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Título: Evolving reordering algorithms using an ant colony hyperheuristic approach for accelerating the convergence of the ICCG method
Palavras-chave: Bandwidth reduction
Profle reduction
Heuristics
Reordering algorithms
Sparse matrices
Renumbering
Graph labeling
Conjugate gradient method
Graph algorithm
Incomplete Cholesky factorization
Ant colony optimization
Hyperheuristic
Redução da largura de banda
Redução de perfil
Heurística
Algoritmos de reordenação
Matrizes esparsas
Renumeração
Rotulagem de gráfico
Método de gradiente conjugado
Algoritmo gráfico
Fatoração incompleta de Cholesky
Otimização de colônia de formigas
Hiperheurística
Data do documento: 2020
Editor: Elsevier
Citação: OLIVEIRA, S. L. G. de; SILVA, L. M. Evolving reordering algorithms using an ant colony hyperheuristic approach for accelerating the convergence of the ICCG method. Engineering with Computers, New York, v. 36, p. 1857-1873, 2020. DOI: 10.1007/s00366-019-00801-5.
Resumo: This paper proposes a novel ant colony hyperheuristic approach for reordering the rows and columns of symmetric positive defnite matrices. This ant colony hyperheuristic approach evolves heuristics for bandwidth reduction applied to instances arising from specifc application areas with the objective of generating low-cost reordering algorithms. This paper evaluates the resulting reordering algorithm in each application area against state-of-the-art reordering algorithms with the purpose of reducing the running times of the zero-fll incomplete Cholesky-preconditioned conjugate gradient method. The results obtained on a wide-ranging set of standard benchmark matrices show that the proposed approach compares favorably with state-of-the-art reordering algorithms when applied to instances arising from computational fuid dynamics, structural, and thermal problems.
URI: https://doi.org/10.1007/s00366-019-00801-5
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/48109
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