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dc.creatorGuerra, André Luiz Lemos-
dc.date.accessioned2022-03-07T16:22:44Z-
dc.date.available2022-03-07T16:22:44Z-
dc.date.issued2021-05-18-
dc.identifier.citationGUERRA, André Luiz Lemos. Implementando em FPGA um algoritmo genético para a busca de soluções para o problema do caixeiro viajante. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), Pato Branco, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/27552-
dc.description.abstractThe Traveling Salesman Problem that seeks to find the lowest cost route between several cities in a set, going through each one only once and returning to the starting city. There are several applications for this problem such as process planning, cell manufacturing, route management, matrix structure and even the assembly of printed circuit boards. Finding an exact solution is costly in time and processing, for which there are approximate methods. However, some PCV applications have a microsecond response requirement. In these cases, parallelism is a strong option for acceleration. Within the approximate methods, the metaheuristic Genetic Algorithm stands out for its parallelization capacity. In this work, a reconfigurable architecture in FPGA was implemented, which represents the meta-heuristic genetic algorithm, capable of seeking solutions to the traveling salesman problem. The implementation took place in a microcontroller combined with reconfigurable logic blocks and was carried out in a kit FPGA Spartan 3E. Finally, experiments were conducted which proved a linear increase runtime as the number of cities in the problem increased.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectAlgorítmos genéticospt_BR
dc.subjectCaixeiros-viajantespt_BR
dc.subjectOtimização combinatóriapt_BR
dc.subjectArranjos de lógica programável em campopt_BR
dc.subjectGenetic algorithmspt_BR
dc.subjectTraveling sales personnelpt_BR
dc.subjectCombinatorial optimizationpt_BR
dc.subjectField programmable gate arrayspt_BR
dc.titleImplementando em FPGA um algoritmo genético para a busca de soluções para o problema do caixeiro viajantept_BR
dc.title.alternativeImplementing in FPGA a genetic algorithm to search for solutions to the traveling salesman problempt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoO Problema do Caixeiro Viajante que busca encontrar a rota de menor custo entre diversas cidades de um conjunto, passando por cada uma delas apenas uma vez e retornando à cidade inicial. Existem diversas aplicações para este problema tais como planejamento de processos, manufatura celular, gerenciamento de rotas, estrutura de matrizes e até mesmo montagem de placas de circuito impresso. Encontrar uma solução exata é custoso em tempo e processamento, para isso existem métodos aproximativos. Contudo algumas aplicações do PCV tem uma necessidade de respostas em questão de microssegundos. Nessas situações o paralelismo é uma forte opção para aceleração. Dentro dos métodos aproximativos a meta-heurística Algoritmo Genético se destaca, por sua capacidade de paralelização. Neste trabalho foi implementada uma arquitetura configurável em FPGA, que representa a meta-heurística algoritmo genético, capaz de buscar soluções para o problema do caixeiro viajante. A implementação ocorreu em um microcontrolador combinado a blocos lógicos reconfiguráveis e foi realizada em um kit FPGA Spartan 3E. Por fim, foram realizados experimentos que comprovaram um crescimento linear do tempo de execução conforme se aumentou o número de cidades do problema.pt_BR
dc.degree.localPato Brancopt_BR
dc.publisher.localPato Brancopt_BR
dc.contributor.advisor1Barros, André Macário-
dc.contributor.referee1Barros, André Macário-
dc.contributor.referee2Casanova, Dalcimar-
dc.contributor.referee3Barbosa, Marco Antonio de Castro-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento Acadêmico de Informáticapt_BR
dc.publisher.programEngenharia de Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
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