Paralelização do Algoritmo Fast Non-Dominated Sorting para o Ranqueamento de Cidades de Acordo com Informações do Clima

  • Vinícius A. Barros
  • Luiz H. Nunes
  • Paulo S. L. de Souza
  • Júlio C. Estrella

Resumo


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.
Publicado
10/04/2017
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BARROS, Vinícius A.; NUNES, Luiz H.; SOUZA, Paulo S. L. de; ESTRELLA, Júlio C.. Paralelização do Algoritmo Fast Non-Dominated Sorting para o Ranqueamento de Cidades de Acordo com Informações do Clima. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DE SÃO PAULO (ERAD-SP) , 2017, São Carlos. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017 . p. 41 - 44.