There are basically two approaches to attempt to improve performance of the algorithms: (i) the hardware-based and (ii) the software-based. The approaches based on software, that before were based on sequences algorithms, could not extract the hardware resources available. To solve this problem the parallel algorithms arose. Parallel algorithms tend to do their jobs more quickly due to their ability to distribute their workload by the available multi-core processors. In the search for the processing improvement the GPU started to be used in general purpose computing, and changed from a simple graphics processor to a parallel coprocessor capable of simultaneously performing thousands of operations. NVIDIA to popularize the GPU use in general purpose computing launched the CUDA which allows developers to parallelize their solutions more intuitively. But it is not an easy task to parallelize in order to improve resources utilization and reduce the processing time. Thus, as the literature offers no suitable mechanism, this paper proposes a method for analysis of parallel algorithms that can help the process of analysis and refactoring code built in CUDA programming platform and what can generate faster, more efficient algorithms in the consumption of hardware resources. / Existem basicamente duas abordagens para tentativas de melhoria de desempenho dos algoritmos: (i) as baseadas em hardware e (ii) as baseadas em software. As baseadas em software que antes se apoiavam em algoritmos sequenciais não conseguiam extrair os recursos de hardware oferecidos. Para solucionar o problema, surgiram os algoritmos paralelos. Algoritmos paralelos tendem a executar suas tarefas mais rapidamente devido à capacidade de distribuir sua carga de trabalho pelos múltiplos núcleos de processadores disponíveis. Na busca pela melhoria de processamento, as GPUs passaram a ser utilizadas na computação de propósito geral e passaram de um simples processador gráfico para um coprocessador paralelo, capaz de executar milhares de operações simultaneamente. A NVIDIA, para popularizar o uso da GPU na computação de propósito geral lançou a CUDA, que permite aos desenvolvedores paralelizar suas soluções de forma mais intuitiva. Porém, a tarefa de paralelizar de forma a aperfeiçoar a utilização de recursos e reduzir o tempo de processamento não é uma tarefa fácil. O estado da arte não apresenta um mecanismo de análise de desempenho adequado, dessa forma, este trabalho propõe um método para análise de algoritmos paralelos que possam auxiliar o processo de análise e refatoração de códigos construídos na plataforma de programação CUDA podendo assim, gerar algoritmos mais rápidos e eficientes no consumo de recursos de hardware.

Made available in DSpace on 2011-03-23T21:19:48Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Item created via OAI harvest from source: http://www.bdtd.ufpa.br/tde_oai/oai2.php on 2011-03-23T21:19:49Z (GMT). Item's OAI Record identifier: oai:bdtd.ufpa.br:312 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The FDTD method in General Coordinates (LN-FDTD) was implemented for analyzing structures not coincident to the Cartesian coordinate system. The method solves the Maxwells equations in time domain, allowing the calculation of data concerning the transitory and steady-state responses of such structures. The method is applied to analyze of special grounding electrodes. A new formulation for the truncating technique UPML, for conductive media, referred here as LN-UPML, was developed and implemented in order to make the simulations viable. A new methodology for locating grounding grid faults using two Artificial Neural Networks is presented. The LN-FDTD software was tested and validated though simulations of various grounding systems. A graphical user interface, named LANE SAGS, was implemented to simplify the use and to automate the data processing. / Neste trabalho, o método FDTD em coordenadas gerais (LN-FDTD) foi implementado para a análise de estruturas de aterramento com geometrias coincidentes ou não com o sistema de coordenadas cartesiano. O método soluciona as equações de Maxwell no domínio do tempo, permitindo a obtenção de dados a respeito da resposta transitória e de regime estacionário de estruturas diversas de aterramento. Uma nova formulação para a técnica de truncagem UPML em coordenadas gerais, para meios condutivos, foi desenvolvida e implementada para viabilizar a análise dos problemas (LN-UPML). Uma nova metodologia baseada em duas redes neurais artificiais é apresentada para a deteccão de defeitos em malhas de terra. O software FDTD em coordenadas gerais foi testado e validado para vários casos. Uma interface gráfica para usuários, chamada LANE SAGS, foi desenvolvida para simplificar o uso e automatizar o processamento dos dados.

Orientador: Sérgio Azevedo de Oliveira / Banca: José Roberto Sanches Mantovani / Banca: Fujio Sato / Resumo: A metaheurística Busca Tabu, é uma técnica baseada em parâmetros de controle, a estrutura de vizinhança e seu próprio algoritmo com poderosas estratégias de busca. Nesta técnica, dada uma configuração, deseja-se passar ao melhor vizinho através da entrada e saída de ramos, obtendo assim a configuração incumbente. Com essa configuração que é considerada como a melhor configuração encontrada até o momento, e mesmo sendo um bom valor o sistema continua a busca procurando mais configurações até encontrar uma que seja melhor que as já encontradas até o momento. As versões paralelas dos algoritmos foram desenvolvidas a partir de um algoritmo BT serial avançado, sob o paradigma de programacão SPMD ("Single Program, Multiple Data"), e as mesmas foram testadas para sistemas testes de pequeno porte (Garver - 6 barras/15 ramos), médio porte (Sul brasileiro - 46 barras/79 ramos) e grande porte (Norte-Nordeste brasileiro - 87 barras/179 ramos) e seus resultados comparados com o resultado do algoritmo BT serial. Esta comparacão mostrou que os algoritmos propostos obtiveram um melhor desempenho, com alta eficiência. / Abstract: This paper deals with the use of Tabu Search metaheurístic applied to solving the problem of transmission system expansion planning (TSEP), analyzed on the static point of view, with the development of parallel algorithms in the environment MPI (?Message Passing Interface "). Tabu Search metaheurístic is a technique based on the control parameters, the structure of the neighborhood and its own algorithm with powerful search strategies. In this technique, given a configuration we want to progress to the best neighbor across the entrance and exit of branches, so getting the configuration incumbent. With this configuration which is regarded as the best configuration found so far, and this is a very good value, the system continuously seeking more settings to find a better than those found throughout the search. The parallel versions of the algorithms were developed from an advanced TS series algorithm on the paradigm of programming SPMD (Single Program Multiple Data), and they were tested for test systems small scale (Garver - bars 6/15 branches), medium scale (South Brazilian - 46 bars/79 branches) and large scale (North-Northeast Brazilian - 87 bars/179 branches), and their results compared with the result of the series algorithm TS. This comparison showed that the proposed algorithms obtained best performance and high efficiency. / Mestre

Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-03-27T12:29:00Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_SimulacaoAmbienteComputacional.pdf: 2208271 bytes, checksum: 587823a8c5179d1f47a482ca42f9fc3c (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-03-27T15:57:27Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_SimulacaoAmbienteComputacional.pdf: 2208271 bytes, checksum: 587823a8c5179d1f47a482ca42f9fc3c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-27T15:57:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_SimulacaoAmbienteComputacional.pdf: 2208271 bytes, checksum: 587823a8c5179d1f47a482ca42f9fc3c (MD5) Previous issue date: 2007-09-21 / Este trabalho apresenta uma nova metodologia computacional, para a comprovação das práticas de estratificação do solo, pelo método de Wenner e o cálculo da resistência de terra pelo método Volt-Amperímetro. Esta metodologia permite ao projetista de sistema de aterramento avaliar com precisão o seu desempenho e propor soluções que melhor atendam aos requisitos de economia e segurança. A base de cálculo que relacionam os campos elétricos e magnéticos são as equações diferenciais de Maxwell, que embora concisas e muito elegantes, são de difícil resolução em problemas reais de engenharia. Isso se deve ao fato de, nos casos reais, a resolução ser num domínio contínuo e de geometria complexa. O método FDTD transforma essas equações diferenciais, no domínio contínuo, em equações algébricas através da discretização do domínio em estudo, essa transformação em equações algébricas em todo domínio discretizado leva a um sistema matricial de grandes dimensões (dezenas a centenas de milhares de linhas e colunas), o qual, uma vez resolvido, conduz aos resultados pretendidos as quais são escritas em um sistema de coordenadas gerais e resolvidas numericamente. No método FDTD emprega-se técnicas numéricas de mapeamento de campo para a determinação dos campos elétrico e magnético, o que permite o conhecimento da difusão de corrente ao longo do volume estudado. A região de influência do aterramento (domínio de análise) é dividida em pequenos elementos de volume na forma de hexaedros, possibilitando o cálculo dos campos em suas faces. Um trabalho de pósprocessamento permite mapear os campos e a distribuição de correntes por todo o domínio. Como resultado são obtidos os valores de tensão, corrente e da resistência de terra em todo o volume. O código computacional utilizado para modelar o problema da resistência de um sistema de aterramento e simulação do método de Wenner , foi desenvolvido em FORTRAN e implementado para ser executado utilizando-se computação paralela em cluster tipo Beowulf de 10 nós onde os resultados foram comparados com os métodos analíticos que já existe na literatura e são apresentados no capítulo VI. / This work presents a new computational methodology, for the attesting practices of soil bedding by the method of Wenner and the calculation of earth resistance by method Volt-ammeter. This methodology allows the grounding planner system evaluate his acting accurately and propose solutions that assist the requirements of economy and safety. The calculation base that relates the electric and magnetic fields is the differential equations of Maxwell, which, although concise and very elegant, are from difficult resolution in real problems of engineering. That is due to the fact that, in the real cases, the resolution is in a continuous domain and of complex geometry. The method FDTD transforms these differential equations, at continuous domain, in algebraic equations through the domain division in study. This transformation in algebraic equations in the whole divided domain takes to a principal system of great dimensions (dozens to hundreds of thousands of lines and columns), which, once resolved, it leads to the intended results that are written in a system of general coordinates and resolved numerically. In the method FDTD are used numeric field map techniques for determination of electric and magnetic fields, which allows the knowledge of current diffusion along the studied region. The region of grounding influence (analysis domain) is divided in small cells in the form of hexahedrons, making possible the calculation of the fields in their faces. A powder-processing work allows mapping the fields and currents distribution for the whole domain. As result, are obtained tension, current and grounding resistance values in the whole analysis domain. The code computacional used to model the resistance problem of a grounding and simulation of the method of Wenner, was developed in FORTRAN and implemented to be executed using parallel computation in cluster type Beowulf 10 knots, where the results were compared with analytical methods that already exist in the literature and are presented in the chapter VI.

TEIXEIRA, Daniel Nascimento. Uma técnica de decomposição a priori para geração paralela de malhas bidimensionais. 2014. 94 f. : Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências, Departamento de Computação, Fortaleza-CE, 2014. / Submitted by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-15T19:57:36Z No. of bitstreams: 1 2014_dis_dnteixeira.pdf: 17919971 bytes, checksum: 092ad12b33cf64a31552e6a839a5a5bc (MD5) / Approved for entry into archive by guaracy araujo (guaraa3355@gmail.com) on 2016-06-15T19:58:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_dis_dnteixeira.pdf: 17919971 bytes, checksum: 092ad12b33cf64a31552e6a839a5a5bc (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-15T19:58:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_dis_dnteixeira.pdf: 17919971 bytes, checksum: 092ad12b33cf64a31552e6a839a5a5bc (MD5) Previous issue date: 2014 / This work describes a technique of two-dimensional domain decomposition for parallel mesh generation. This technique works for both distributed and shared memory and has the freedom to use any data structure that manages rectangular regions parallel to the axes to decompose the domain given as input, such as a quaternary tree (quadtree) or a binary space decomposition (bsp), for example. Any process of mesh generation that respects the prerequisites established can be used in the subdomains created, for instance, Delaunay or Advancing Front, among others. This technique is called a priori because the mesh on the interface of the subdomains is generated prior to the their internal meshes. The load estimation for each sub-domain in this work is performed with the aid of a refined quadtree, whose level of refinement guides the creation of edges that are defined from the bounderies of only inner cells. This way of estimate load produces results that accurately represent the number of elements to be generated in each subdomain. That contributes to a good partitioning of the domain, making the mesh generation in parallel be significantly faster than the serial generation. Furthermore, the quality of the generated mesh in parallel is qualitatively equivalent to that generated serially within acceptable limits. / Este trabalho descreve uma técnica de decomposição de domínios bidimensionais para geração em paralelo de malhas. Esta técnica funciona tanto para memória distribuída quanto compartilhada, além de permitir que se utilize qualquer estrutura de dados que gere regiões quadrangulares paralelas aos eixos para decompor o domínio dado como entrada. Pode se utilizar por exemplo, uma árvore quaternária (quadtree) ou uma partição binária do espaço (bsp). Além disso, qualquer processo de geração de malha que respeite os pré-requisitos estabelecidos pode ser empregado nos subdomínios criados, como as técnicas de Delaunay ou Avanço de Fronteira, dentre outras. A técnica proposta é dita a priori porque a malha de interface entre os subdomínios é gerada antes das suas malhas internas. A estimativa de carga de processamento associada a cada subdomínio é feita nesse trabalho com a ajuda de uma quadtree refinada, cujo nível de refinamento orienta a criação das arestas que são definidas a partir da discretização das fronteiras das células internas. Essa maneira de estimar carga produz resultados que representam, com boa precisão, o número de elementos a serem gerados em cada subdomínio. Isso contribui para um bom particionamento do domínio, fazendo com que a geração de malha em paralelo seja significativamente mais rápida do que a geração serial. Além disso, a qualidade da malha gerada em paralelo é qualitativamente equivalente àquela gerada serialmente, dentro de limites aceitáveis.

Contact detection algorithms are needed in different areas of science and technology. From digital games and computer graphics to high-performance simulations and robotics. These algorithms require great computational effort and are prone to become the bottlenecks of its applications, even more when this computation must be done in real-time or large-scale systems. With the popularization of GPU cards use for both science and business, it is only natural that parallel implementations for this problem arise in the scientific community. In this work the main contact detection algorithms are analyzed and a numerical experiment is performed, with the goal of finding out which algorithm has better computational performance and memory use, or if they efficiency depends on different scenario features. For performing the experiment, a parallel Discrete ElementMethod application was developed using CUDA/C++ with the main algorithms presented in literature, besides these, the author proposes and implements the Sorting Contact Detection algorithm parallelization, that hadn’t been parallelized until now. The tests have found that the parallel Sorting Contact Detection algorithm is the most efficient in all studied scenarios, achieving a good performance and a superiormemory usage than its peers. / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Algoritmos de detecção de contatos são necessários em diferentes áreas da ciência e tecnologia, de jogos digitais e computação gráfica à simulações de alto desempenho e robótica. Esses algoritmos exigem grande esforço computacional e tendem a ser os gargalos das aplicação as quais fazem parte, principalmente em sistemas de grande escala ou em tempo real. Com a popularização das placas GPUs para uso científico e comercial, é natural que surjam implementações paralelas para esse problema. Nesse trabalho os principais algoritmos de detecção de contatos para GPU são analisados e é realizado umexperimento numérico, com objetivo de descobrir qual algoritmo é o melhor emtermos de desempenho computacional e uso de memória, ou se a eficiência de cada umdepende das diferentes características do cenários. Para a realização do experimento, foi implementado em CUDA/C++ uma aplicação paralela doMétodo dos Elementos Discretos comos principais algoritmos apresentados na literatura, além desses o autor propõe e implementa a paralelização do algoritmo de detecção com ordenação e busca binária que ainda não havia sido paralelizado. Após os testes é constatado que o algoritmo com ordenação e busca é o mais eficiente para todos os cenários estudados, obtendo nos resultados um bom desempenho em tempo de execução e com uso de memória muito superior aos outros.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:00Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-10-17Bitstream added on 2014-06-13T20:30:51Z : No. of bitstreams: 1 gulo_casj_me_sjrp.pdf: 1004896 bytes, checksum: d189543ceda76e9ee5b4a62ae7aaaffa (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A evolução constante na velocidade de cálculos dos processadores tem sido uma grande aliada no desenvolvimento de áreas da Ciência que exigem processamento de alto desempenho. Associados aos recursos computacionais faz-se necessário o emprego de técnicas de computação paralela no intuito de explorar ao máximo a capacidade de processamento da arquitetura escolhida, bem como, reduzir o tempo de espera no processamento. No entanto, o custo financeiro para aquisição deste tipo dehardwarenão é muito baixo, implicando na busca de alternativas para sua utilização. As arquiteturas de processadores multicoree General Purpose Computing on Graphics Processing Unit(GPGPU), tornam-se opções de baixo custo, pois são projeta-das para oferecer infraestrutura para o processamento de alto desempenho e atender aplicações de tempo real. Com o aperfeiçoamento das tecnologias multicomputador, multiprocessador e GPGPU, a paralelização de técnicas de processamento de imagem tem obtido destaque por vi-abilizar a redução do tempo de processamento de métodos complexos aplicados em imagem de alta resolução. Neste trabalho, é apresentado o estudo e uma abordagem de paralelização em GPGPU, utilizando a arquitetura CUDA, do método de suavização de imagem baseado num modelo variacional, proposto por Jin e Yang (2011), e sua aplicação em imagens com al-tas resoluções. Os resultados obtidos nos experimentos, permitiram obter um speedupde até quinze vezes no tempo de processamento de imagens, comparando o algoritmo sequencial e o algoritmo otimizado paralelizado em CUDA, o que pode viabilizar sua utilização em diversas aplicações de tempo real / Supported by processors evolution, high performance computing have contributed to develop-ment in several scientific research areas which require advanced computations, such as image processing, augmented reality, and others. To fully exploit high performance computing availa-ble in these resources and to decrease processing time, is necessary apply parallel computing. However, those resources are expensive, which implies the search for alternatives ways to use it. The multicore processors architecture andGeneral Purpose Computing on Graphics Proces-sing Unit(GPGPU) become a low cost options, as they were designed to provide infrastructure for high performance computing and attend real-time applications.With the improvements gai-ned in technologies related to multicomputer, multiprocessor and, more recently, to GPGPUs, the parallelization of computational image processing techniques has gained extraordinary pro-minence. This parallelization is crucial for the use of such techniques in applications that have strong demands in terms of processing time, so that even more complex computational algo-rithms can be used, as well as their use on images of higher resolution. In this research, the parallelization in GPGPU of a recent image smoothing method based on a variation model is described and discussed. This method was proposed by Jin and Yang (2011) and is in-demand due to its computation time, and its use with high resolution images. The results obtained are very promising, revealing a speedup about fifteen times in terms of computational speed

Orientador: Antonio Carlos Sementille / Banca: José Remo Ferreira Brega / Banca: Edgard A. Lamounier Junior / Resumo: A evolução constante na velocidade de cálculos dos processadores tem sido uma grande aliada no desenvolvimento de áreas da Ciência que exigem processamento de alto desempenho. Associados aos recursos computacionais faz-se necessário o emprego de técnicas de computação paralela no intuito de explorar ao máximo a capacidade de processamento da arquitetura escolhida, bem como, reduzir o tempo de espera no processamento. No entanto, o custo financeiro para aquisição deste tipo dehardwarenão é muito baixo, implicando na busca de alternativas para sua utilização. As arquiteturas de processadores multicoree General Purpose Computing on Graphics Processing Unit(GPGPU), tornam-se opções de baixo custo, pois são projeta-das para oferecer infraestrutura para o processamento de alto desempenho e atender aplicações de tempo real. Com o aperfeiçoamento das tecnologias multicomputador, multiprocessador e GPGPU, a paralelização de técnicas de processamento de imagem tem obtido destaque por vi-abilizar a redução do tempo de processamento de métodos complexos aplicados em imagem de alta resolução. Neste trabalho, é apresentado o estudo e uma abordagem de paralelização em GPGPU, utilizando a arquitetura CUDA, do método de suavização de imagem baseado num modelo variacional, proposto por Jin e Yang (2011), e sua aplicação em imagens com al-tas resoluções. Os resultados obtidos nos experimentos, permitiram obter um speedupde até quinze vezes no tempo de processamento de imagens, comparando o algoritmo sequencial e o algoritmo otimizado paralelizado em CUDA, o que pode viabilizar sua utilização em diversas aplicações de tempo real / Abstract: Supported by processors evolution, high performance computing have contributed to develop-ment in several scientific research areas which require advanced computations, such as image processing, augmented reality, and others. To fully exploit high performance computing availa-ble in these resources and to decrease processing time, is necessary apply parallel computing. However, those resources are expensive, which implies the search for alternatives ways to use it. The multicore processors architecture andGeneral Purpose Computing on Graphics Proces-sing Unit(GPGPU) become a low cost options, as they were designed to provide infrastructure for high performance computing and attend real-time applications.With the improvements gai-ned in technologies related to multicomputer, multiprocessor and, more recently, to GPGPUs, the parallelization of computational image processing techniques has gained extraordinary pro-minence. This parallelization is crucial for the use of such techniques in applications that have strong demands in terms of processing time, so that even more complex computational algo-rithms can be used, as well as their use on images of higher resolution. In this research, the parallelization in GPGPU of a recent image smoothing method based on a variation model is described and discussed. This method was proposed by Jin and Yang (2011) and is in-demand due to its computation time, and its use with high resolution images. The results obtained are very promising, revealing a speedup about fifteen times in terms of computational speed / Mestre

Orientador: Sérgio Azevedo de Oliveira / Banca: Rubén Augusto Romero Lazaro / Banca: Eduardo Nobuhiro Asada / Resumo: Neste trabalho foram implementados diversos agentes heuristicos construtivos, baseados no modelo híbrido linear, que fazem parte de um time assíncrono que tem como objetivo gerar configurações de boa qualidade para inicializar as metaheuríticas que resolvem o problema do planejamento da expansão da transmissão dos sistemas de energia elétrica. A teoria de times assíncronos foi aplicada para reunir as qualidades individuais dos métodos heurísticos, de uma maneira que, partindo de uma configuração base (sem adições) e utilizando um fluxo de dados cíclico, os agentes construtivos adicionassem circuitos a esta configuração de maneira sistemática e aleatória até que esta atenda as demandas de carga solicitadas pelo sistema elétrico em um horizonte futuro. Estas configurações foram então utilizadas por um algoritmo genético no intuito de validar a qualidade das mesmas. Os algoritmos foram implementados em Fortran, utilizando as rotinas de trocas de mensagens do LAM-MPI e simulados para sistemas teste de pequeno, médio e grande porte em ambiente de processamento distribuido. Os resultados comprovam que os times ass'ıncronos de vários metodos heurísticos são mais eficazes comparados com uma única heurística. / Abstract: In this study, it was implemented several constructive heuristic algorithms, based on hybrid linear model, which are part of a asynchronous team that aims to generate initial solutions with good quality for meta-heuristics that solve the transmission expansion planning problem of electric power systems. The theory of asynchronous team was applied to meet the individual qualities of each heuristic method, in a way that, starting from a base network configuration and using a cyclical flow of data, heuristic agents add circuits to is configuration in a systematic and random way until they meet the load demands requested by the electrical system on a future horizon. Then these configurations are utilized by a genetic algorithm in order to validate the quality of them. The algorithms were implemented in Fortran, using exchanging messages routines from LAM-MPI and simulated for small, medium and large size test-systems in distributed processing environment. The results show that the solutions obtained with asynchronous teams of several heuristic methods are more effective than the solutions with a single heuristic algorithm. / Mestre

CNPq / Este trabalho apresenta um algoritmo genético paralelo (AGP) para o problema de dobramento de proteínas, utilizando o modelo 3DHP-SC. Este modelo tem sido pouco abordado devido ao elevado grau de complexidade envolvido. Foi proposta uma função de fitness baseada na energia livre e na compacidade do dobramento. Operadores genéticos especiais foram desenvolvidos, além de estratégias para auxiliar o algoritmo no processo de busca de conformações de proteínas. Vários experimentos foram realizados para ajustar todos os parâmetros do sistema, incluindo os parâmetros básicos do AG (probabilidades de mutação e crossover, e o tamanho de torneio) e os parâmetros dos operadores especiais e das estratégias. O efeito da matriz de energias para o modelo no desempenho do algoritmo também foi estudado. Uma comparação com outra abordagem de computação evolucionária também foi realizada, a fim de verificar o desempenho do método proposto. Devido a não existir, até então, benchmarks para teste deste modelo, foi proposto um conjunto de 25 sequências baseado em outro modelo mais simplificado. Os resultados obtidos mostraram que o AGP alcançou um bom nível de eficiência e obteve dobramentos biologicamente coerentes, sugerindo a adequabilidade da metodologia proposta. / This work presents a parallel genetic algorithm (PGA) for the protein folding problem, using the 3DHP-SC model. This model has been sparsely studied in the literature due to its complexity. A new fitness function was proposed, based on the free-energy and compacity of the folding. Special genetic operators were developed, besides strategies to aid the algorithm in the search of protein conformations. Many experiments were done to adjust all the parameters of the system, including the basic parameters of the GA (mutation and crossover probability, and tournament size) and parameters of the special genetic operators and strategies. The effect of the energy matrix of the model in the performance of the algorithm was also studied. Moreover, a comparison with other evolutionary computation approach was done, to verify the performance of the proposed method. Since there is no benchmark available to date, a set of 25 sequences was used, based on a simpler model. Results show that the PGA achieved a good level of efficiency and obtained biologically coherent results, suggesting its adequacy for the problem.