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Previous issue date: 2017 / Programas de computadores s?o muito utilizados para resolu??o de problemas complexos
em engenharia. Atualmente, espera-se que um engenheiro saiba mais que apenas utiliz?-los,
sendo esta habilidade muito valorizada no mercado de trabalho. Tal habilidade possibilita que
profissionais consigam utilizar um maior conjunto de ferramentas para solucionar problemas. As
simula??es computacionais, por exemplo, podem ser utilizadas como ferramenta de aquisi??o de
conhecimento, permitindo que um profissional ou um estudante crie, teste e valide suas hip?teses.
As simula??es tamb?m s?o utilizadas em pesquisas cient?ficas como alternativa a experimentos
de dif?cil obten??o e na ind?stria para reduzir custos. Por?m, uma simula??o pode consumir mais
recursos do que os dispon?veis em um computador, tornando seu tempo de execu??o invi?vel.
Uma forma barata de se obter mais desempenho ? utilizando um cluster de computadores
comuns. Dessa forma, seria poss?vel utilizar os laborat?rios de inform?tica dispon?veis para
execut?-las. Entretanto, isso implicaria em conhecimentos aprofundados em computa??o paralela
e/ou distribu?da por parte dos usu?rios, dificultado o desenvolvimento de aplica??es. Com o
objetivo de minimizar o tempo de execu??o de simula??es complexas utilizando clusters e
permitir que usu?rios com poucos conhecimentos em programa??o paralela e/ou distribu?da
possam utiliz?-lo, este trabalho apresenta uma solu??o denominada ?plataforma RedBlue?. Essa
plataforma recebe a aplica??o do usu?rio e a executa nos n?s do cluster de forma autom?tica
e transparente para o mesmo. Para testar a plataforma desenvolvida foram realizados testes
com redes neurais artificiais e com um algoritmo gen?tico simples, ambos buscando descobrir a
melhor configura??o de par?metros para determinado problema. Utilizaram-se 60 m?quinas de
um laborat?rio de inform?tica para testar a plataforma. Os resultados mostram que houve uma
redu??o de at? 98% no tempo de execu??o do experimento com redes neurais e 99,3% para o
experimento com o algoritmo gen?tico em compara??o a execu??o sequencial. Esses resultados
indicam que a plataforma ? vi?vel para utiliza??o em laborat?rios de inform?tica, possibilitando
uma redu??o consider?vel no tempo de execu??o de simula??es complexas. A plataforma ?
aplic?vel a um n?mero flex?vel de computadores, ajustando-se ? capacidade dos laborat?rios.
Al?m disso, pode ser utilizada como instrumento ?til ao ensino e pesquisa. Ressalta-se que
a utiliza??o de simula??es computacionais para ensino e pesquisa contribui n?o apenas para
a aprendizagem de conte?dos, mas tamb?m para o surgimento de habilidades necess?rias ao
mercado de trabalho do engenheiro. / Disserta??o (Mestrado Profissional) ? Programa de P?s-Gradua??o em Educa??o, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2017. / Computer programs are commonly used to solve complex engineering problems, and it is
expected from an engineer a more than hands-on experience in using these computer programs
with the ability to develop them using a wide range of tools. Computational simulations, for
instance, can be used as tools for knowledge acquisition allowing a professional or student
to create, test and validate their hypotheses. Such simulations are used at an academic setting
as an alternative to expensive experiments. However, a simulation can take more resources
than those available in a single computer machine, rendering long execution times. To create a
cluster of regular computers, such as the ones already available at computer labs, is a cheaper
alternative to improve such execution times. One major drawback of this approach is that the
user must be knowledgeable in parallel and distributed programming, which makes software
development harder. To overcome such constraints, this work presents a solution named ?RedBlue
platform?that receives and runs user?s applications over a computer cluster in an automatic,
transparent manner. To test the RedBlue platform, we performed a set of tests via artificial
neural networks and a simplified genetic algorithm, whose main purpose was to search for the
best-suited parameter configurations for the application problem at hand. To test the platform,
the experiments were run using 60 computer machines from a computer lab. This study has
identified a reduction in execution times of 98% for neural networks, and a reduction of 99,3%
for the genetic algorithm, and also shown that the platform is suited for real-world applications of
simulations at computer labs. Furthermore, the platform accepts a variable number of computers,
easily adaptable to different academic environments, such as research and training. Lastly, we
have noted that computational simulations not only contribute to research and learning, but also
to develop the required industry skills.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:acervo.ufvjm.edu.br/jspui:1/1575 |
| Date | 13 November 2017 |
| Creators | Pedras, Marcelo Br?ulio |
| Contributors | Fonseca, Alexandre Ramos, Horta, Euler Guimar?es, Andrade, Paulo C?sar de Resende, Torres, Libardo Andr?s Gonz?lez, Horta, Euler Guimar?es, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri (UFVJM), Fonseca, Alexandre Ramos |
| Publisher | UFVJM |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFVJM, instname:Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, instacron:UFVJM |
| Rights | A concess?o da licen?a deste item refere-se ao ? termo de autoriza??o impresso assinado pelo autor, assim como na licen?a Creative Commons, com as seguintes condi??es: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publica??o, autorizo a Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e o IBICT a disponibilizar por meio de seus reposit?rios, sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei n? 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permiss?es assinaladas, para fins de leitura, impress?o e/ou download, a t?tulo de divulga??o da produ??o cient?fica brasileira, e preserva??o, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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