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Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/3491
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dc.contributor.authorSILVA, Ramon Costa-
dc.date.accessioned2019-06-05T18:55:44Z-
dc.date.available2019-06-05T18:55:44Z-
dc.date.issued2018-06-11-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/3491-
dc.descriptionAbstract Sequencial Evolutionary Algorithms despite its effectiveness on optimization problem solving, face the issue that it is hard to find feasible solutions. In order to solve this problem, Parallel Evolutionary Algorithms arise, which are contemporary approaches used satisfactorily in the resolution of large instances of optimization problems, since they can take advantage of sophisticated high performance hardware, allowing a reduction of execution time proportional to the number of processors with significant increase of efficiency. Using the power of these in solving large optimization problems, this paper aims to present a comparative study among four different topologies of Parallel Evolutionary Algorithm, applied to the minimization of unrestricted numerical functions. The topologies used in this work are: Parallel and Adaptive Algorithm with Fair Competition (APHAC), Ring and Islands. The experiments, for this study, were performed using the Message Passing Interface (MPI) library and the C programming language in the supercomputer available at the National Center for High Performance Processing of the Federal University of Ceará (CENAPAD-UFC). several servers in blade, being able to reach a theoretical processing in the house of 5.363e+03 GFlops. With the obtained results, it was possible to perceive that the algorithm proposed using the topology Islands obtained victory in the majority of the analyzes and, also, to use two subpopulations evolving in parallel resulted in better results.pt_BR
dc.description.abstractAlgoritmos Evolutivos sequenciais apesar de efetivos na resolução de problemas de otimização, enfrentam o problema de não conseguir encontrar soluções viáveis em tempo hábil quando o espaço de busca se torna demasiadamente grande. Buscando solucionar este problema surgem os Algoritmos Evolutivos Paralelos, que são abordagens contemporâneas usadas satisfatoriamente na resolução de instâncias de grande porte de problemas de otimização, pois podem tirar proveito de hardwares sofisticados de alto desempenho, permitindo redução de tempo de execução proporcional ao número de processadores com significativo aumento de eficiência. Fazendo uso do poder destes na resolução de problemas de otimização de grande porte, este trabalho tem por finalidade apresentar um estudo comparativo entre quatro diferentes topologias de Algoritmos Evolutivos Paralelos, aplicadas à minimização de funções numéricas irrestritas. As topologias utilizadas neste trabalho são: Algoritmo Paralelo e Adaptativo com Competição Justa (APHAC), Ring e Ilhas. Os experimentos, para este estudo, foram realizados utilizando a biblioteca Message Passing Interface (MPI) e a linguagem de programação C no supercomputador disponível no Centro Nacional de Processamento de Alto Desempenho da Universidade Federal do Ceará (CENAPAD-UFC), que é composto por vários servidores em blade, podendo atingir um processamento teórico na casa de 5,363e+03 GFlops. Com os resultados obtidos, foi possível perceber que o algoritmo proposto utilizando a topologia Ilhas obteve vitória na maioria das análises e, também, utilizar duas subpopulações evoluindo em paralelo acarretou em melhores resultados.pt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Maranhãopt_BR
dc.subjectAlgoritmos evolutivos paralelospt_BR
dc.subjectOtimização numéricapt_BR
dc.subjectTopologiaspt_BR
dc.subjectParallel evolutionary algorithmspt_BR
dc.subjectNumerical optimizationpt_BR
dc.subjectTopologiespt_BR
dc.titleEstudo sobre topologias de algoritmos genéticos paralelos com aplicação em minimização de funções numéricas irrestritaspt_BR
dc.title.alternativeStudy on topologies of parallel genetic algorithms with application in minimization of unrestricted numerical functionspt_BR
dc.typeOtherpt_BR
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