Caminos nodo-disjuntos, acotados y de menor costo entre dos nodos

Chiappara, Natalia - Lacordelle, Guillermo

Supervisor(es): Romero, Pablo - Robledo, Franco

Resumen:

Este trabajo presenta una heurística capaz de resolver el problema de hallar k caminos nodo-disjuntos entre dos nodos de un grafo de aristas de costos reales no negativos, con la restricción de que todos los caminos deben tener a lo sumo d aristas, minimizando el costo total de la solución. La motivación del diseño de una heurística reside en el hecho de que el problema que se intenta resolver no tiene una solución polinomial conocida. Existen diversos artículos que estudian problemas relacionados con este trabajo. En particular, la variante en donde no se restringen los largos de los caminos puede ser resuelta por algoritmos exactos y polinomiales, como son los de Suurballe y Bhandari. Algunos artículos tratan problemas similares, pero con hipótesis adicionales, como la de requerir ue el grafo sea dirigido y acíclico, o que el grafo sea plano, o el caso donde la cantidad de caminos a hallar es solamente 2. De estos trabajos se extraen ideas que se aplican al nuestro; en particular del algoritmo de Bhandari y del algoritmo DIMCRA, donde este último estudia el problema de hallar 2 caminos arista-disjuntos en un grafo donde los costos de las aristas son multidimensionales y existe un vector de restricciones que ambos caminos deben cumplir. El diseño de la heurística se basa la metaheurística GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure), centrándose en la definición de los algoritmos necesarios para su implementación: la fase de construcción de soluciones factibles y la fase de búsqueda local. La fase de construcción se inspira en el algoritmo de Bhandari, con la diferencia de que el proceso de generación de caminos es aleatorio y también incluye elementos del algoritmo DIMCRA. El algoritmo de búsqueda local utiliza una estrategia de sustitución de subcaminos para explorar el espacio de búsqueda. Al algoritmo resultante lo denominamos CADILAC. También se desarrolla una heurística simple, denominada Greedy, para compararla con el algoritmo propuesto durante el análisis de resultados. La implementación de ambos algoritmos fue realizada en C++, utilizando la biblioteca LEMON para la manipulación de grafos. El trabajo concluye con la presentación de las pruebas realizadas que comparan a los algoritmos CADILAC y Greedy. Mostramos cómo el algoritmo que proponemos no es comparable con los tiempos de ejecución de la heurística Greedy, sin embargo, logra obtener mejores costos en la mayoría de los casos.

Detalles Bibliográficos
2014
Grafo
Heurística
GRASP
Caminos disjuntos
Español
Universidad de la República
COLIBRI
https://hdl.handle.net/20.500.12008/52417
Acceso abierto
Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
_version_ 1877555192633753600
author Chiappara, Natalia
author2 Lacordelle, Guillermo
author2_role author
author_facet Chiappara, Natalia
Lacordelle, Guillermo
author_role author
bitstream.checksum.fl_str_mv 6429389a7df7277b72b7924fdc7d47a9
a006180e3f5b2ad0b88185d14284c0e0
e428fcc6978917a50511c9c4ebabdd33
d62648cf14c1e37917d392ac87012955
3d4c1c85a77fc5ed90f8f73708836c21
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
bitstream.url.fl_str_mv http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/52417/5/license.txt
http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/52417/2/license_url
http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/52417/3/license_text
http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/52417/4/license_rdf
http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/52417/1/CL14.pdf
collection COLIBRI
dc.contributor.filiacion.none.fl_str_mv Chiappara Natalia, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.
Lacordelle Guillermo, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.
dc.creator.advisor.none.fl_str_mv Romero, Pablo
Robledo, Franco
dc.creator.none.fl_str_mv Chiappara, Natalia
Lacordelle, Guillermo
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2025-11-12T15:04:45Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2025-11-12T15:04:45Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2014
dc.description.abstract.none.fl_txt_mv Este trabajo presenta una heurística capaz de resolver el problema de hallar k caminos nodo-disjuntos entre dos nodos de un grafo de aristas de costos reales no negativos, con la restricción de que todos los caminos deben tener a lo sumo d aristas, minimizando el costo total de la solución. La motivación del diseño de una heurística reside en el hecho de que el problema que se intenta resolver no tiene una solución polinomial conocida. Existen diversos artículos que estudian problemas relacionados con este trabajo. En particular, la variante en donde no se restringen los largos de los caminos puede ser resuelta por algoritmos exactos y polinomiales, como son los de Suurballe y Bhandari. Algunos artículos tratan problemas similares, pero con hipótesis adicionales, como la de requerir ue el grafo sea dirigido y acíclico, o que el grafo sea plano, o el caso donde la cantidad de caminos a hallar es solamente 2. De estos trabajos se extraen ideas que se aplican al nuestro; en particular del algoritmo de Bhandari y del algoritmo DIMCRA, donde este último estudia el problema de hallar 2 caminos arista-disjuntos en un grafo donde los costos de las aristas son multidimensionales y existe un vector de restricciones que ambos caminos deben cumplir. El diseño de la heurística se basa la metaheurística GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure), centrándose en la definición de los algoritmos necesarios para su implementación: la fase de construcción de soluciones factibles y la fase de búsqueda local. La fase de construcción se inspira en el algoritmo de Bhandari, con la diferencia de que el proceso de generación de caminos es aleatorio y también incluye elementos del algoritmo DIMCRA. El algoritmo de búsqueda local utiliza una estrategia de sustitución de subcaminos para explorar el espacio de búsqueda. Al algoritmo resultante lo denominamos CADILAC. También se desarrolla una heurística simple, denominada Greedy, para compararla con el algoritmo propuesto durante el análisis de resultados. La implementación de ambos algoritmos fue realizada en C++, utilizando la biblioteca LEMON para la manipulación de grafos. El trabajo concluye con la presentación de las pruebas realizadas que comparan a los algoritmos CADILAC y Greedy. Mostramos cómo el algoritmo que proponemos no es comparable con los tiempos de ejecución de la heurística Greedy, sin embargo, logra obtener mejores costos en la mayoría de los casos.
dc.format.extent.es.fl_str_mv 44 p. + Presentación
dc.format.mimetype.es.fl_str_mv application/pdf
dc.identifier.citation.es.fl_str_mv Chiappara, N. y Lacordelle, G. Caminos nodo-disjuntos, acotados y de menor costo entre dos nodos [en línea]. Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2014.
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12008/52417
dc.language.iso.none.fl_str_mv es
spa
dc.publisher.es.fl_str_mv Udelar.FI
dc.rights.license.none.fl_str_mv Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:COLIBRI
instname:Universidad de la República
instacron:Universidad de la República
dc.subject.es.fl_str_mv Grafo
Heurística
GRASP
Caminos disjuntos
dc.title.none.fl_str_mv Caminos nodo-disjuntos, acotados y de menor costo entre dos nodos
dc.type.es.fl_str_mv Tesis de grado
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
description Este trabajo presenta una heurística capaz de resolver el problema de hallar k caminos nodo-disjuntos entre dos nodos de un grafo de aristas de costos reales no negativos, con la restricción de que todos los caminos deben tener a lo sumo d aristas, minimizando el costo total de la solución. La motivación del diseño de una heurística reside en el hecho de que el problema que se intenta resolver no tiene una solución polinomial conocida. Existen diversos artículos que estudian problemas relacionados con este trabajo. En particular, la variante en donde no se restringen los largos de los caminos puede ser resuelta por algoritmos exactos y polinomiales, como son los de Suurballe y Bhandari. Algunos artículos tratan problemas similares, pero con hipótesis adicionales, como la de requerir ue el grafo sea dirigido y acíclico, o que el grafo sea plano, o el caso donde la cantidad de caminos a hallar es solamente 2. De estos trabajos se extraen ideas que se aplican al nuestro; en particular del algoritmo de Bhandari y del algoritmo DIMCRA, donde este último estudia el problema de hallar 2 caminos arista-disjuntos en un grafo donde los costos de las aristas son multidimensionales y existe un vector de restricciones que ambos caminos deben cumplir. El diseño de la heurística se basa la metaheurística GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure), centrándose en la definición de los algoritmos necesarios para su implementación: la fase de construcción de soluciones factibles y la fase de búsqueda local. La fase de construcción se inspira en el algoritmo de Bhandari, con la diferencia de que el proceso de generación de caminos es aleatorio y también incluye elementos del algoritmo DIMCRA. El algoritmo de búsqueda local utiliza una estrategia de sustitución de subcaminos para explorar el espacio de búsqueda. Al algoritmo resultante lo denominamos CADILAC. También se desarrolla una heurística simple, denominada Greedy, para compararla con el algoritmo propuesto durante el análisis de resultados. La implementación de ambos algoritmos fue realizada en C++, utilizando la biblioteca LEMON para la manipulación de grafos. El trabajo concluye con la presentación de las pruebas realizadas que comparan a los algoritmos CADILAC y Greedy. Mostramos cómo el algoritmo que proponemos no es comparable con los tiempos de ejecución de la heurística Greedy, sin embargo, logra obtener mejores costos en la mayoría de los casos.
eu_rights_str_mv openAccess
format bachelorThesis
id COLIBRI_33ec920e1d21987bcd08bcdf973cdd87
identifier_str_mv Chiappara, N. y Lacordelle, G. Caminos nodo-disjuntos, acotados y de menor costo entre dos nodos [en línea]. Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2014.
instacron_str Universidad de la República
institution Universidad de la República
instname_str Universidad de la República
language spa
language_invalid_str_mv es
network_acronym_str COLIBRI
network_name_str COLIBRI
oai_identifier_str oai:colibri.udelar.edu.uy:20.500.12008/52417
publishDate 2014
reponame_str COLIBRI
repository.mail.fl_str_mv karina.camps@seciu.edu.uy
repository.name.fl_str_mv COLIBRI - Universidad de la República
repository_id_str 4771
rights_invalid_str_mv Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)
spelling Chiappara Natalia, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.Lacordelle Guillermo, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.2025-11-12T15:04:45Z2025-11-12T15:04:45Z2014Chiappara, N. y Lacordelle, G. Caminos nodo-disjuntos, acotados y de menor costo entre dos nodos [en línea]. Tesis de grado. Montevideo : Udelar. FI. INCO, 2014.https://hdl.handle.net/20.500.12008/52417Este trabajo presenta una heurística capaz de resolver el problema de hallar k caminos nodo-disjuntos entre dos nodos de un grafo de aristas de costos reales no negativos, con la restricción de que todos los caminos deben tener a lo sumo d aristas, minimizando el costo total de la solución. La motivación del diseño de una heurística reside en el hecho de que el problema que se intenta resolver no tiene una solución polinomial conocida. Existen diversos artículos que estudian problemas relacionados con este trabajo. En particular, la variante en donde no se restringen los largos de los caminos puede ser resuelta por algoritmos exactos y polinomiales, como son los de Suurballe y Bhandari. Algunos artículos tratan problemas similares, pero con hipótesis adicionales, como la de requerir ue el grafo sea dirigido y acíclico, o que el grafo sea plano, o el caso donde la cantidad de caminos a hallar es solamente 2. De estos trabajos se extraen ideas que se aplican al nuestro; en particular del algoritmo de Bhandari y del algoritmo DIMCRA, donde este último estudia el problema de hallar 2 caminos arista-disjuntos en un grafo donde los costos de las aristas son multidimensionales y existe un vector de restricciones que ambos caminos deben cumplir. El diseño de la heurística se basa la metaheurística GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure), centrándose en la definición de los algoritmos necesarios para su implementación: la fase de construcción de soluciones factibles y la fase de búsqueda local. La fase de construcción se inspira en el algoritmo de Bhandari, con la diferencia de que el proceso de generación de caminos es aleatorio y también incluye elementos del algoritmo DIMCRA. El algoritmo de búsqueda local utiliza una estrategia de sustitución de subcaminos para explorar el espacio de búsqueda. Al algoritmo resultante lo denominamos CADILAC. También se desarrolla una heurística simple, denominada Greedy, para compararla con el algoritmo propuesto durante el análisis de resultados. La implementación de ambos algoritmos fue realizada en C++, utilizando la biblioteca LEMON para la manipulación de grafos. El trabajo concluye con la presentación de las pruebas realizadas que comparan a los algoritmos CADILAC y Greedy. Mostramos cómo el algoritmo que proponemos no es comparable con los tiempos de ejecución de la heurística Greedy, sin embargo, logra obtener mejores costos en la mayoría de los casos.Submitted by Ribeiro Jorge (jribeiro@fing.edu.uy) on 2025-11-10T21:20:59Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 27293 bytes, checksum: d62648cf14c1e37917d392ac87012955 (MD5) CL14.pdf: 3857826 bytes, checksum: 3d4c1c85a77fc5ed90f8f73708836c21 (MD5)Approved for entry into archive by Machado Jimena (jmachado@fing.edu.uy) on 2025-11-11T18:55:44Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 27293 bytes, checksum: d62648cf14c1e37917d392ac87012955 (MD5) CL14.pdf: 3857826 bytes, checksum: 3d4c1c85a77fc5ed90f8f73708836c21 (MD5)Made available in DSpace by Luna Fabiana (fabiana.luna@seciu.edu.uy) on 2025-11-12T15:04:45Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 27293 bytes, checksum: d62648cf14c1e37917d392ac87012955 (MD5) CL14.pdf: 3857826 bytes, checksum: 3d4c1c85a77fc5ed90f8f73708836c21 (MD5) Previous issue date: 201444 p. + Presentaciónapplication/pdfesspaUdelar.FILas obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)info:eu-repo/semantics/openAccessLicencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Sin Derivadas (CC - By-NC-ND 4.0)GrafoHeurísticaGRASPCaminos disjuntosCaminos nodo-disjuntos, acotados y de menor costo entre dos nodosTesis de gradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionreponame:COLIBRIinstname:Universidad de la Repúblicainstacron:Universidad de la RepúblicaChiappara, NataliaLacordelle, GuillermoRomero, PabloRobledo, FrancoUniversidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.Ingeniero en ComputaciónLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84267http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/52417/5/license.txt6429389a7df7277b72b7924fdc7d47a9MD55CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-850http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/52417/2/license_urla006180e3f5b2ad0b88185d14284c0e0MD52license_textlicense_texttext/html; charset=utf-829450http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/52417/3/license_texte428fcc6978917a50511c9c4ebabdd33MD53license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-827293http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/52417/4/license_rdfd62648cf14c1e37917d392ac87012955MD54ORIGINALCL14.pdfCL14.pdfapplication/pdf3857826http://localhost:8080/xmlui/bitstream/20.500.12008/52417/1/CL14.pdf3d4c1c85a77fc5ed90f8f73708836c21MD5120.500.12008/524172025-11-12 12:04:45.079oai:colibri.udelar.edu.uy:20.500.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Institucionalhttps://www.colibri.udelar.edu.uyUniversidadhttps://udelar.edu.uy/https://www.colibri.udelar.edu.uy/oai/requestkarina.camps@seciu.edu.uyUruguayopendoar:47712025-11-12T15:04:45COLIBRI - Universidad de la Repúblicafalse
spellingShingle Caminos nodo-disjuntos, acotados y de menor costo entre dos nodos
Chiappara, Natalia
Grafo
Heurística
GRASP
Caminos disjuntos
status_str acceptedVersion
title Caminos nodo-disjuntos, acotados y de menor costo entre dos nodos
title_full Caminos nodo-disjuntos, acotados y de menor costo entre dos nodos
title_fullStr Caminos nodo-disjuntos, acotados y de menor costo entre dos nodos
title_full_unstemmed Caminos nodo-disjuntos, acotados y de menor costo entre dos nodos
title_short Caminos nodo-disjuntos, acotados y de menor costo entre dos nodos
title_sort Caminos nodo-disjuntos, acotados y de menor costo entre dos nodos
topic Grafo
Heurística
GRASP
Caminos disjuntos
url https://hdl.handle.net/20.500.12008/52417