CPU-GPU heuristics and cuts separation on MILP : analysis for the generalized assignment project scheduling problems.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Souza, Danilo Santos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
dARK ID: ark:/61566/0013000007zkt
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Generalized assignment problem
Combinatorial optimization problems and metaheuristic
Cutting plane generators
Link de acesso: https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/18942
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling CPU-GPU heuristics and cuts separation on MILP : analysis for the generalized assignment project scheduling problems.Generalized assignment problemCombinatorial optimization problems and metaheuristicCutting plane generatorsPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.Neste trabalho apresentamos abordagens inovadoras de para resolver problemas de otimização combinatória, combinando técnicas exatas e heurísticas e utilizando de recursos computacionais CPU-GPU. O foco principal está no Problema de Alocação Generalizada (PAG), no qual a alocação de tarefas à agentes deve ser realizada com recursos limitados minimizando os custos gerados por tal alocação. A proposta inicial aproveita dos recursos computacionais das Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) para desenvolver um método que gera eficientemente um pool de soluções utilizando critérios da lista Tabu e um mecanismo de Cadeia de Ejeção, combinado com uma Busca no \textit{Pool} com Programação Binária (BPPB). Os resultados experimentais demonstram a competitividade dessa abordagem em relação aos algoritmos existentes na literatura. Além disso, realizamos várias investigações e experimentos computacionais para introduzir geradores de planos de corte inovadores. Esses geradores utilizam recursos computacionais CPU-GPU e são projetados para aprimorar resolvedores de Programação Linear Inteira Mista (PLIM), conforme descrito na literatura existente. Os resultados obtidos mostraram promissores quando aplicados a algumas instâncias do PSPLib e MIPLib, especialmente quando comparados com técnicas similares de resolvedores comerciais. Finalmente, discutimos as vantagens e desvantagens do uso de arquiteturas de computação paralela, bem como o uso de técnicas exatas e heurísticas para o Problema de Alocação Generalizada.This thesis presents innovative optimization approaches, combining both exact and heuristic techniques while enjoying heterogeneous computational resources. It focuses primarily on the Generalized Assignment Problem (GAP), wherein the al- location of jobs to agents with limited resources aims to minimize costs. The initial proposal harnesses the substantial computational capabilities of Graphics Processing Units to devise a method efficiently generating a solution pool using Tabu list cri- teria and an Ejection Chain mechanism, combined with Binary Programming Pool Search (BPPS). Experimental findings demonstrate the competitiveness of this ap- proach against existing algorithms in the literature. Furthermore, we conducted several investigations and computational experiments to introduce novel cutting plane generators. These generators utilize heterogeneous resources and are designed to enhance MILP solvers as described in the existing literature. The results showed promise when applied to instances from the PSPLib and MIPLib, especially when compared with similar techniques from commercial solvers. Finally, we discuss the advantages and disadvantages of using parallel archi- tectures, as well as the use of exact and heuristic techniques for the Generalized Assgiment Problem.Coelho, Igor MachadoPenna, Puca Huachi VazPenna, Puca Huachi VazCoelho, Igor MachadoMoreira, Gladston Juliano PratesCarvalho, Marco Antonio Moreira dePinheiro, Rian Gabriel SantosSouza, Uéverton dos SantosSouza, Danilo Santos2024-11-08T20:55:30Z2024-11-08T20:55:30Z2024info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfSOUZA, Danilo Santos. CPU-GPU heuristics and cuts separation on MILP: analysis for the generalized assignment project scheduling problems. 2024. 126 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2024.https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/18942ark:/61566/0013000007zktAttribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 30/10/2024 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOP2025-08-20T04:30:23Zoai:repositorio.ufop.br:123456789/18942Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332025-08-20T04:30:23Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false
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