Algoritmos Heurísticos de Cobertura de Arcos

Os autores não apresentam testes computacionais para comparar o desempenho real do
algoritmo com o original, e com as suas versões melhoradas [10, 21].
3.4 Considerações Sobre as Soluções Exatas e Heurísticas
As soluções exatas de PCCM relatadas na seção 3.2 mostram uma riqueza na
variedade de abordagens empregadas pelos autores. Dentre elas, quatro estão
acompanhadas com experiências computacionais, as quais estão fortemente limitadas pelo
tamanho do problema. É difícil fazer uma distinção precisa do desempenho de um método
em relação a outro, dado que os problemas testados e os computadores utilizados em cada
caso são diferentes. No entanto, de um modo geral, a solução de Nobert e Picard [Nob96]
parece ser a mais eficiente entre todas e, em se tratando de grafos densos, com certeza seria
o método indicado. O mesmo não se pode dizer para o caso de grafos esparsos (com mais
nós e menos links). De fato seus testes foram limitados a grafos gerais de até 80 nós,
apresentando sucesso em 40% dos casos. Portanto, conclui-se que no estado atual da arte,
as soluções exatas ainda são inadequadas para a maioria dos problemas reais.
Visto as dificuldades com relação às soluções exatas, em geral inerentes aos
problemas NP-completos, o caminho natural de solução é via algoritmos heurísticos, ou
meta-heurísticos, que possam fornecer uma solução de boa qualidade, em tempo hábil,
aplicáveis a problemas de porte maior. As soluções aproximadas, relatadas na seção 3.3
mostram várias versões para os algoritmos básicos Mixed 1 e Mixed 2, com destacadas
contribuições de Pearn [10, 21], Frederickson [Fre79], e Raghavachari e Veerasamy
[Rag99]. Experiências computacionais são relatadas apenas por Pearn e mostram
basicamente o desempenho relativo de diferentes versões de algoritmos de Mixed entre si,
utilizando grafos pequenos. Nenhum relato é apresentado acerca de comportamento desses
algoritmos diante de problemas de maior porte.
O que chama atenção, é que ao contrário dos métodos exatos, destacados pela
variedade de abordagens, os métodos heurísticos se resumem a diferentes versões destas
duas abordagens, que basicamente são uma só, pois apenas seus principais passos
aparecem em ordens diferentes. Também, não se tem notícia de nenhuma meta-heurística
desenvolvida para o caso. Conclui-se então pela necessidade de desenvolvimento de novas
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