A biased random-key genetic algorithm for the Steiner triple covering problem

• Tipo: Artigo em Revista Científica Internacional
• Data: 2012

Autores

Mauricio G C Resende (Autor) Outra; Rodrigo F Toso (Autor) Outra; Jose Fernando Goncalves (Autor) FEP; Ricardo M A Silva (Autor) Outra

Revista

Título: Optimization Letters

Vol. 6 Nº 4

Páginas: 605-619

ISSN: 1862-4472

Editora: Springer Nature

Indexação

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Classificação Científica

FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Biotecnologia industrial

CORDIS: Ciências Sociais > Economia > Estudos de gestão

Outras Informações

ID Authenticus: P-002-B8V

DOI: 10.1007/s11590-011-0285-3

Abstract (EN): We present a biased random-key genetic algorithm (BRKGA) for finding small covers of computationally difficult set covering problems that arise in computing the 1-width of incidence matrices of Steiner triple systems. Using a parallel implementation of the BRKGA, we compute improved covers for the two largest instances in a standard set of test problems used to evaluate solution procedures for this problem. The new covers for instances A(405) and A(729) have sizes 335 and 617, respectively. On all other smaller instances our algorithm consistently produces covers of optimal size.

Idioma: Inglês

Tipo (Avaliação Docente): Científica

Nº de páginas: 15