Análise de algoritmo para problema de particionamento de posets

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rucinska Pereira, Martyna Joanna, 1989-
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1634875
Resumo: Orientador: Marcelo Firer
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O problema de particionamento de posets pode ser interpretado como um problema de distribuição das tarefas (processamento paralelo com tarefas em comum): dadas duas máquinas idênticas e uma lista de tarefas em que certas tarefas dependem de outras, precisamos distribuí-las entre as máquinas de tal modo que o trabalho seja feito o mais rápido possível. As dependências entre as tarefas geram um poset, no qual uma tarefa T é maior do que uma tarefa U, se T depende de U. Por ser uma generalização do processamento paralelo associado ao problema de particionamento clássico, o problema de particionamento de posets, surgido no contexto de códigos corretores de erros, torna-se relevante também no contexto de ciências de computação. Estudamos o desempenho do algoritmo KKGC do ponto de vista de tempo de execução e precisão da solução. Baseamos a nossa análise na análise feita pelo Richard E. Korf em "A complete anytime algorithm for number partitioning" sobre o algoritmo de Karmarkar-Karp Completo (KKC) que é o algoritmo mais eciênte conhecido usado para resolver o problema da partição, já que o problema de particionamento de posets é uma generalização do problema da partição, e o algoritmo KKGC é uma certa generalização do algoritmo KKCAbstract: This work is dedicated to the study of the performance of an algorithm to solve the poset partitioning problem, which we will call the Karmarkar-Karp Generalized Complete algorithm (KKGC). The poset partitioning problem is a generalization of the famous NP-dificult problem, which is the partition problem (number partitioning). The poset partitioning problem can be interpreted as a task distribution problem (parallel processing with common tasks): given two identical machines and a list of tasks in which certain tasks depend on others, we need to distribute them between the machines so that the work is done as quickly as possible. The dependencies between the tasks generate a poset, in which a task T is larger than a task U, if T depends on U. Because it is a generalization of parallel processing associated with the classical partitioning problem, the poset partitioning problem that emerged in the context of error-correcting codes, becomes relevant also in the context of computer science. We studied the performance of the KKGC algorithm from a runtime point of view and solution accuracy. We base our analysis on the analysis done by Richard E. Korf in "A complete anytime algorithm for number partitioning" on the Karmarkar-Karp Complete (KKC) algorithm which is the most ecient known algorithm used to solve the partition problem, since the poset partitioning problem is a generalization of the partition problem, and the KKGC algorithm is a certain generalization of the KKC algorithmMestradoMatemáticaMestra em MatemáticaCNPQ134559/2016-9[s.n.]Firer, Marcelo, 1961-Lucas D'Oliveira, Rafael GregorioMenezes, Marcio Argollo deUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em MatemáticaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASRucinska Pereira, Martyna Joanna, 1989-20182018-08-15T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (75 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1634875RUCINSKA PEREIRA, Martyna Joanna. Análise de algoritmo para problema de particionamento de posets. 2018. 1 recurso online (75 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1634875. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1062327Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-12-13T11:00:24Zoai::1062327Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2018-12-13T11:00:24Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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