Application of GPU Computing to Some Urban Traffic Problems

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dc.contributor.advisor-co1Martins, Wellington Santos
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3041686206689904por
dc.contributor.advisor1Nascimento, Hugo Alexandre Dantas do
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2920005922426876por
dc.contributor.referee1Camponogara, Eduardo
dc.contributor.referee2Clua, Esteban Walter Gonzalez
dc.contributor.referee3Mongelli , Henrique
dc.contributor.referee4Costa, Fábio Moreira
dc.creatorJradi, Walid Abdala Rfaei
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6868170610194494por
dc.date.accessioned2017-01-09T09:29:25Z
dc.date.issued2016-11-30
dc.description.abstractThe present work studies and proposes GPU-based parallel algorithms and implementations for the problem of macroscopic assignment of urban traffic on large-scale networks, promoting an in-depth investigation on each sub-problem that must be efficiently solved during the traffic assignment process. Among the main contributions of this work, there are: 1) the first GPU-based algorithm for the enumeration of chordless cycles; 2) a new parallel GPU-based shortest path algorithm that takes advantage of some common properties of urban traffic networks; a refinement in the parallel reduction implementation proposed by one of the leaders in the GPU market, which resulted in a 2.8x speedup relative to its original version; and finally, 3) a parallel algorithm for the macroscopic traffic assignment problem, 39x faster than the equivalent sequential approach when applied to large scale networks. The main goal of this thesis is to contribute to the extension of the PET-Gyn software, proposing efficient GPU data structures and parallel algorithms for a faster resolution of two well known problems in the literature: The Traffic Assignment Problem (TAP) and the Enumeration of Chordless Cycles. When applied to difficult input sets, the performed experiments showed a clear advantage of the parallel algorithms over their sequential versions.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2017-01-06T16:59:11Z No. of bitstreams: 2 Tese - Walid Abdala Rfaei Jradi - 2016.pdf: 5339936 bytes, checksum: 0a0a6bdc4791ee31c229b5175ae3af03 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-01-09T09:29:25Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Walid Abdala Rfaei Jradi - 2016.pdf: 5339936 bytes, checksum: 0a0a6bdc4791ee31c229b5175ae3af03 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
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dc.description.resumoO presente trabalho estuda e propõe algoritmos e implementações paralelas baseadas em GPU para o problema de alocação macroscópica de tráfego urbano em redes de grande porte, promovendo uma investigação aprofundada de cada sub-problema que deve ser resolvido de forma eficiente durante o processo de atribuição de tráfego. Entre as principais contribuições deste trabalho, estão: 1) o primeiro algoritmo baseado em GPU para a enumeração de ciclos sem corda; 2) um novo algoritmo de caminho mínimo paralelo que tira vantagem de algumas propriedades comuns das redes de tráfego urbano; Um refinamento na implementação de redução paralela proposta por um dos líderes no mercado de GPU, o que resultou em uma aceleração de 2,8x em relação à sua versão original; 3) e, finalmente, um algoritmo paralelo para o problema de alocação macroscópica de tráfego, 39x mais rápido do que a abordagem equivalente sequencial quando aplicado a redes de larga escala. O objetivo principal desta tese é de contribuir para a expansão do software PET-Gyn, propondo estruturas de dados de GPU eficientes e algoritmos paralelos para uma resolução mais rápida de dois problemas bem conhecidos na literatura: O Problema de Alocação de Tráfego e a Enumeração de Ciclos sem Corda. Quando aplicados a conjuntos de entrada difíceis, os experimentos realizados mostraram uma clara vantagem dos algoritmos paralelos sobre suas versões sequenciais.por
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationJRADI, Walid Abdala Rfaei. Application of GPU Computing to Some Urban Traffic Problems. 2016. 195 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação em Rede) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2016.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/6695
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Informática - INF (RG)por
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computação (INF)por
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectTráfego urbanopor
dc.subjectAlocação macroscópica de tráfegopor
dc.subjectComputação paralelapor
dc.subjectGPUpor
dc.subjectUrban trafficeng
dc.subjectMacroscopic traffic assignmenteng
dc.subjectParallel computingeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleApplication of GPU Computing to Some Urban Traffic Problemspor
dc.typeTesepor

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