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Título: HEURISTICS FOR THE PROBLEM OF DNA SEQUENCING BY HYBRIDIZATION
Autor: ERALDO LUIS REZENDE FERNANDES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  CELSO DA CRUZ CARNEIRO RIBEIRO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 6412
Catalogação:  04/05/2005 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=6412@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=6412@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.6412

Resumo:
Sequencing by hybridization is an attractive alternative for DNA sequencing. This novel method can be less time and cost consuming than the techniques applied nowadays. A very important step of this method is to solve a combinatorial problem formulated as a special case of the prize-collecting traveling salesman problem. In this work, we propose a new multistart construtive heuristic to solve this problem. A learning strategy based on adaptive memory and a vocabulary building procedure are used to improve the performance of the multistart heuristic. The adaptive memory is used to intensify the construction of new solutions with the elements that appear frequently in the best solutions previously found by the multistart heuristic. The objective of the vocabulary building procedure is to construct new solutions combining parts of good solutions. Computational experiments have shown that these two methods significantly improves the performance of the multistart heuristic and are particularly suitable for scheduling problems whose best solutions are in most cases built by blocks of elements that appear together very often. The proposed heuristic obtains systematically better solutions and is less time consuming than the best algorithms found in the literature.

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