro Viajante
26 Fatores de desempenho dos AG. Técnicas de melhoria de desempenho - Memética e Transgenética
27 Algoritmo de Busca Tabu. Fatores de desempenho dos algoritmos BT. Exemplo de algoritmo de Busca Tabu para o jogo das 8 rainhas
28 Técnicas Multistart. Fatores de desempenho dos algoritmos Multistart (GRASP etc), Exemplo do GRASP para a Coloração de Vértices.  
29 Simulated Annealing (SA). Fatores de desempenho do SA.
30 Terceiro Exame

 

 


                     

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Orientação

 As avaliações serão realizadas através de quatro exames escritos, sendo que, conforme o estatuto da universidade, os alunos que obtiverem média ponderada igual ou maior que 7,0 nos três primeiros exames estarão dispensados da quarta prova. Não existe a previsão de avaliação utilizando trabalhos elaborados em domicílio ou com consulta, seja individual ou em grupo.  
  
                      

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Bibliografia   

Fortemente recomendada:  

[01] Coermen, T. H., Leiserson, C. C., e R. L. Rivert, (1991), Introduction to Algorithms, McGraw- Hill Books Company, New        York.  
[02] Goldbarg, M. C. e H. L. L. Pacca, (2000), Otimização Combinatória e Programação Linear: Modelos e Algoritmos, Edt       Campus  
[03] Goldbarg, M. C. (1999), Tópicos em Complexidade de Algoritmos,  Notas de aula.  
[04] Hochbaum, D. S. (1997), Approximation Algoritms for NP-Hard Problems, PWS Publishing Company  
[05] Aarts, E., e J. K. Lenstra, (1997), Local Search in Combinatorial Optimization, John Wiley & Sons, Chichester.  
[06] Campello, R. E., e N. Maculan, (1994), Algoritmos e Heurísticas: Desenvolvimento e Avaliação de Performance. Editora da        Universidade Federal Fluminense, Niterói, RJ.  
[07] Brassard, G., e P. Bratley, (1988), Algorithmics: Theory & Pratice, Prentice-Hall, Inc, Englewood Cliffs.  
[08] Rayward-Smith, V. J., Osman, I. H., Reeves, C. R., e G. D. Smith, (1996), Modern Heuristic Search Methods, UNICON, John Wiley and Sons, Chichester.  

De apoio:  

[01] Goldbarg, M.C., e E. F. Gouvêa, 2000, Transgenética Computacional, Relatório técnico.
[02] Szwarcfiter, J. L. (1983), Grafos e Algoritmos Computacionais, Editora Campus.  
[03] Terada R. (1982), Desenvolvimento de Algoritmos e Complexidade de Computação, Terceira Escola de Computação, Rio de Janeiro, 1982.  

 

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