Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKDalam aplikasi pengolahan citra sering digunakan Fast Fourier Transform (M). Tujuan dari penggunakan FFT ini adalah agar citra yang akan diolah, di transformasikan ke dalam daerah frekuensi, sehingga dapat dilewatkan dalam filter. Transformasi yang digunakan pada aplikasi pengolahan citra ini adalah FFT 2 Dimensi. Dibutuhkan waktu yang agak lama untuk melakukan transformasi citra, terutama untuk ukuran citra yang besar seperti 256 x 256 dan 512 x 512. Semakin besar ukuran citra yang ditransformasikan semakin banyak komputasi yang dilakukan, sehingga waktu yang dibutuhkan akan semakin lama. Untuk mempersingkat waktu maka digunakan pemrograman paralel. Algoritma dari aplikasi pengolahan citra ini dibagi menjadi 3 bagian : Transformasi Fourier 2D, Filterisasi, dan Invers Transformasi Fourier 2D. Program paralel ini akan di coba untuk dimplementasikan dan diukur pada jaringan komputer berbasis PVM yang terdapat di PAU Universitas Indonesia. Akan dibandingkan waktu komputasi pada keadaan serial dari paralel dengan menggunakan beberapa prosesor. Sehingga nampak jelas adanya penambahan percepatan komputasi pada pemrograman paralel. Dengan melihat penambahan percepatan komputasi akan terlihat efektifitas dari pemaralelan program nampak lebih efektif apabila dibandingkan dengan program serial, selanjutnya bisa di analisa faktor apa saja yang membuat percepatan komputasi pada program paralel tidak optimal."

"ABSTRAK Tesis ini membahas disain, implementasi dan analisa kinerja algoritma paralel integrasi numerik adaptif yang mempunyai paradigma tree computation. Implementasi algoritma paralel ini dilakukan pada jaringan komputer PC dengan bahasa pemrograman C yang berbasis PVM (parallel virtual machine). Ujicoba pengukuran dan analisa kinerja dari algoritma tersebut dilakukan pada jumlah slave yang bervariasi dari mesin-mesin komputer yang heterogen. Parameter-parameter yang diukur adalah nilai speedup, efisiensi penggunaan prosesor, computation to communication ratio, job allocation untuk mendapatkan load balancing yang merata, dan distribusi waktu eksekusi. Ada tiga model algoritma paralel yang ditawarkan dalam integrasi numerik adaptif ini. Model pertama menawarkan suatu cara dimana setiap node yang terbentuk pada tree computation akan dikerjakan oleh prosesor yang berbeda. Master akan mengirimkan node-node sebagai sub-sub problem. ke slave-slave secara ternus menerus sehingga semua slave tidak ada yang idle. Hasil yang diterima master belum tentu hasil akhir, sehingga mungkin sekali sub problem tersebut akan dipecah menjadi sub-sub problem bare yang akan dikirim kembali ke slave-slave. Pada solusi model kedua, master mengirim node-node sebagai sub-sub problem ke semua slave. Slave akan melakukan komputasi secara rekursif sampai diperoleh hasil akhir, sehingga terbentuk suatu sub tree computation pada setiap slave. Hasil akhir yang diterima master akan dikumpulkan untuk mendapatkan total hasil akhir. Slave yang telah selesai akan diberi sub problem berikutnya. Sedang pada model ketiga, master membagi problem secara liner sesuai dengan jumlah mesin yang terlibat, tanpa memperhatikan volume beban komputasi dari setiap sub problem. Selanjutnya master dan slave-slave akan melakukan komputasi secara rekursif sampai diperoleh hasil akhir. Jadi baik pada master maupun slave akan terbentuk sub-sub tree computation. Master akan menerima hasil dari setiap slave untuk dikumpulkan menjadi total hasil akhir. "

"Penggabungan dua himunan terutut (merging) merupakan salah satu bahan pembahasan dalam bidang ilmu komputer, khususnya yang berkenaan dengan analisa dan kompleksitas algoritma serta kecepatan komputasi. Salah satu usaha untuk nenigkatkan kecepatan komputasi masalah penggabungan ialah dengan menggunakan proses paralel. Oleh karena itu penulis membahas algoritma paralel Penggabungan dari dua buah himpunan terurut pada model komputasi paralel SM CREW (Shared-Memory concurrent Read, Exclusive Write) dari kelas komputer SIMD (Single Instruction Stream Multiple Data Stream) dan SM EREW (Shared-Memory Exlusive Read, Exclusive Write) dari kelas Computer SIMD (Single Instruction Stream Multiple Data Stream), serta analisa algloritma-algoritma tersebut. Untuk implementasinya dipakai metoda simulasi dengan bahasa pemrogaman ADA, karena bahasa pemrogaman ini mendukung dalam simulasi pemrosesan seeara paralel. Dengan membuat simulasi ini dapat diperoleh hasil yang bisa dipakai untuk memperkirakan kemungkinan jika diimplementasikan pada kondisi yang sesungguhnya."

"Jaringan komputer berunjuk kerja tinggi mempunyai peluang besar untuk dimanfaatkan dengan berbagai aphkasi ilmiah komputasi paralel dan terdistribusi. Aplikasi ilmiab pada skripsi ini diarahkan pads aphkasi jaringan syaraf tiruan (neural network) yang berguna untuk pengenalau citra. Aplikasi ini menggumkan metode pengenalan pola (pattern recognition) dengan algoritma Kohonen self-mgad2ing map. Waktu komputasi yang besar untnk mengemh suatu citra diharapkan dapat dikurangi dengam komputasi paralel. Hal ini dapat dilakukan dengan strategi pembagian data (data partitioning). Pembagian kerja ke beberapa prosesor inilah yang diharapkan dapat mempersingkat waktu komputasi. Unjuk kerja dengan percepatan (speed up) yang maksimal adalah tujuan Bari rau=gan algadtma pengenalan pola (pattem recognition) dengan metode pengenalan Kohooen self-organizing map pada jaringan paralel berbasis PVM (Parallel Virtual Machine). Peugujian dilakukan pada jaringan komputer paralel di PAU Kompnter Universitas Indonesia, Depok. Pengujian dilakukan pada jaringan homogen dan heterogen. Dan hash up coba rancangan diperoleh bahwa peroepatan proses pengenalan pola meningkat sehingga waktu komputasi menjadi lebih kecil. Metodepembagian data menghaaalkan percepatan yang sangat baik yaitu 3,$6 pada smnber daya komputasi bomogen dengan 3 prosesor dan 6,92 pads sumber daya komputasi heterogen dengan 3 prosesor."

"Generalized Assignment Problem (GAP) adalah masalah penugasan sejumlah berhingga tugas pada sejumlah berhingga agen, dimana sebuah tugas harus dikerjakan oleh satu agen, tetapi satu agen dapat mengerjakan lebih dari satu tugas. Setiap agen mempunyai kapasitas dan setiap tugas mempunyai bobot, yang mungkin berbeda untuk setiap agen. Pada skripsi ini akan dilihat kinerja dari algoritma MAX-MIN Ant System (MMAS) dengan Local Search dalam menyelesaikan GAP, yang diukur berdasarkan kedekatan solusi yang didapatkan dengan best known solution. MMAS adalah pengembangan dari Ant System Algorithm, yaitu algoritma yang diinspirasikan oleh perilaku semut-semut di dunia nyata. Dalam algoritma ini terdapat parameter ??, Q, ??, dan p0 yang harus ditentukan, yang diambil menurut rekomendasi St??tzle dan Hoos. Lalu nilai dari parameter Q, ??, dan p0 akan diubah untuk mengetahui pengaruhnya terhadap kinerja algoritma MMAS dengan Local Search. Masalah pengujian diambil dari OR-Library. Berdasarkan simulasi, disimpulkan bahwa kinerja algoritma MMAS dengan Local Search dalam menyelesaikan GAP cukup baik dengan error relatif cukup kecil, yaitu tidak lebih dari 0.04 dan perubahan nilai parameter dapat membawa perbaikan pada solusi."