Universidade Federal de Ouro Preto Instituto de Ci

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Universidade Federal de Ouro Preto Instituto de
Ciências Exatas e biológicas ICEBDepartamento
de Computação DECOM

• Problema da Mochila Inteira
• (Bounded Knapsack)

Davi Mesquita Andrade Fabiano José de Souza
Maia Luciano Leonardo Sampaio Fortes
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O que é o PMI

• Resumidamente um Problema da Mochila inteira
  consiste na escolha de um subconjunto de itens,
  cada qual com uma correspondente utilidade e um
  valor (em geral denominado "peso") que define o
  quanto esse item utilizará da capacidade da
  mochila

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Calibração da temperatura

• Utilizamos uma temperatura alta, com decaimento
  baixo, ou seja, escolhemos um alfa elevado.

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Geração de vizinhos

• Mudança para gerar um vizinho
• Alteração em 1 unidade na quantidade de
  um objeto escolhido aleatoriamente

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Exemplo de vizinho
Vetor Quantidade de Objetos
Vetor Vizinho
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Função Objetivo

• Maximizar a quantidade de objetos dentro da
  mochila, de acordo com o beneficio de cada um.

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Penalidade e Inviabilidade

• Adotamos a penalidade como
  sendo um parâmetro do sistema, pois não era
  permitido que a quantidade de objetos fosse
  excedida.
• Inviabilidade é o máximo entre zero e a diferença
  entre o peso dos objetos e a capacidade da
  mochila.

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Algorítimo Básico

• s ? s0 T ? T0
• while temperatura elevada do
• for iterações para equilíbrio do
• Gerar uma solução s de N(s)
• Avaliar a variação de energia
  ?E f(s) - f(s)
• if ?E lt 0 then s ? s
• else
• Gerar u ? Unif0,1
• if u lt exp(-?E/KB.T)
• then s ? s
• end-if
• end-for
• Reduzir a temperatura T
• end-while

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Melhoras

• Permitir alteração na quantidade dos objetos de
  várias maneiras. Ex Mudar em duas unidades.
• Trocar a quantidade de um elemento com um outro.
• Usar técnicas de aceitar melhora para um menor
  custo computacional.
• Ex

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Análise de resultados

• Com a função exponencial
• Tempo aproximadamente 24 s
• Com 1delta /temperatura
• Tempo aproximado 18 s
• Melhora de 25