Paralelização do Algoritmo Fast Non-Dominated Sorting para o Ranqueamento de Cidades de Acordo com Informações do Clima - Barros, Vinícius A.; Nunes, Luiz H.; Souza, Paulo S. L. de; Estrella, Júlio C. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP), 2017)
Algoritmos de otimização multiobjetivo são utilizados para solucionar problemas que envolvam mais de um critério a ser otimizado e geralmente apresentam mais de uma solução ótima. Grandes conjuntos de dados são coletados por sensores, o que torna necessária a utilização de algoritmos paralelos para obtenção de um melhor desempenho. Este trabalho apresenta uma abordagem paralela para o algoritmo de otimização multiobjetivo Fast Non-Dominated Sorting, com a finalidade de diminuir o seu tempo de resposta quando aplicado a um grande volume de dados. Os resultados obtidos constatam ganhos de performance do algoritmo implementado além de apresentar as limitações encontradas.