Implementação do algoritmo de Newman para identificação de comunidades em placas gráficas

Communities are present on physical, chemical and biological systems and their identification is fundamental for the comprehension of the behavior of these systems. Recently, available data related to complex networks have grown exponentially, demanding more computational power. The Graphical Processing Unit (GPU) is a cost effective alternative suitable for this purpose. We investigate the convenience of this for network science by proposing a GPU based implementation of Newman community detection algorithm. We showed that the processing time of matrix multiplications of GPUs grow slower than CPUs in relation to the matrix size. It was proven, thus, that GPU processing power is a viable solution for community dentification simulation that demand high computational power. Our implementation was tested on an integrated biological network for the bacterium Escherichia coli

Aplicação do algoritmo Rough Sets em um Data Warehouse

This Project aims to develop methods for data classification in a Data Warehouse for decision-making purposes. We also have as another goal the reduction of an attribute set in a Data Warehouse, in which a given reduced set is capable of keeping the same properties of the original one. Once we achieve a reduced set, we have a smaller computational cost of processing, we are able to identify non-relevant attributes to certain kinds of situations, and finally we are also able to recognize patterns in the database that will help us to take decisions. In order to achieve these main objectives, it will be implemented the Rough Sets algorithm. We chose PostgreSQL as our data base management system due to its efficiency, consolidation and finally, it’s an open-source system (free distribution)

Uma proposta de resolução para problemas de roteirização de veículos baseada no algoritmo genético

The vehicle routing problem is to nd a better route to meet a set of customers who are geographically dispersed using vehicles that are a central repository to which they return after serving customers. These customers have a demand that must be met. Such problems have a wide practical application among them we can mention: school transport, distribution of newspapers, garbage collection, among others. Because it is a classic problem as NP-hard, these problems have aroused interest in the search for viable methods of resolution. In this paper we use the Genetic Algorithm as a resolution

Busca quântica de dados XML usando algoritmo de Grover

This paper presents a quantum search algorithm implementation with small modifications. The algorithm idea is to be hybrid, capable to run on classical systems and quantum systems. We present the concepts of quantum search and introduced a pseudo-framework able to generate code for classical computers (C++) and quantum computers (QCL). The algorithms were submitted to simulations, which resulted in a comparative study of the operation of Grover’s algorithm on both systems, carrying out searches in a mass of data in XML format files. As a result, we see very similar numbers between classical and quantum systems, this creates an expectation that the search in real quantum computers is much more efficient.

Algoritmo híbrido neural-imuno aplicado ao diagnóstico de distúrbios de tensão em sistemas de distribuição de energia elétrica

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Algoritmo tabu search especializado para o problema de planejamento da expansao de sistemas de transmissão

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Otimização da operação de sistemas de distribuição radiais usando um algoritmo genético especializado

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Implementação do algoritmo de treinamento do classificador floresta de caminhos ótimos em GPU

Técnicas de reconhecimento de padrões tem como principal objetivo classificar um conjunto de amostras, sendo o processo de aprendizado a fase de maior consumo de tempo. O problema pode piorar em ferramentas de classificação interativas, o que pode ser inaceitável para grandes bases de dados. Um exemplo de classificador é o baseado em Floresta de Caminhos Ótimos [8] - OPF. Dado que muitos trabalhos tem sido orientados à implementação de algoritmos de reconhecimento de padrões em ambiente General Purpose Graphics Processing Unit - GPGPU, o presente estudo objetivou a implementação da etapa de treinamento do classificador Floresta de Caminhos Ótimos em CUDA, visando aumentar a sua eficiência. A otimização do classificador em CUDA demonstrou uma fase de treinamento mais rápida que a versão original.

Utilização de um algoritmo de caminho mínimo no processo de recolhimento do palhiço da cana-de-açúcar

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Resolução do problema de fluxo de potência ótimo pela meta-heurística algoritmo dos fogos de artifício de busca dinâmica com mutação de covariância

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Algoritmo da divisão de Euclides : uma nova proposta de ensino de matemática na educação básica

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Algoritmo neurogenético com vistas para o planejamento de rotas de robôs móveis autônomos

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Proposta de um algoritmo eficiente para a localização de faltas por relé diferencial numérico para proteção de linhas de transmissão com compensação série controlada por tiristores (TCSC)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)