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Revisitando o revenimento paralelo : computação de alto desempenho e aplicação em pesquisa operacional.
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1024406
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Marco Antonio Moreira de | - |
| Autor(es): dc.contributor | Lima, Joubert de Castro | - |
| Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Marco Antonio Moreira de | - |
| Autor(es): dc.contributor | Lima, Joubert de Castro | - |
| Autor(es): dc.contributor | Souza, Marcone Jamilson Freitas | - |
| Autor(es): dc.contributor | Coelho, Igor Machado | - |
| Autor(es): dc.contributor | Soares, Leonardo Cabral da Rocha | - |
| Autor(es): dc.contributor | Martins, Simone de Lima | - |
| Autor(es): dc.creator | Almeida, André Luís Barroso de | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T15:48:05Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T15:48:05Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-09-30 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2024-09-30 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/18678 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1024406 | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto. | - |
| Descrição: dc.description | Nos últimos 35 anos, a computação paralela vem chamando a atenção da comuni- dade científica, especialmente para solucionar problemas complexos de otimização que necessitam de uma quantidade expressiva de poder computacional. A utilização de arquiteturas paralelas (multi-core e distribuídas) é uma alternativa natural e efetiva para acelerar as metaheurísticas e aumentar a qualidade das soluções geradas. Neste contexto, visando contribuir para a área de metaheurísticas paralelas, este estudo apresenta uma revisão sistemática de literatura ressaltando as particularida- des das publicações que adotam a computação de alto desempenho para projetar, implementar e experimentar metaheurísticas baseadas em trajetória. Ademais, essa revisão desempenhou um papel crucial para o desenvolvimento de uma nova me- taheurística paralela baseada no método conhecido como parallel tempering, pouco explorado na área de pesquisa operacional, que apresenta resultados expressivos na área de simulação e se integra de forma sinérgica com plataformas multiprocessadas modernas. Identificado durante a revisão, o parallel tempering revelou-se como uma metaheurística mais promissora para mitigar as lacunas identificadas na literatura. Assim, a nova metaheurística paralela desenvolvida foi minuciosamente avaliada em três estudos de caso envolvendo problemas difíceis de otimização abordados recentemente na literatura, tanto em termos de qualidade da solução quanto de tempo computacional. Além disso, uma API contendo a implementação do parallel tempering paralelo foi proposta e disponibilizada para facilitar futuras implementa- ções e popularizar sua utilização. Os resultados da avaliação ratificaram o potencial do parallel tempering, apresentando desempenho comparável ao estado da arte em um dos estudos de caso e superando-o nos outros dois, com redução de até 43,13% no valor das melhores soluções conhecidas. Quanto ao tempo computacional, os valores obtidos não se mostraram proibitivos em ambientes industriais reais, consolidando a eficácia da abordagem proposta. | - |
| Descrição: dc.description | In the last 35 years, parallel computing has captured the attention of the scien- tific community, especially for addressing complex optimization problems that require a significant amount of computational power. Using parallel architectures (multi-core and distributed) is a natural and effective alternative to accelerate metaheuristics and enhance the quality of generated solutions. In this context, aiming to contribute to the field of parallel metaheuristics, this study presents a systematic literature review highlighting the particularities of publications that adopted high-performance computing to design, implement, and experiment with trajectory-based metaheuristics. Furthermore, this review played a crucial role in developing a new parallel metaheuristic based on the method known as parallel tempering, an approach relatively unexplored in operations research that has shown significant results in simulation and is synergistically integrated with modern mul- tiprocessor platforms. As identified during the review, parallel tempering proved to be a promising metaheuristic to address the identified gaps in the literature. Thus, the newly developed parallel metaheuristic was meticulously evaluated in three case studies involving challenging optimization problems recently addressed in the literature, considering both solution quality and computational time. Additionally, an API containing the implementation of multi-core parallel tempering was pro- posed and made available to facilitate future implementations and promote its use. Evaluation results confirmed the potential of parallel tempering, demonstrating comparable performance to the state of the art in one case study and outperforming it in the other two, with a reduction of up to 43.13% concerning the best-known solution values. Regarding computational time, the obtained values proved feasible in real industrial environments, consolidating the effectiveness of the proposed approach. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | aberto | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United States | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/ | - |
| Direitos: dc.rights | Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 09/09/2024 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Metaheurística | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Computação de alto desempenho | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Computação paralela | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Computação distribuída | - |
| Título: dc.title | Revisitando o revenimento paralelo : computação de alto desempenho e aplicação em pesquisa operacional. | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - UFOP | |
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