nÃo hà / Este trabalho foi motivado pela necessidade da exploraÃÃo do potencial do paralelismo distribuÃdo em aplicaÃÃes em OtimizaÃÃo CombinatÃria. Para tanto, propomos uma interface de programaÃÃo distribuÃda, na qual prezamos dois requisitos principais: eficiÃncia e reuso. O primeiro advÃm da necessidade de aplicaÃÃes de CAD exigirem mÃximo desempenho possÃvel. Assim sendo, especificamos esta interface como uma extensÃo da biblioteca MPI, a qual à assumida como eficiente para aplicaÃÃes distribuÃdas. O requisito reuso deve tornar compatÃveis duas caracterÃsticas importantes: assincronismo e operaÃÃes coletivas. O assincronismo deve estar presente na interface, uma vez que as aplicaÃÃes em OtimizaÃÃo CombinatÃria, em sua maioria, possuem uma natureza assÃncrona. OperaÃÃes coletivas sÃo funcionalidades que devem estar disponÃveis na interface, de modo que possam ser utilizadas por aplicaÃÃes em suas execuÃÃes. Tendo em vista atender o requisito reuso, baseamos esta interface nos Modelos de ComputaÃÃo DistribuÃda Dirigidos por Eventos e por Pulsos, pois os mesmos sÃo assÃncronos e permitem a incorporaÃÃo de operaÃÃes coletivas. Implementamos parcialmente a inteface definida neste trabalho. Tendo em vista validar uso desta inteface por aplicaÃÃes em OtimizaÃÃo CombinatÃria, selecionamos duas aplicaÃÃes e as implementamos utilizando a interface. SÃo elas a tÃcnica Branch-and-Bound e o Problema do Conjunto Independente MÃximo (CIM). Fornecemos tambÃm alguns resultados experimentais. / This work was motivated by the need of exploiting the potential of distributed paralelism in combinatorial optimization applications. propose a distributed programming interface, To achieve this goal, we in which we cherish two main requirements: eciency and reuse. The rst stems from the need of HPC (High applications require maximum possible performance. Performance Computing) Therefore, we specify our interface as an extension of the MPI library, which is assumed to be ecient for distributed applications. The reuse requirement must make compatible two important features: asynchronism and collective operations. Asynchronism must be present at our interface, once most of combinatorial optimization applications have an asynchronous nature. Collective operations are features that should be available in the interface, so that they can be used by applications in their execution. In order reach the reuse requirement, we based this interface on the Event- and Pulse-driven Models of Distributed Computing, once they are asynchronous and allow the incorporation of collective operations. We implemented partially the interface dened in this work. In order to validate the use of the inteface by combinatorial optimization applications, we selected two applications and implemented them using our interface. They are the Branch-and-Bound technique and the Maximum Stable Set Problem (MSSP). We also provide some experimental results.

nÃo hà / O objetivo deste trabalho foi propor uma aplicaÃÃo baseada na metaheurÃstica Busca Tabu (TS) para ser utilizada em serviÃos de manutenÃÃo preventiva em campo (FPMS) a fim de obter maior eficiÃncia logÃstica, atravÃs do roteamento de setores de manutenÃÃo. Ao contrÃrio dos serviÃos realizados na indÃstria, onde todos os sistemas, mÃquinas e equipamentos estÃo localizados praticamente no mesmo local, serviÃos de manutenÃÃo em campo requerem um componente adicional diretamente relacionado ao custo, que se refere exatamente a diferenÃa entre a unidade de base e local de trabalho. ServiÃos em campo podem ser considerados uma variaÃÃo do Problema do Caixeiro Viajante (PCV) e suas diferentes abordagens, como o Problema DinÃmico do Reparador Viajante (DTRP - Dynamic Travelling Repairman Problem) proposto por Bertsimas e Van Ryzin. Em situaÃÃes prÃticas do dia-a-dia existe uma enorme demanda por serviÃos de manutenÃÃo a serem realizados em campo, demonstrando sua relevÃncia: elevadores, escadas rolantes, aparelhos seguranÃa eletrÃnica residencial, suporte de TI à hardwares, entre outros. O mÃtodo foi implementado e testado em problemas da biblioteca TSP-LIBRARY variando de 17 a 280 pontos. Boas soluÃÃes foram encontradas em um tempo de processamento aceitÃvel. O input do problema leva em consideraÃÃo duas formas: coordenadas geogrÃficas ou coordenadas cartesianas. Para uma aplicaÃÃo prÃtica do mundo real, foi considerada uma empresa de manutenÃÃo em elevadores e os resultados tambÃm foram eficientes, reduzindo bastante os custos de transporte e a logÃstica empregada na operaÃÃo. / The aim of this paper was to propose an application based on the Metaheuristic Tabu Search (TS) to be used on FIELD PREVENTIVE MAINTENANCE SERVICES (FPMS) in order to get more logistics efficiency by routing maintenance sectors. Unlike services performed in industry, where all systems, machines and equipment are located practically in the same location, maintenance services in the field require an additional component directly related to cost, which refers to exactly offset between the base unit and jobsite. Services in the field can be considered a variation of the Travelling Salesman Problem (TSP) and its different approaches, like the DTRP (Dynamic Travelling Repairman Problem) proposed by Bertsimas and Van Ryzin. There is a huge demand for maintenance in the field, demonstrating its relevance: elevators, escalators, electronic devices for home-security, IT hardware support and others. The method was designed, implemented and tested in problems of the TSP-LIBRARY ranging from 17 up to 280 points. Good solutions were found in a acceptable processing time. The input data can be made by geographical coordinates or 2D-coordinates. For a real-world application, it was considered an Elevator Company and the results were also efficient, greatly reducing transportation cost and logistics used in the operation.

FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / Phylogenetic tree structures express similarities, ancestrality, and relationships between species or group of species, and are also known as evolutionary trees or phylogenies. Phylogenetic trees have leaves that represent species (taxons), and internal nodes that correspond to hypothetical ancestors of the species. In this thesis we rst present elements necessary to the comprehension of phylogenetic trees systematics, then efcient algorithms to build them will be described. Molecular biology concepts, life evolution, and biological classication are important to the understanding of phylogenies. Phylogenetic information may provide important knowledge to biological research work, such as, organ transplantation from animals, and drug toxicologic tests performed in other species as a precise prediction to its application in human beings. To solve a phylogeny problem implies that a phylogenetic tree must be built from known data about a group of species, according to an optimization criterion. The approach to this problem involves two main steps: the rst refers to the discovery of perfect phylogenies, in the second step, information extracted from perfect phylogenies are used to infer more general ones. The techniques that are used in the second step take advantage of evolutionary hypothesis. The problem becomes NP-hard for a number of interesting hypothesis, what justify the use of inference methods based on heuristics, metaheuristics, and approximative algorithms. The description of an innovative technique based on local search with multiple start over a diversied neighborhood summarizes our contribution to solve the problem. Moreover, we used parallel programming in order to speed up the intensication stage of the search for the optimal solution. More precisely, we developed an efcient algorithm to obtain approximate solutions for a phylogeny problem which infers an optimal phylogenetic tree from characteristics matrices of various species. The designed data structures and the binary data manipulation in some routines accelerate simulation and illustration of the experimentation tests. Well known instances have been used to compare the proposed algorithm results with those previously published. We hope that this work may arise researchers' interest to the topic and contribute to the Bioinformatics area. / Ãrvores filogenÃticas sÃo estruturas que expressam a similaridade, ancestralidade e relacionamentos entre as espÃcies ou grupo de espÃcies. Conhecidas como Ãrvores evolucionÃrias ou simplesmente filogenias, as Ãrvores filogenÃticas possuem folhas que representam as espÃcies (tÃxons) e nÃs internos que correspondem aos seus ancestrais hipotÃticos. Neste trabalho, alÃm das informaÃÃes necessÃrias para o entendimento de toda a sistemÃtica filogenÃtica, sÃo apresentadas tÃcnicas algorÃtmicas para construÃÃo destas Ãrvores. Os conceitos bÃsicos de biologia molecular, evoluÃÃo da vida e classificaÃÃo biolÃgica, aqui descritos, permitem compreender o que à uma Filogenia e qual sua importÃncia para a Biologia. As informaÃÃes filogenÃticas fornecem,por exemplo, subsÃdios importantes para decisÃes relativas aos transplantes de ÃrgÃos ou tecidos de outras espÃcies para o homem e para que testes de reaÃÃo imunolÃgica ou de toxicidade sejam feitos antes em outros sistemas biolÃgicos similares ao ser humano. Resolver um Problema de Filogenia corresponde à construÃÃo de uma Ãrvore filogenÃtica a partir de dados conhecidos sobre as espÃcies em estudo, obedecendo a algum critÃrio de otimizaÃÃo. A abordagem dada a esse problema envolve duas etapas, a primeira, referente aos casos em que as filogenias sÃo perfeitas cujos procedimentos desenvolvidos serÃo utilizados na segunda etapa, quando deve ser criada uma tÃcnica de inferÃncia para a filogenia num caso geral. Essas tÃcnicas consideram de forma peculiar as hipÃteses sobre o processo de evoluÃÃo. Para muitas hipÃteses de interesse o problema se torna NP-DifÃcil, justificando-se o uso de mÃtodos de inferÃncia atravÃs de heurÃsticas, meta-heurÃsticas e algoritmos aproximativos. Nossa contribuiÃÃo neste trabalho consiste em apresentar uma tÃcnica de resoluÃÃo desse problema baseada em buscas locais com partidas mÃltiplas em vizinhanÃas diversificadas. Foi utilizada a programaÃÃo paralela para minimizar o tempo de execuÃÃo no processo de intensificaÃÃo da busca pela soluÃÃo Ãtima do problema. Desta forma, desenvolvemos um algoritmo para obter soluÃÃes aproximadas para um Problema da Filogenia, no caso, para inferir, a partir de matrizes de caracterÃsticas de vÃrias espÃcies, uma Ãrvore filogenÃtica que mais se aproxima da histÃria de sua evoluÃÃo. Uma estrutura de dados escolhida adequadamente aliada à manipulaÃÃo de dados em binÃrio em algumas rotinas facilitaram a simulaÃÃo e ilustraÃÃo dos testes realizados. InstÃncias com resultados conhecidos na literatura foram utilizadas para comprovar a performance do algoritmo. Esperamos com este trabalho despertar o interesse dos pesquisadores da Ãrea de ComputaÃÃo, consolidando, assim, o crescimento da BioinformÃtica.