| Title: | Análisis de factibilidad del uso de unidades de procesamiento gráfico en algoritmos de optimización meta-heurísticos |
| Authors: | Guiracocha Yuquilima, Manuel Mesias |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Astudillo Salinas, Darwin Fabián |
| metadata.dc.contributor.assessor: | Torres Contreras, Santiago Patricio |
| metadata.dc.ucuenca.correspondencia: | manuel.guiracocha94@gmail.com |
| metadata.dc.subject.other: | Diseño lógico |
| Keywords: | Ingeniería Electrónica
Transmisión
algoritmos
Corriente eléctrica |
| metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescoamplio: | 33 Ciencias Tecnológicas |
| metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescodetallado: | 3304.10 Terminales, Dispositivos Gráficos y Trazadores |
| metadata.dc.ucuenca.areaconocimientounescoespecifico: | 3304 Tecnología de Los Ordenadores |
| Issue Date: | 16-Oct-2020 |
| metadata.dc.format.extent: | 52 páginas |
| Publisher: | Universidad de Cuenca |
| metadata.dc.description.city: | Cuenca |
| Series/Report no.: | TET;96 |
| metadata.dc.type: | bachelorThesis |
| Abstract: | Currently, several real-world optimization problems have been mathematically modeled. The
modeling process takes into account as much information as possible so that the model obtained is
as close to reality. However, as information increases, complexity also increases. Consequently, larger
computational capacity is needed to solve complex and scalable problems. Exact or mathematical
optimization methods are considered exhaustive, which for multi-dimensional problems is not practical.
As a result, meta-heuristic algorithms have been developed to solve complex optimization problems.
These algorithms are commonly used for problems of two or more dimensions, involving vector and
matrix operations. Therefore, to solve this type of problem, it is useful to carry out parallel processes
that reduce the runtime. Currently, there are multi-core CPU that can easily solve small problems with
parallel calculations. However, the GPU offers the potential to improve performance by incorporating
a larger number of cores than the CPU, which is very useful for problems with multiple processes in
parallel. A classic problem in the electrical power systems research community is the Transmission
Expansion Planning (TEP). In the Department of Electrical, Electronics, and Telecommunications
Engineering, in the project “Use of the AC model for multi-stage integrated planning of transmission
/ sub-transmission line expansion and reactive power sources in electric power systems”, It is tried
to improve the performance of the TEP problem. The project seeks to reduce the calculation time
by improving the meta-heuristic algorithms. In this final d egree p roject, a s a c omplement t o the
aforementioned project, the feasibility of reducing the execution time was analyzed, implementing the
meta-heuristic algorithms using a GPU. For which, prior to the implementation of the TEP problem,
the use of the GPU in parallelizable problems and the implementation of a meta-heuristic algorithm in
a two-dimensional problem were analyzed, in which favorable results have been obtained to motivate
the use of the GPU |
| Description: | Actualmente, varios problemas de optimización del mundo real se han modelado matemáticamente.
El proceso de modelado toma en cuenta la mayor cantidad de información posible para que el modelo
obtenido sea lo más próximo a la realidad. Sin embargo, a medida que aumenta la información, la
complejidad también aumenta. En consecuencia, se necesita una mayor capacidad computacional para
resolver problemas complejos y escalables. Los métodos de optimización exactos o matemáticos son
considerados de búsqueda exhaustiva, lo que para problemas multi-dimensionales no resulta práctico.
Como resultado, se han desarrollado algoritmos meta-heurísticos para resolver problemas complejos
de optimización. Estos algoritmos se usan comúnmente para problemas de dos o más dimensiones,
en los que intervienen operaciones de vectores y matrices. Por lo tanto, para resolver este tipo de
problema, es útil llevar a cabo procesos paralelos que reducen el tiempo de ejecución. Actualmente,
existen unidades de procesamiento central (Central Processing Unit (CPU)) de múltiples núcleos
que logran resolver fácilmente pequeños problemas con cálculos paralelos. Sin embargo, la unidad
de procesamiento de gráficos (Graphics P rocessing U nit (GPU)) o frece l a p osibilidad de mejorar el
rendimiento porque incorpora una mayor cantidad de núcleos que la CPU, lo cual es muy útil para
problemas con varios procesos en paralelo. Un problema clásico en la comunidad de investigación de
sistemas de energía eléctrica es el Planeamiento de la Expansión del Sistema Eléctrico de Transmisión
(PET). En el departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones, en el proyecto
“Uso del modelo de corriente alterna para la planificación i ntegrada multietapa d e l a e xpansión de
líneas de transmisión/subtransmisión y fuentes de potencia reactiva en sistemas de energía eléctrica”
se trata de mejorar el desempeño del problema PET. En el proyecto, se busca reducir el tiempo de
cálculo mejorando los algoritmos meta-heurísticos. En este trabajo de titulación, como complemento
al proyecto mencionado precedentemente, se analizó la factibilidad de reducir el tiempo de ejecución,
implementando los algoritmos meta-heurísticos usando una GPU. Para lo cual, previamente a la
implementación del problema PET, se analizó el uso de la GPU en problemas paralelizables y la
implementación de un algoritmo meta-heurístico en un problema bidimensional. Lo cual ha sido
favorable para motivar el uso de la GPU. |
| metadata.dc.description.degree: | Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones |
| URI: | http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/34889 |
| Appears in Collections: | Tesis de Pregrado
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