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dc.contributor.advisorAraújo, Janniele Aparecida Soarespt_BR
dc.contributor.authorMartins, Rafael de Sousa Oliveira-
dc.date.accessioned2016-10-13T13:07:22Z-
dc.date.available2016-10-13T13:07:22Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.citationMARTINS, Rafael de Sousa Oliveira. Aplicação da mineração de dados para a recomendação de parâmetros para o COIN-OR Branch and Cut. 2016. 47 f. Monografia (Graduação em Sistemas de Informação) – Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/224-
dc.description.abstractEste trabalho propõe a recomendação de parâmetros para o resolvedor COIN-OR Branch and Cut (CBC), com o intuito de obter a melhor configuração para problemas de otimização e melhorar a eficiência na busca da solução ótima. Tal situação pode ser resolvida por meio da aplicação do processo de Descoberta de Conhecimento em Base de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD). Os resultados foram satisfatórios, alcançados por meio do desenvolvimento de uma aplicação para classificar novas configurações de parâmetros para problemas de otimização. Além disso, foi possível encontrar um modelo baseado em árvore, genérico e confiável, para diferentes tipos de problemas.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsopen accesspt_BR
dc.subjectMineração de dados - computaçãopt_BR
dc.subjectDescoberta de conhecimento em base de dadospt_BR
dc.titleAplicação da mineração de dados para a recomendação de parâmetros para o COIN-OR Branch and Cut.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.rights.licenseAutorização concedida à Biblioteca Digital de TCC’s da UFOP pelo(a) autor(a) em 25/08/2016 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais.pt_BR
dc.contributor.refereeBrito, Samuel Souzapt_BR
dc.contributor.refereeCosta, Helen de Cássia Sousa dapt_BR
dc.contributor.refereeBoas, Matheus Guedes Vilaspt_BR
dc.description.abstractenThis work proposes a parameter recommendation for the COIN-OR Branch and Cut (CBC) solver in order to achieve the best configuration for optimization problems and to improve the efficiency in the pursuit of an optimal solution. This situation can be solved through the use of the Knowledge Discovery Process Application Data Base ( Knowledge Discovery in Databases - KDD). The results obtained were satisfactory, obtained by the development of an application to classify new configurations of parameters for optimization problems. Moreover, it was possible to find a generic and reliable tree-based model for different kinds of problems.pt_BR
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