UFF REITORIA

Graph-Based Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization: Applications to Dominating Set and Vertex Cover

Será defendida no dia 2 de setembro de 2025, às 14:00 horas, por videoconferência, a Dissertação de Mestrado intitulada “Graph-Based Reinforcement Learning for Combinatorial Optimization: Applications to Dominating Set and Vertex Cover”, do candidato ao título de Mestre em Computação – Osniel Lopes Teixeira.

Link para defesa: https://meet.google.com/ojn-xzyw-uha


Resumo:

Este trabalho aplica Deep Q-Learning para aproximar soluções para os problemas NP-Difíceis Cobertura Mínima de Vértices e Conjunto Dominante Mínimo, formulando-os como tarefas de Aprendizado por Reforço, onde um agente aprende a construir soluções de maneira sequencial. Além de um modelo de DQL puro, também foi testado um modelo que combina busca local para refinar os resultados. Além disso, foram desenvolvidos e analisados atributos indicativos do potencial dos nós para a construção de soluções.

Abstract:

This work applies Deep Q-Learning to approximate solutions for the NP-hard Minimum

Vertex Cover and Minimum Dominating Set problems, framing them as Reinforcement

Learning tasks, where an agent learns how to construct solutions step-by-step. Beyond

the pure DQL, it was also tested a model that combines a local search procedure to refine the results. Furthermore, it was developed and analyzed attributes that indicate the potential of nodes for the construction of solutions.

Banca  examinadora:

Prof. Fábio Protti, UFF – Presidente

Profa. Aline Marins Paes Carvalho, UFF 

Prof. Luís Felipe Ignácio Cunha, UFF

Prof. Daniel Ratton Figueiredo, UFRJ

Dr. Felipe Maia Galvão França, Google

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