Esta tese melhora o upper bound de tempo e de espaço da resolução paralela do Subset-Sum Problem (SSP) - que é uma variante do Problema da Mochila - numa máquina PRAM SIMD CREW (Parallel Random Access Machine; Single Instruction/Multiple Data; Concurrent Read/Exclusive Write) nos dois paradigmas mais consagrados na literatura científica, isto é, tanto na abordagem através das listas como por programação dinâmica. Com relação ao primeiro paradigma, é apresentada uma paralelização ótima e adaptativa do conhecido algoritmo das duas listas de Horowitz e Sahni (JACM, 1974) numa PRAM SIMD CREW de p processadores: ela resolve o SSP de n objetos em tempo O(2n/2/p) e espaço O(2n/2), onde 1 p < 2n/2/n2. Como esse algoritmo seqüencial tem até hoje a melhor complexidade de tempo para a resolução do Problema da Mochila, então nosso algoritmo paralelo pode ser considerado, a partir de agora, como o melhor resultado teórico de toda a literatura. Além disso, são apresentados três algoritmos paralelos adaptativos baseados no paradigma da programação dinâmica, que são os primeiros a resolverem o SSP de n objetos e capacidade c em tempo o(nc/p) e espaço O(n+c) numa PRAM SIMD CREW de p processadores. Eles melhoram as complexidades de tempo e de espaço do algoritmo de Lin e Storer, (JPDC, 1991), que vinha sendo o mais eficiente até o momento.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:2748 |
| Date | 00 December 2003 |
| Creators | Carlos Alberto Alonso Sanches |
| Contributors | Nei Yoshihiro Soma, Horacio Hideki Yanasse |
| Publisher | Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA, instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica, instacron:ITA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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