Estudo da influência dos parâmetros de algoritmos paralelos da computação evolutiva no seu desempenho em plataformas multicore

dc.contributorPinto, Edmilson Rodrigues
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4775406H8
dc.contributorYamanaka, Keiji
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4798494D8
dc.contributorJulia, Rita Maria da Silva
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788590Z8
dc.contributorCortes, Omar Andres Carmona
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4767203Y6
dc.contributorPinto, Felipe Campelo Franca
dc.contributorhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4762838H8
dc.creatorPais, Mônica Sakuray
dc.date2016-06-22T18:38:10Z
dc.date2014-05-14
dc.date2016-06-22T18:38:10Z
dc.date2014-03-14
dc.date.accessioned2023-09-28T20:27:42Z
dc.date.available2023-09-28T20:27:42Z
dc.identifierPAIS, Mônica Sakuray. Estudo da influência dos parâmetros de algoritmos paralelos da computação evolutiva no seu desempenho em plataformas multicore. 2014. 238 f. Tese (Doutorado em Engenharias) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2014. Disponível em: https://doi.org/10.14393/ufu.te.2014.35
dc.identifierhttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14340
dc.identifierhttps://doi.org/10.14393/ufu.te.2014.35
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9051441
dc.descriptionParallel computing is a powerful way to reduce the computation time and to improve the quality of solutions of evolutionary algorithms (EAs). At first, parallel evolutionary algorithms (PEAs) ran on very expensive and not easily available parallel machines. As multicore processors become ubiquitous, the improved performance available to parallel programs is a great motivation to computationally demanding EAs to turn into parallel programs and exploit the power of multicores. The parallel implementation brings more factors to influence performance, and consequently adds more complexity on PEAs evaluations. Statistics can help in this task and guarantee the significance and correct conclusions with minimum tests, provided that the correct design of experiments is applied. This work presents a methodology that guarantees the correct estimation of speedups and applies a factorial design on the analysis of PEAs performance. As a case study, the influence of migration related parameters on the performance of a parallel evolutionary algorithm solving two benchmark problems executed on a multicore processor is evaluated.
dc.descriptionDoutor em Ciências
dc.descriptionA computação paralela é um modo poderoso de reduzir o tempo de processamento e de melhorar a qualidade das soluções dos algoritmos evolutivos (AE). No princípio, os AE paralelos (AEP) eram executados em máquinas paralelas caras e pouco disponíveis. Desde que os processadores multicore tornaram-se largamente disponíveis, sua capacidade de processamento paralelo é um grande incentivo para que os AE, programas exigentes de poder computacional, sejam paralelizados e explorem ao máximo a capacidade de processamento dos multicore. A implementação paralela traz mais fatores que podem influenciar a performance dos AEP e adiciona mais complexidade na avaliação desses algoritmos. A estatística pode ajudar nessa tarefa e garantir conclusões corretas e significativas, com o mínimo de testes, se for aplicado o planejamento de experimentos adequado. Neste trabalho é apresentada uma metodologia de experimentação com AEP. Essa metodologia garante a correta estimação do speedup e aplica ao planejamento fatorial na análise dos fatores que influenciam o desempenho. Como estudo de caso, um algoritmo genético, denominado AGP-I, foi paralelizado segundo o modelo de ilhas. O AGP-I foi executado em plataformas com diferentes processadores multicore na resolução de duas funções de teste. A metodologia de experimentação com AEP foi aplicada para se determinar a influência dos fatores relacionados à migração no desempenho do AGP-I.
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândia
dc.publisherBR
dc.publisherPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
dc.publisherEngenharias
dc.publisherUFU
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectAlgoritmos paralelos
dc.subjectPlanejamento experimental
dc.subjectAlgoritmos evolutivos paralelos
dc.subjectProcessadores multicore
dc.subjectPlanejamento de experimento
dc.subjectPlanejamento fatorial
dc.subjectParallel evolutionary algorithms
dc.subjectMulticore processors
dc.subjectDesign of experiments
dc.subjectFactorial design
dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
dc.titleEstudo da influência dos parâmetros de algoritmos paralelos da computação evolutiva no seu desempenho em plataformas multicore
dc.typeTese


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