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Heurística aplicada ao problema árvore de Steiner Euclidiano com representação nó-profundidade-grau / Heuristic applied to the Euclidean Steiner tree problem with no-dedepth- degree encodingOliveira, Marcos Antônio Almeida de 03 September 2014 (has links)
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Previous issue date: 2014-09-03 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás - FAPEG / A variation of the Beasley (1992) algorithm for the Euclidean Steiner tree problem
is presented. This variation uses the Node-Depth-Degree Encoding, which requires an
average time of O(n) in operations to generate and manipulate spanning forests. For
spanning tree problems, this representation has linear time complexity when applied to
network design problems with evolutionary algorithms. Computational results are given
for test cases involving instances up to 500 vertices. These results demonstrate the use of
the Node-Depth-Degree in an exact heuristic, and this suggests the possibility of using
this representation in other techniques besides evolutionary algorithms. An empirical
comparative and complexity analysis between the proposed algorithm and a conventional
representation indicates the efficiency advantages of the solution found. / É apresentada uma variação do algoritmo de Beasley (1992) para o Problema árvore de Steiner Euclidiano. Essa variação utiliza a Representação Nó-Profundidade-Grau que requer, em média, tempo O(n) em operações para gerar e manipular florestas geradoras. Para problemas de árvore geradora essa representação possui complexidade de tempo linear sendo aplicada em problemas de projeto de redes com algoritmos evolutivos. Resultados computacionais são dados para casos de teste envolvendo instâncias de até 500 vértices. Esses resultados demonstram a utilização da representação Nó-Profundidade-Grau em uma heurística exata, e isso sugere a possibilidade de utilização dessa representação em outras técnicas além de algoritmos evolutivos. Um comparativo empírico e da análise de complexidade entre o algoritmo proposto e uma representação convencional indica vantagens na eficiência da solução encontrada.
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Implementação de um algoritmo evolutivo utilizando a representação nó-profundidade-grau no processador Nios II do FPGA / Implementation of a evolutionary algorithm utilizing the representation node-depth-degree in Nios II processor of FPGAVinhal, Gustavo Siqueira 19 August 2013 (has links)
Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-10-06T15:00:35Z
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Previous issue date: 2013-08-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Many relevant problems to NP-Hard class are present in the real world. Among them we
can mention the problems of network design (PNDs) that involve electricity distribution,
vehicle traffic, and others. There are not algorithms which provide a exact solution for
these types of problems with an acceptable computation time. Over the years, research
has been developed used evolutionary algorithms (EAs) to provide an efficient solution
with a acceptable computation time for these problems. In addition, appropriate data
structures may further improve the performance of EAs to PNDs. The node-depth-degree
(NDDE) representation have show significant results for PNDs. The application of EAs
in hardware can improve the performance of the algorithm. In this sense, this work
presents the implementation of a EA in Nios II processor of a FPGA board to solving
the PND minimum spanning tree with degree constraint. The results demonstrate that the
implementation of EAs in hardware brings significant results with better performance,
due to the power of parallelism present in the FPGA. / Diversos problemas pertinentes a classe NP-Difícil estão presentes no mundo real. Dentre
eles pode-se citar os problemas de projeto de redes (PPRs) que envolvem distribuição de
energia elétrica, tráfego de veículos, entre outros. Não existem algoritmos que forneçam
uma solução exata para esses tipos de problemas com um tempo de computação aceitável.
Ao longo dos anos pesquisas estão sendo desenvolvidas utilizado algoritmos evolutivos
(EAs) para fornecer uma solução eficiente com tempo de computção aceitável para tais
problemas. Além disso, estruturas de dados adequadas podem melhorar ainda mais o desempenho
dos EAs para PPRs. A representação nó-profundidade-grau (NDDE) apresenta
resultados significativos para PPRs. A aplicação de EAs em hardware pode melhorar o
desempenho do algoritmo. Nesse sentido, este trabalho apresenta a implementação de um
EA no processador Nios II de uma placa FPGA para solução do PPR da árvore geradora
mínima com restrição de grau. Os resultados demonstram que a implementação de EAs
em hardware traz resultados significativos com melhor desempenho, devido ao poder de
paralelismo presente no FPGA.
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