O Repositório será lançado oficialmente no dia 9 de abril de 2025 às 14h30min no miniauditório do Campus Nova Suiça.
 

Estratégias de solução baseadas em paralelismo CUDA para o problema de instalação de fibras em redes óticas

Página do item simplificado
dc.contributor.advisorSouza, Sérgio Ricardo
dc.contributor.advisor-coBarrientos, Anolan Yamilé Milanés
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/8899693603008522
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3677015295211434
dc.contributor.authorReis, Daniel Morais dos
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2020021419382172
dc.contributor.refereeSouza, Sérgio Ricardo
dc.contributor.refereeBarrientos, Anolan Yamilé Milanés
dc.contributor.refereeColeho, Igor Machado
dc.contributor.refereeFernandes, Gustavo Alves
dc.contributor.refereeMenezes, Gustavo Campos
dc.contributor.refereeSouza, Marcone Jamilson Freitas
dc.date.accessioned2025-03-26T14:49:01Z
dc.date.available2025-03-26T14:49:01Z
dc.date.issued2023-08-18
dc.description.abstractEste trabalho otimiza métodos sequenciais e propõe métodos heurísticos paralelizados em GPUs Nvidia CUDA para a solucionar o Problema de Instalação de Fibras em Redes Óticas - PIFRO. O PIFRO consiste em alocar, em uma rede ótica que utiliza tecnologia Wavelength Division Multiplexing (WDM), um conjunto de requisições previamente conhecidas com múltiplas origens e destinos. O objetivo é minimizar o custo total dos dispositivos necessários para a operação da rede. Após provar que a versão de decisão do PIFRO é NP-Difícil, é realizada uma formulação matemática e implementadas duas metaheurísticas paralelizadas em formatos inéditos, buscando a melhoria dos resultados da literatura. Uma das heurísticas é baseada em Biased Random Key Genetic Algorithm (BRKGA) e a outra é baseada em Iterated Local Search (ILS) as quais foram selecionadas pelos bons resultados existentes para o problema. Os conceitos básicos de processamento paralelo são analisados e selecionados para execução de novas metaheurísticas em ambientes heterogêneos com GPUs
dc.description.abstractotherThis work optimizes sequential methods and proposes parallelized heuristic methods on Nvidia CUDA GPUs to solve the Fiber Installation Problem in Optical Networks - PIFRO. PIFRO consists of allocating, in an optical network that uses Wavelength Division Multiplexing (WDM) technology, a set of previously known requests with multiple origins and destinations. The objective is to minimize the total cost of the devices required to operate the network. After proving that the decision version of PIFRO is NP-Hard, a mathematical formulation is carried out and two parallelized metaheuristics are implemented in new formats, seeking to improve the results in the literature. One of the heuristics is based on Biased Random Key Genetic Algorithm (BRKGA) and the other is based on Iterated Local Search (ILS) which were selected due to the good results available for the problem. The basic concepts of parallel processing are analyzed and selected for executing new metaheuristics in heterogeneous environments with GPUs.
dc.identifier.urihttps://repositorio.cefetmg.br//handle/123456789/961
dc.language.isopt
dc.publisherCentro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.initialsCEFET-MG
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional
dc.subjectProgramação heurística
dc.subjectAlgoritmos genéticos
dc.subjectOtimização
dc.subjectFibra ótica
dc.titleEstratégias de solução baseadas em paralelismo CUDA para o problema de instalação de fibras em redes óticas
dc.typeTese

Arquivos

Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
Estratégias de solução baseadas em paralelismo CUDA para o problema de.pdf
Tamanho:
4.45 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Baixar
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Nenhuma Miniatura disponível
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.39 KB
Formato:
Item-specific license agreed to upon submission
Descrição:
Baixar

Coleções

Doutorado em Modelagem Matemática e Computacional