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dc.contributor.authorRibas, Sabir-
dc.contributor.authorPerché, Mário Henrique de Paiva-
dc.contributor.authorCoelho, Igor Machado-
dc.contributor.authorMunhoz, Paulo Luiz Araújo-
dc.contributor.authorSouza, Marcone Jamilson Freitas-
dc.contributor.authorAquino, André Luiz Lins de-
dc.date.accessioned2012-04-17T15:11:50Z-
dc.date.available2012-04-17T15:11:50Z-
dc.date.issued2010-
dc.identifier.citationRIBAS, S. et al. MaPI : um framework para paralelização de algorítimos. Learning and Nonlinear Models (L&NLM) – Journal of the Brazilian Neural Network Society, v. 8, n.3, p. 163-173, abr. 2010. Disponível em: <http://abricom.org.br/wp-content/uploads/sites/4/2016/07/vol8-no3-art5.pdf>. Acesso em: 04 nov. 2016.pt_BR
dc.identifier.issn16762789-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/736-
dc.description.abstractEste trabalho apresenta o MaPI, um framework que implementa a abstração MapReduce na linguagem C++. Ao utilizar o MaPI, o usuário e´ capaz de implementar uma aplicação paralela sem se preocupar com a forma de comunicação entre os processos ou como o sistema fará a paralelização. Além disso, toda a implementação feita pelo usuário pode ser sequencial. Para ilustrar o funcionamento do framework , este foi usado na paralelização de um algoritmo heurístico de otimização aplicado a um problema clássico de otimização, o Problema do Caixeiro Viajante. Os resultados obtidos comprovam a eficiência do framework como ferramenta de auxílio ao desenvolvimento de procedimentos paralelos de otimização.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectAlgoritmos paralelospt_BR
dc.subjectMapReducept_BR
dc.subjectFrameworkpt_BR
dc.subjectHeuríticaspt_BR
dc.subjectOptimizationpt_BR
dc.titleMaPI : um framework para paralelização de algorítimos.pt_BR
dc.typeArtigo publicado em periodicopt_BR
dc.description.abstractenThis paper introduces MaPI, a framework that implements the MapReduce abstraction. Using MaPI, the user is able to implement parallel applications without worrying about the messages transmission between the processes, or how the system will do the parallelization. Furthermore, all the implementation made by the user can be sequential. In order to demonstrate how the framework works, it is used to parallelize an optimization heuristic algorithm applied to a classical optimization problem, the Traveling Salesman Problem. The results show the efficiency of the framework as a tool to help the development of parallel optimization procedures.-
dc.identifier.uri2http://abricom.org.br/wp-content/uploads/sites/4/2016/07/vol8-no3-art5.pdf-
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