IMPLEMENTAÇÃO DE ALGORITMOS SIMPLEX E PONTOS ... - Ucg

interior-inviável para a resolução de ( KM )P, tambémapresentado na seção 3.Tabela 2: Número de Iterações e Tempo de Execução (em segundos)nº devariáveisAlgoritmoSimplexAlgoritmo*Preditor-CorretorAlgoritmo*Homogêneo e Auto-DuDualn iterações tempo iterações tempo iterações tempoestudos, Goiânia, v. 35, n. 2, p. 225-246, mar./abr. 2008.2 8 0.0032 11 0.0199 9 0.01633 12 0.0050 15 0.0362 12 0.03484 16 0.0073 19 0.0615 15 0.04375 20 0.0095 22 0.0973 17 0.08406 24 0.0118 25 0.1309 19 0.10767 28 0.0151 28 0.1826 20 0.14688 32 0.0180 31 0.2462 20 0.20089 36 0.0214 34 0.3821 20 0.234010 40 0.0286 37 0.4817 20 0.282811 44 0.0355 40 0.7254 20 0.397912 48 0.0387 43 0.8911 20 0.457813 53 0.0394 45 1.3058 21 0.571314 57 0.0504 48 1.5957 21 0.635915 61 0.0507 51 1.9677 21 0.7319*Precisão: 10e-06.Para a obtenção do tempo de execução, rodamos cadaproblema ( n = 2,…,15)250 vezes, de 50 em 50 vezes, onde, emcada vez, calculamos, através da função cputime do MATLAB, otempo em que o problema ficou em execução na CPU. Em cadauma dessas 50 vezes, calculamos a média e, então, obtivemos amédia das 5 médias.Na Tabela 2, podemos observar que a partir de n = 4 oalgoritmo homogêneo e auto-dual supera os demais em número deiterações, enquanto que o algoritmo preditor-corretor supera oalgoritmo simplex a partir de n = 8.Em tempo de execução, oalgoritmo simplex supera os algoritmos de ponto-interior-inviável.Lembramos que o algoritmo homogêneo e auto-dual temcomplexidade, em iterações, Ο ( nL)e o algoritmo preditorcorretorΟ (nL).Também, uma desvantagem do algoritmo242