00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO TRABALHOS DE CONCLUSÃO DE CURSO (TCC) - GRADUAÇÃO - IC Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) - Bacharelado - CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO- IC
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisor1Pinheiro, Rian Gabriel dos Santos-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/144795447168387pt_BR
dc.contributor.referee1Nogueira, Bruno Costa e Silva-
dc.contributor.referee2Barros, Bruno José da Silva-
dc.creatorLima, Hélder Silva Ferreira-
dc.date.accessioned2026-08-17T14:20:27Z-
dc.date.available2026-08-17-
dc.date.available2026-08-17T14:20:27Z-
dc.date.issued2025-04-24-
dc.identifier.citationLIMA, Hélder Silva Ferreira. Uma heurística Iterated Local Search para o problema da interseção máxima de k-Subconjuntos. 37 f. 2026. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Instituto de Computação, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttps://www.repositorio.ufal.br/handle/123456789/18389-
dc.description.abstractGiven a collection L of n subsets of a finite set of elements R, the Maximum Intersection of k-Subsets problem (kMIS) consists of finding L ′ ⊆ L with |L ′ = k such that the intersection of the subsets in L ′is maximum. This work proposes an Iterated Local Search (ILS) metaheuristic to kMIS. The proposed metaheuristic relies on a swap neighborhood structure, which makes innovative use of a data structure to speed up the local search phase and thus improve the performance. Computational tests prove the superiority of this proposal over algorithms in the literature, finding on average solutions of higher quality than the state of the art.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Alagoaspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCurso de Ciências da Computação - Bachareladopt_BR
dc.publisher.initialsUFALpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectOtimização Combinatóriapt_BR
dc.subjectProblema da interseção máxima de k-Subconjuntospt_BR
dc.subjectIterated Local Searchpt_BR
dc.subjectMeta-heurísticaspt_BR
dc.subjectCombinatorial Optimizationpt_BR
dc.subjectMaximum k-Subsets problem; Maximum k-Subsets problem; Iterated Local Search; Metaheuristicpt_BR
dc.subjectMetaheuristicpt_BR
dc.subjectMaximum k-Subsets problem; Iterated Local Searchpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleUma heurística Iterated Local Search para o problema da interseção máxima de k-Subconjuntospt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.description.resumoDada uma coleção L de n subconjuntos de um conjunto finito de elementos R, o problema da Interseção Máxima de k-Subconjuntos (kMIS) consiste em encontrar L′ ⊆ L com |L | = k de modo que a interseção dos subconjuntos em L seja máxima. Este trabalho propõe uma metaheurística de Iterated Local Search (ILS) para o kMIS. A meta-heurística proposta se baseia em uma estrutura de vizinhança de troca, que faz uso inovador de uma estrutura de dados para acelerar a fase de busca local e, assim, melhorar o desempenho. Testes computacionais comprovam a superioridade desta proposta em relação a algoritmos da literatura, encontrando, em média, soluções de qualidade superior ao estado da arte.pt_BR
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