Reduções de largura de banda e de profile de matrizes por mapa auto-organizável

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Abreu, Alexandre Augusto Alberto Moreira de
Orientador(a): Oliveira, Sanderson Lincohn Gonzaga de
Banca de defesa: Oliveira, Luiz Nélio Henderson Guedes de, Lacerda, Wilian Soares
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Programa de Pós-Graduação: DCC - Programa de Pós-graduação
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BRASIL
Palavras-chave em Português:
Largura de banda
Profile
Mapas auto-organizáveis
Redes neurais artificiais
Redes de Kohonen
Resolução de sistemas de equações lineares
Método dos gradientes conjugados precondicionado por Jacobi
Bandwidth
Self organization maps
Artificial neural networks
Kohonen network
Linear equation system resolution
Jacobi preconditioned conjugate gradient method
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ_NÃO_INFORMADO
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/4841
Resumo: Dissertação apresentada á Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, área de concentração em Ciência da Computação, para a obtenção do título de Mestre.
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spelling 2014-12-16T19:04:36Z2014-12-16T19:04:36Z20142014-11-18ABREU, A. A. A. M. de. Reduções de largura de banda e de profile de matrizes por mapa auto-organizável. 2014. 125 p. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.https://repositorio.ufla.br/handle/1/4841Dissertação apresentada á Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, área de concentração em Ciência da Computação, para a obtenção do título de Mestre.Ciência da ComputaçãoNeste trabalho, descreve-se a proposta de uma heurística para reduções de largura de banda e de profile de matrizes simétricas e assimétricas por mapa auto-organizável unidimensional. Foram realizados experimentos e comparações dos resultados obtidos com resultados de heurísticas importantes para reduções de largura de banda e de profile: Variable neighbourhood search for bandwidth reduction e Cuthill-McKee reverso. Particularmente, foram realizadas simulações com a heurística Cuthill-McKee reverso com e sem a utilização de um método para se encontrar um vértice pseudo-periférico. São mostradas simulações com essas heurísticas para reduções de largura de banda e de profile de matrizes em dois conjuntos de instâncias da base Harwell-Boeing e simulações em três conjuntos de instâncias com sistemas de equações lineares oriundos de discretizações das equações de condução de calor e de Laplace por volumes finitos. Mais especificamente, os sistemas de equações lineares são resolvidos pelo método dos gradientes conjugados precondicionado por Jacobi. Verificou-se que a melhor heurística nas simulações realizadas com as matrizes da base Harwell-Boeing foi a heurística Variable neighbourhood search for bandwidth reduction. A melhor heurística nas simulações com sistemas de equações lineares foi a heurística Cuthill-McKee reverso iniciada por um vértice pseudo-periférico. A heurística proposta não obteve resultados competitivos com os resultados obtidos pelas demais heurísticas avaliadas.In this work, we described the proposal of a heuristic for reductions of bandwidth and profile of symmetric and asymmetric matrices using onedimensional self-organizing map. Experiments and comparisons of results obtained here were performed in relation to results of important heuristics, namely, Variable neighbourhood search for bandwidth reduction and reverse Cuthill-McKee. Simulations were performed with the reverse Cuthill- McKee, using and not using a method of finding a pseudo-peripheral vertex. Simulations performed with these heuristics were shown for two sets of Harwell-Boeing Collection instances, and for three sets of instances with systems of linear equations obtained from discretization of the equations of heat conduction and of Laplace by finite volumes. The systems of linear equations were solved using the Jacobi preconditioned conjugate gradient method. According to results, the best heuristic in the simulations performed with Harwell-Boeing Collection was the Variable neighbourhood search for bandwidth reduction. The best heuristic in the simulations performed with systems of linear equations was the reverse Cuthill-McKee, begun by a pseudo-peripheral vertex. Therefore, the heuristic proposed here did not show competitive results when compared to results obtained from other assessed heuristics.UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASDCC - Programa de Pós-graduaçãoUFLABRASILCNPQ_NÃO_INFORMADOLargura de bandaProfileMapas auto-organizáveisRedes neurais artificiaisRedes de KohonenResolução de sistemas de equações linearesMétodo dos gradientes conjugados precondicionado por JacobiBandwidthSelf organization mapsArtificial neural networksKohonen networkLinear equation system resolutionJacobi preconditioned conjugate gradient methodReduções de largura de banda e de profile de matrizes por mapa auto-organizávelinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisOliveira, Sanderson Lincohn Gonzaga deOliveira, Luiz Nélio Henderson Guedes deLacerda, Wilian SoaresAbreu, Alexandre Augusto Alberto Moreira deinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALDISSERTAÇÃO_Reduções de largura de banda e de profile de matrizes por mapa.pdfDISSERTAÇÃO_Reduções de largura de banda e de profile de matrizes por mapa.pdfapplication/pdf758862https://repositorio.ufla.br/bitstreams/9a890ccf-1280-4a07-964d-ed603f2f53ae/download91e4fea162e3303cfeb0ca8a854db620MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/978d701d-2832-4d29-a3a1-ed2b4bf023bb/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTDISSERTAÇÃO_Reduções de largura de banda e de profile de matrizes por mapa.pdf.txtDISSERTAÇÃO_Reduções de largura de banda e de profile de matrizes por mapa.pdf.txtExtracted texttext/plain103954https://repositorio.ufla.br/bitstreams/b8352be1-c8a4-4b3a-9cf5-c65137ccbe10/download3349777eaec8d18ed85bd50781fa4e17MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDISSERTAÇÃO_Reduções de largura de banda e de profile de matrizes por mapa.pdf.jpgDISSERTAÇÃO_Reduções de largura de banda e de profile de matrizes por mapa.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2606https://repositorio.ufla.br/bitstreams/78b0a914-a4ab-4236-a2c1-8aa267f9feb8/download41650536a929ce7e682e450e2e2d6194MD54falseAnonymousREAD1/48412025-10-02 17:01:00.212open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/4841https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-10-02T20:01Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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