@InProceedings{RabelloMaurRibeLore:2013:MeClSe,
               author = "Rabello, R{\^o}mulo Louzada and Mauri, Geraldo Regis and Ribeiro, 
                         Glaydston Mattos and Lorena, Luis Antonio Nogueira",
          affiliation = "{Universidade Federal do Esp{\'{\i}}rito Santo – UFES} and 
                         {Universidade Federal do Esp{\'{\i}}rito Santo – UFES} and 
                         {Universidade Federal do Rio de Janeiro – UFRJ} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Meta-Heur{\'{\i}}stica Clustering Search Aplicada ao Problema de 
                         Rotula{\c{c}}{\~a}o Cartogr{\'a}fica de Pontos",
                 year = "2013",
         organization = "Simp{\'o}sio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 45. (SBPO).",
             keywords = "clustering search, problema de rotula{\c{c}}{\~a}o 
                         cartogr{\'a}fica de pontos, meta-heur{\'{\i}}sticas, 
                         point-feature cartographic label placement problem, 
                         metaheuristics.",
             abstract = "O Problema de Rotula{\c{c}}{\~a}o Cartogr{\'a}fica de Pontos 
                         (PRCP) consiste em atribuir r{\'o}tulos (textos) para pontos de 
                         interesse em um mapa, sem ocasionar sobreposi{\c{c}}{\~a}o, a 
                         fim de proporcionar uma melhor visualiza{\c{c}}{\~a}o dos 
                         mesmos. Este trabalho apresenta uma aplica{\c{c}}{\~a}o da 
                         meta-heur{\'{\i}}stica Clustering Search (CS) como uma nova 
                         alternativa para resolu{\c{c}}{\~a}o do PRCP. Experimentos 
                         computacionais foram realizados utilizando conjuntos de 
                         inst{\^a}ncias com 25 a 13206 pontos a serem rotulados, sendo 
                         estas inst{\^a}ncias as mesmas consideradas em diversos trabalhos 
                         a respeito do PRCP. Os resultados obtidos demonstram o potencial 
                         da CS uma vez que as solu{\c{c}}{\~o}es {\'o}timas (comprovadas 
                         em outros trabalhos da literatura) sempre s{\~a}o 
                         alcan{\c{c}}adas e, para as inst{\^a}ncias cujas 
                         solu{\c{c}}{\~o}es {\'o}timas n{\~a}o s{\~a}o conhecidas, a 
                         CS apresenta solu{\c{c}}{\~o}es melhores do que as conhecidas 
                         at{\'e} ent{\~a}o. A CS foi planejada e implementada pelo 
                         estudante sob supervis{\~a}o dos professores orientadores. 
                         ABSTRACT: The Point-Feature Cartographic Label Placement Problem 
                         (PFCLPP) consists of placing text labels to point features on a 
                         map avoiding overlaps to improve the map visualization. This paper 
                         presents an application of the Clustering Search (CS) 
                         metaheuristic as a new alternative to solve the PFCLPP. 
                         Computational experiments were performed over sets of instances 
                         with 25 up to 13206 points to be labeled. These instances are the 
                         same used in several recent and important researches about the 
                         PFCLPP. The results enhance the CS potential by finding optimal 
                         solutions (proved in previous works) and improving the best-known 
                         solutions for instances whose optimal solutions are unknown so 
                         far. The CS was developed by the student, under supervision of the 
                         advisors.",
  conference-location = "Natal, Brasil",
      conference-year = "16 a 19 de setembro de 2013",
                label = "self-archiving-INPE-MCTI-GOV-BR",
             language = "pt",
           targetfile = "META-HEUR{\'{\I}}STICA CLUSTERING SEARCH APLICADA AO PROBLEMA DE 
                         ROTULA{\C{C}}{\~A}O CARTOGR{\'A}FICA DE PONTOS.pdf",
        urlaccessdate = "27 jun. 2024"
}