Avaliação de técnicas de paralelização de algoritmos bioinspirados utilizando computação GPU: um estudo de casos para otimização de roteamento em redes ópticas

A aplicação em logística de distribuição é diversa, a exemplo do planejamento de transporte e entrega de mercadorias ou no roteamento de dados em redes de telecomunicações. Dado a amplitude e capilaridade desses problemas, trabalhos vêm sendo desenvolvidos visando reduzir os gastos para o funcionamento de redes dessa magnitude, sobretudo no que tange à demanda de energia elétrica. Sendo assim, o presente trabalho apresenta uma proposta de método de resolução de problemas de roteamento com alto grau de demanda. O método proposto é baseado em algoritmos bioinspirados, que aliados a outros métodos, garantem a integridade das soluções obtidas, além de sua proximidade ao ótimo. Entretanto, tais algoritmos se tornam computacionalmente custosos à medida que a complexidade da aplicação em questão aumenta e, portanto, ambientes multiprocessados, como plataformas de computação em GPU, vêm sendo largamente utilizados para aumentar a performance dos mesmos. Sendo assim, este trabalho visa realizar testes sobre as técnicas de paralelização desses algoritmos mais difundidas, com o objetivo de avaliar qual estratégia tem melhor relação com cada algoritmo testado para o problema descrito acima. Os algoritmos que auxiliaram nos testes foram Algoritmos Genéticos e Otimização por Enxame de Partículas, que são altamente difundidos. Os resultados mostram que a estratégia de paralelização a ser utilizada depende tanto da plataforma em que está sendo implementada, quanto do problema a ser tratado.