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CPGEI (Mestrado) Marlon Henrique Scalabrin 31/03/12

Defesa Pública de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Quando 31/03/2012
das 09h00 até 12h00
Onde Sala de Defesas I-002 (Prédio Poty)
Nome do Contato Prof. Heitor Silvério Lopes
Participantes Prof. Heitor Silvério Lopes, Dr. Orientador - UTFPR
Banca examinadora:
Prof. Heitor Silvério Lopes, Dr. Presidente - UTFPR
Prof. Wagner Rodrigo Weinert, Dr. - IFPR
Prof. Luiz Carlos de Abreu Rodrigues, Dr. - UTFPR
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Mega Harmony Search: Algoritmo de Busca Harmônica Baseado em População e Implementado em Unidades de Processamento Gráfico

Resumo: Este trabalho propõe uma modificação da meta-heurística Busca Harmônica (HS) a partir de uma nova abordagem baseada em população, empregando, também, algumas estratégias inspiradas em outras meta-heurísticas. Este novo modelo foi implementado utilizando a arquitetura de programação paralela CUDA em uma GPU. O uso de placas de processamento gráficas (GPU) para processamento de propósito geral está crescendo, e estas têm sido utilizadas por muitos pesquisadores para processamento científico. Seu uso se mostra interessante para meta-heurísticas populacionais, podendo realizar muitas operações simultaneamente. O algoritmo Busca Harmônica é uma meta-heurística inspirada no objetivo de um músico em buscar uma harmonia perfeita. No modelo proposto incluiu-se uma população de harmonias temporárias que são geradas a cada nova iteração, permitindo a realização simultânea de diversas avaliações de função. Assim aumenta-se o grau de paralelismo da Busca Harmônica, possibilitando maiores ganhos de velocidade com o uso de arquiteturas paralelas. O novo modelo proposto executado em GPU foi denominado Mega Harmony Search (MHS). Na implementação em GPU cada passo do algoritmo é tratado individualmente em forma de kernels com configurações particulares para cada um. Para demonstrar a eficácia do modelo proposto foram selecionados alguns problemas de benchmark, como a otimização de estruturas de proteínas, a otimização de treliças e problemas matemáticos. Através de experimentos fatoriais foi identificado um conjunto de parâmetros padrão, os quais foram utilizados nos outros experimentos. As análises realizadas sobre resultados experimentais mostram que o MHS apresentou solução de qualidade equivalente e ganhos de velocidade, com a sua execução em GPU, superiores a 50x quando comparado ao algoritmo original executado em CPU. Em trabalhos futuros poderão ser estudadas novas modificações ao algoritmo, como a implementação de nichos e estudos de estratégias de interação entre eles.
Palavras-chave: Busca Harmônica, Meta-heurística baseada em População, GPU, CUDA

Mega Harmony Search: Population-Based Harmony Search Algorithm Implemented on Graphics Processing Units

Publicações:

BENITEZ, C. M. V. ; Marlon H. Scalabrin ; LOPES, H. S. ; LIMA, C.R.E. . Reconfigurable Hardware Computing for Accelerating Protein Folding Simulations Using the Harmony Search Algorithm and the 3D-HP-Side Chain Model, v. 7017, p. 363-374, 2011.

OLIVEIRA, D. R. ; Marlon H. Scalabrin ; TEODORO, F. R. ; PARPINELLI, R. S. ; LOPES, H. S. . Comparação de técnicas de computação evolucionária para o projeto de filtros digitais de resposta finita ao impulso. In: Heitor S. Lopes; Ricardo H. C. Takahashi. (Org.). Computação Evolucionária em Problemas de Engenharia. Curitiba - PR: Omnipax, 2011, v. , p. 107-128.

SCALABRIN, M. H. ; PARPINELLI, R. S. ; LOPES, H. S. . Paralelização do Algoritmo Harmony Search Utilizando Unidade de Processamento Gráfico. In: CILAMCE, 2010, Buenos Aires. Mecánica Computacional. Buenos Aires, 2010. v. XXIX. p. 7109-7121.

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