Análise de Observabilidade e Processamento de Erros Grosseiros ...

5.2 Método branch and bound para identificação de erros conformativos 145
passo 3 11 Erro grosseiro detectado → #2
custo = 2;
SC = Nó 14; d = (0, 0, 1, 1, 1, 1);
LNA = {11, 15};
passo 3 12 Erro grosseiro detectado
custo = 3;
Feche o nó 14;
LNA = {11, 15};
passo 2 13 Selecione o vetor de decisão de mínimo custo da LNA → nó 11 com d = (1, 0, 1, 1, 1, 1).
passo 3 13 Erro grosseiro detectado → #4
custo = 2;
SC = Nó 16; d = (1, 0, 1, 0, 1, 1);
LNA = {15};
passo 3 14 Erro grosseiro identificado
cost = 3
Feche o nó 16;
LNA = {15};
passo 2 15 Selecione o vetor de decisão de mínimo custo da LNA → Nó 15 com d = (0, 1, 1, 1, 1, 1).
passo 3 15 Erro grosseiro identificado → #4
custo = 2;
SC = Nó 17; d = (0, 1, 1, 0, 1, 1);
LNA = { };
passo 3 15 Erro grosseiro identificado
custo = 3;
Nó 17 fechado;
LNA = { };
passo 2 16 Nenhum nó disponível em LNA.
A solução incumbente é d = (1, 0, 1, 1, 0, 1)
Fim do processo.
Inicialmente o algoritmo indica uma hipótese plausível através da remoção das medidas P 12 ,
P 13 , and P 3 (Medidas #1, #3, and #6, respectivamente). Esta solução corresponde ao nó 6 na
Fig. (5.3). Nesse estágio, os nós 3, 5, e 7 constam na lista de nós abertos. Em seguida o nó