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mansano_em_me_ilha.pdf: 1079424 bytes, checksum: 900c3e74964f43e940cd65196fc6d58b (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / 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. / 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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/87228 |
| Date | 20 February 2008 |
| Creators | Mansano, Elisângela Menegasso [UNESP] |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (UNESP), Oliveira, Sérgio Azevedo de [UNESP] |
| Publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 144 f. : il., (algumas color.) |
| Source | Aleph, reponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -1, -1 |
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