Problema de Agrupamento Capacitado via Estimador de Densidade Kernel

Neste trabalho, apresentamos um novo algoritmo de clusterização com restrição de capacidade sobre os clusters, denominado WKDE-CCP. Ele é baseado na otimização do estimador de densidade kernel ponderado para a determinação de centroides, seguida da alocação de observações aos clusters de forma a maximizar a dissimilaridade entre eles, respeitando a restrição de capacidade de cada cluster. Além disso, propomos um algoritmo de refinamento da solução, que utiliza a comparação e troca simples de observações entre os clusters com o objetivo de minimizar a soma das distâncias das observações aos respectivos centroides, garantindo uma melhor distribuição dos elementos. Experimentos numéricos foram conduzidos para ilustrar o desempenho e a versatilidade do algoritmo proposto, indicando que o Algoritmo WKDE-CCP é eficiente e competitivo quando comparado a outros algoritmos da literatura que utilizam restrições de capacidade em suas formulações. Características como simplicidade e eficiência tornam o algoritmo proposto um campo de pesquisa promissor.