Defesa de doutorado do discente André Luís Barroso Almeida, dia 19/08/2024 às 13:30

Defesa de doutorado do discente André Luís Barroso Almeida, dia 19/08/2024 às 13:30 na Sala 1.07 do CEAD/UFOP ou pelo link https://meet.google.com/khr-ktzd-twv?hs=224

Título: Revisitando o Revenimento Paralelo: Computação de Alto Desempenho e Aplicação em Pesquisa Operacional

Resumo:

Nos últimos 35 anos, a computação paralela vem chamando a atenção da comunidade 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 com a área de metaheurísticas paralelas, esse estudo apresenta uma revisão sistemática de literatura ressaltando as particularidades 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 metaheurística 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 é disponibilizada para facilitar futuras implementações 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.

Orientador: Prof. Dr. Marco Antonio Moreira de Carvalho
Coorientador: Prof. Dr. Joubert de Castro Lima

Banca:
Prof. Dr. Marcone Jamilson Freitas Souza
Profª. Drª. Simone de Lima Martins
Prof. Dr. Igor Machado Coelho
Prof. Dr. Leonardo Cabral da Rocha Soares