Otimização do problema da mochila 0-1

uma abordagem baseada em programação dinâmica para seleção de itens com restrição de capacidade

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47385/tudoeciencia.2568.2025

Palavras-chave:

Programação dinâmica. Problema da mochila. Otimização combinatória. Algoritmos de aproximação. Análise de eficiência.

Resumo

Este trabalho apresenta uma implementação e análise do algoritmo clássico de programação dinâmica aplicado ao Problema da Mochila 0-1 (Knapsack Problem), utilizando um conjunto de sete itens eletrônicos com diferentes valores monetários e pesos físicos. O estudo investigou a eficácia da abordagem de programação dinâmica na otimização da seleção de itens sob restrição de capacidade de 5 kg, maximizando o valor total transportado. Os resultados demonstraram que o algoritmo selecionou três itens (Câmera, Tablet e Smartphone) com valor total de R$ 6.000,00, utilizando integralmente a capacidade disponível e alcançando uma eficiência de 1.200,00 R$/kg. A análise comparativa entre itens selecionados e não selecionados revelou que o algoritmo priorizou adequadamente a relação valor-peso, excluindo o Notebook apesar de seu alto valor individual (R$ 3.000,00) devido ao seu peso excessivo. A visualização gráfica dos resultados confirmou a distribuição otimizada dos recursos, demonstrando a aplicabilidade prática do método em problemas de otimização combinatória.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

BALAS, E.; ZEMEL, E. An algorithm for large zero-one knapsack problems. Operations Research, v. 28, n. 5, p. 1130-1154, 1980.

BELLMAN, R. Dynamic Programming. Princeton: Princeton University Press, 1957.

MORIMOTO, Naoyuki. Power allocation optimization as the multiple knapsack problem with assignment restrictions. In: 2017 8th International Conference on the Network of the Future (NOF). IEEE, 2017. p. 40-45.

CORMEN, T. H.; LEISERSON, C. E.; RIVEST, R. L.; STEIN, C. Introduction to Algorithms. 3. ed. Cambridge: MIT Press, 2009.

DANTZIG, G. B. Discrete-variable extremum problems. Operations Research, v. 5, n. 2, p. 266-277, 1957.

GAREY, M. R.; JOHNSON, D. S. Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness. New York: W. H. Freeman, 1990.

HOROWITZ, E.; SAHNI, S. Computing partitions with applications to the knapsack problem. Journal of the ACM, v. 21, n. 2, p. 277-292, 1974.

KELLERER, Hans; PFERSCHY, Ulrich; PISINGER, David. Multidimensional knapsack problems. In: Knapsack problems. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2004. p. 235-283.

KLEINBERG, J.; TARDOS, E. Algorithm Design. Boston: Addison-Wesley, 2005.

MARTELLO, S.; TOTH, P. Knapsack Problems: Algorithms and Computer Implementations. Chichester: John Wiley & Sons, 1990.

NEMHAUSER, G. L.; ULLMANN, Z. Discrete dynamic programming and capital allocation. Management Science, v. 15, n. 9, p. 494-505, 1969.

PISINGER, D. A minimal algorithm for the 0-1 knapsack problem. Operations Research, v. 45, n. 5, p. 758-767, 1997.

SEDGEWICK, R.; WAYNE, K. Algorithms. 4. ed. Boston: Addison-Wesley, 2011.

TOTH, P.; VIGO, D. Vehicle Routing: Problems, Methods, and Applications. 2. ed. Philadelphia: SIAM, 2014.

VAZIRANI, V. V. Approximation Algorithms. Berlin: Springer-Verlag, 2003.

Downloads

Publicado

15-01-2026

Como Citar

Amadeu Souza, V. (2026). Otimização do problema da mochila 0-1: uma abordagem baseada em programação dinâmica para seleção de itens com restrição de capacidade. Tudo é Ciência: Congresso Brasileiro De Ciências E Saberes Multidisciplinares, (4). https://doi.org/10.47385/tudoeciencia.2568.2025

Edição

Seção

Ciências Exatas, Tecnologias e Engenharias