| Título: | Problema de alocação de frota : modelagem, simulação e comparação de algoritmos para resolver problemas MILP usando computação paralela |
| Autor(es): | Ferreira, Wilson de Brito |
| Orientador(es): | Celestino, Victor Rafael Rezende |
| Assunto: | Programação paralela (Computação)
Python (Linguagem de programação de computador)
Aviação civil |
| Data de apresentação: | 25-Jul-2023 |
| Data de publicação: | 22-Abr-2024 |
| Referência: | FERREIRA, Wilson de Brito. Problema de alocação de frota: modelagem, simulação e comparação de algoritmos para resolver problemas MILP usando computação paralela. 2023. 73 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Administração) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. |
| Resumo: | Este trabalho, construído sobre pesquisas anteriores, investigou o emprego de
paradigmas de programação paralela, aliado à execução de programas em múltiplos
processadores e unidades de processamento gráfico - GPUs - para a resolução de
problemas de alocação de frota. O objetivo foi modelar o Problema de Alocação de
Frota com estruturas da linguagem Python de forma a possibilitar a resolução do
modelo de programação linear mista resultante com recursos de programação paralela a
nível de software e hardware. Para a consecução do objetivo foram empregadas
abordagens a nível de software, dentro de um ambiente de programação centrado na
linguagem Python, e hardware, com uso de equipamentos com processamento paralelo
em CPU. Programas Python foram adaptados para o ambiente de computação paralela
do NPAD/UFRN, tanto na forma interativa do Jupyter Notebook quanto para execução
não assistida em linha de comando e por intermédio de arquivos de comandos para o
interpretador bash. O desempenho na solução do Problema de Alocação de Frota foi
avaliado para os solvers CBC e HiGHS. Os resultados encontrados corroboram trabalho
anterior, trazem perspectivas quanto ao uso dos recursos de programação paralela para a
solução de problemas de programação linear mista em geral e propostas para novos
estudos sobre o tema. |
| Abstract: | This work, built on previous research, investigated the use of parallel programming
paradigms, combined with the execution of programs on multiple processors and
graphic processing units - GPUs - to solve fleet assignment problems. The objective
was to model the Fleet Assignment Problem with Python language structures in order to
enable the resolution of the resulting mixed linear programming model with parallel
programming resources at the software and hardware level. To achieve the objective,
software-level approaches were used, within a programming environment centered on
the Python language, and hardware, with the use of equipment with parallel processing
on the CPU. Python programs were adapted for the NPAD/UFRN parallel computing
environment, both in the interactive form of the Jupyter Notebook and for unattended
execution in the command line and through command files for the bash interpreter. The
performance in solving the Fleet Assignment Problem was evaluated for the CBC and
HiGHS. The results found corroborate previous work, bring perspectives on the use of
parallel programming resources to solve mixed linear programming problems in general
and proposals for further studies on the subject. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Departamento de Administração, 2023. |
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| Aparece na Coleção: | Administração
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