ESCOLA NACIONAL DE CIÊNCIAS ESTATÍSTICAS
Apresentação de Monografia |
A Escola Nacional de Ciências Estatísticas convida para a defesa de Monografia da Graduação intitulada:
“AVALIAÇÃO DO INCREMENTO NA FUNÇÃO DE CONFIABILIDADE DE VÉRTICES UTILIZANDO HEURÍSTICAS ESPECTRAIS”
Aluno: Fausto Marques Pinheiro Junior
Orientadora: Carla Silva Oliveira
Data: 28 de janeiro de 2022
Horário: 14h00min
Local:
https://ibge.webex.com/ibge/j.php?MTID=m4a7c44cc5a689ed5cf2b57caee6a0bb9 (senha TCCENCE)
Resumo da Monografia: A confiabilidade de uma rede, modelada por um grafo, é definida como sendo a probabilidade que esta tem de permanecer conectada, mesmo após a remoção de um subconjunto dos seus vértices e/ou de suas arestas. Ainda neste sentido, uma rede é considerada mais confiável que outra se possui uma probabilidade menor de ficar desconectada, no caso de eventuais falhas em um ou mais de seus trechos. Em geral, de acordo com a literatura, quando formulado como um problema de otimização, o problema de confiabilidade de redes pode ser abordado sob quatro aspectos, quais sejam: (1) os vértices são tidos como confiáveis e as possibilidades de falha estão nas arestas; (2) as arestas são confiáveis e as possibilidades de falha estão nos vértices; (3) os vértices e arestas falham de modo independente; (4) otimização de uma função objetivo sujeita a restrições de confiabilidade da rede. As abordagens dos problemas (1) e (2) envolvem a utilização de uma função de confiabilidade com parâmetros clássicos de vulnerabilidade (conectividade de vértice e aresta), visando a determinação de classes de grafos mais confiáveis sob a hipótese de que as falhas ocorrem de modo independente e com a mesma probabilidade. Já a abordagem (3) envolve, em geral, simulações de Monte Carlo. Por fim, para abordar (4) é considerada a aplicação da técnica de programação dinâmica e de métodos heurísticos. Em particular, neste trabalho de monografia, foi abordado o aspecto (2), tendo como objetivo avaliar o incremento da função de confiabilidade após a inserção de uma aresta, utilizando duas heurísticas espectrais. A performance de tais heurísticas foi avaliada mediante a realização de experimentos computacionais, onde foram utilizadas bases de dados que contêm redes reais e redes artificiais geradas no ambiente Graphs.jl da linguagem de programação Julia.
Banca examinadora:
Carla Silva Oliveira (Escola Nacional de Ciências Estatísticas/ENCE-IBGE/Brasil) - Orientadora
José André de Moura Brito (Escola Nacional de Ciências Estatísticas/ENCE-IBGE/Brasil) - Coorientador
Gustavo da Silva Ferreira (Escola Nacional de Ciências Estatísticas/ENCE-IBGE/Brasil)
Leonardo Silva de Lima (Universidade Federal do Paraná/UFPR/Brasil)
Coordenação de Graduação