Aplicando o Golden Ball ao Problema da Diversidade Máxima - Araújo, Carlos V. Dantas; Silva, Jailon W. B. Oliveira da; Soares, Pablo L. Braga (Anais do Encontro de Teoria da Computação (ETC); 2025: Anais do X Encontro de Teoria da Computação, 2025)
Este trabalho adapta a meta-heurística Golden Ball ao Problema da Diversidade Máxima em grafos, modificando o algoritmo inspirado em esportes para selecionar subconjuntos de vértices que maximizam a soma de suas distâncias. Experimentos com 80 instâncias demonstraram um desempenho competitivo, alcançando soluções com desvio de 0,06% a 0,95% em relação aos melhores valores conhecidos, além de um tempo de execução consideravelmente menor em comparação ao método Scatter Search, referência na literatura. O algoritmo se destacou em instâncias geométricas, obtendo soluções equivalentes aos melhores valores conhecidos em 95% dos casos, e apresentou desempenho consistente nas demais instâncias.