Social Network Optimization a New Methaheuristic for General Optimization Problems

Authors

  • Hassan Sherafat Universidade Federal de Sergipe - Departamento de Matemática

DOI:

https://doi.org/10.47059/geintecmagazine.v7i4.1108

Keywords:

Meta-heurística, Computação, Otimização

Abstract

In the recent years metaheuristics were studied and developed as powerful technics for hard optimization problems. Some of well-known technics in this field are: Genetic Algorithms, Tabu Search, Simulated Annealing, Ant Colony Optimization, and Swarm Intelligence, which are applied successfully to many complex optimization problems. In this paper, we introduce a new metaheuristic for solving such problems based on social networks concept, named as Social Network Optimization – SNO. We show that a wide range of np-hard optimization problems may be solved by SNO.

 

Author Biography

Hassan Sherafat, Universidade Federal de Sergipe - Departamento de Matemática

Hassan Sherafat, com doutorado em Engenharia de Produção, é professor associado IV do Departamento de Matemática da Universidade Federal de Sergipe.

Tem experiência na área de Matemática Aplicada, com ênfase em Matemática da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: problemas de roteamento de arcos, otimização em transporte e logística, roteirização de veículos, p-mediana, localização ótima, otimização em coleta de lixo.

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Published

2017-12-27

Issue

Section

Engineering and Technology