{"title":"Arredondamento de PL para o Problema de Localização de Instalações Balanceado","authors":"L. L. C. Pedrosa","doi":"10.5753/etc.2023.230881","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"No problema de localização de instalações, recebemos um espaço métrico contendo um conjunto de clientes e um conjunto de localizações, cada uma associada a um custo de abertura de instalação. O problema é escolher um subconjunto de localizações para abrir instalações de forma a minimizar o custo de abertura mais o custo de conectar cada cliente a alguma instalação aberta. Na versão balanceada do problema, cada cliente pode ser vermelho ou azul e só consideramos soluções em que o conjunto de clientes associado a cada instalação tenha tantos clientes vermelhos quantos azuis. Neste resumo, discutimos estratégias para construir algoritmos de aproximação para o problema utilizando arredondamento de PL.","PeriodicalId":165974,"journal":{"name":"Anais do VIII Encontro de Teoria da Computação (ETC 2023)","volume":"31 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do VIII Encontro de Teoria da Computação (ETC 2023)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/etc.2023.230881","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
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Abstract
No problema de localização de instalações, recebemos um espaço métrico contendo um conjunto de clientes e um conjunto de localizações, cada uma associada a um custo de abertura de instalação. O problema é escolher um subconjunto de localizações para abrir instalações de forma a minimizar o custo de abertura mais o custo de conectar cada cliente a alguma instalação aberta. Na versão balanceada do problema, cada cliente pode ser vermelho ou azul e só consideramos soluções em que o conjunto de clientes associado a cada instalação tenha tantos clientes vermelhos quantos azuis. Neste resumo, discutimos estratégias para construir algoritmos de aproximação para o problema utilizando arredondamento de PL.