Uma avaliação de heurísticas para redução de largura de banda de matrizes

Pode-se obter redução no custo computacional na resolução de sistemas de equações lineares com a redução da largura de banda das matrizes de coeficientes. O problema da redução de largura de banda de matrizes consiste em realizar permutações de linhas e colunas de uma matriz, deixando-a com uma estr...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Chagas, Guilherme Oliveira
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2015
País:Brasil
Institución:Universidade Federal de Lavras (UFLA)
Repositorio:Repositório Institucional da UFLA
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:repositorio.ufla.br:1/10289
Acceso en línea:https://repositorio.ufla.br/handle/1/10289
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Ciência da Computação
Heuristics
Método dos gradientes conjugados precondicionado
Matrizes esparsas
Bandwidth reduction
Preconditioned conjugate gradient method
Sparce matrices
Descripción
Sumario:Pode-se obter redução no custo computacional na resolução de sistemas de equações lineares com a redução da largura de banda das matrizes de coeficientes. O problema da redução de largura de banda de matrizes consiste em realizar permutações de linhas e colunas de uma matriz, deixando-a com uma estrutura compacta e com coeficientes não nulos próximos à diagonal principal. Identificou-se, na literatura, oito heurísticas que apresentaram os melhores benefícios (i.e. redução de largura de banda) por custos computacionais e essas heurísticas foram implementadas. Também, foi implementada a heurística GPS, que é uma das heurísticas mais clássicas nesse problema. Ainda, duas novas heurísticas são propostas neste trabalho. Simulações computacionais foram realizadas com essas 11 heurísticas em 113 instâncias de matrizes da base Harwell-Boeing e em três conjuntos de instâncias de sistemas de equações lineares oriundos de discretizações da equação da condução do calor e da equação de Laplace pelo método dos volumes finitos. Ainda, esses sistemas de equações lineares foram resolvidos pelo método dos gradientes conjugados precondicionado. Com os testes nas instâncias da base Harwell-Boeing, identificou-se que a heurística VNS-Band é a melhor heurística para a redução de largura de banda. Porém, essa heurística não é a mais adequada para a redução do custo computacional do método dos gradientes conjugados precondicionado em instâncias muito grandes. Especificamente, melhores resultados na redução do custo computacional da resolução de sistemas de equações lineares foram obtidos por heurísticas que não reduzem muito a largura de banda, mas que têm baixo custo computacional. Então, pode-se considerar que essas heurísticas são mais indicadas para se reduzir o custo computacional do método dos gradientes conjugados precondicionado na resolução de sistemas de equações lineares.