Projetos

Estudo de Estruturas de Dados Persistentes (Temporais) e proposição de técnicas e organizações alternativas para suas implementações.

Uma Árvore Split é uma árvore binária de busca que admite uma operação Split ser realizada em tempo amortizado O(1). A operação Split(T, x) reorganiza T de forma que sua nova raiz seja x, caso x pertença a T, ou um entre o sucessor e o predecessor de x em T, caso contrário. Este projeto visa propor uma Árvore Split baseada em árvores Rubro-Negras.

Para linguagens que gerenciam memória de maneira automática, geralmente uma das tarefas do compilador, na intenção de otimizar o uso de memória, é decidir se os dados referenciados por uma variável devem residir no heap ou na pilha de execução. Para isso, é necessário detectar se, por assim dizer, aqueles dados podem ou não ser compartilhados entre funções com tempo de vida distintos, o que chamamos de "Análise de escape". Este projeto visa estudar e avaliar as soluções já propostas para esse fim.

A depender da infraestrutura disponível e do tipo de atividade desempenhada por um grupo de profissionais, é interessante fazer uso de todos os recursos de hardware disponíveis de forma a economizar equipamentos ou recursos financeiros. Uma alternativa no âmbito de armazenamento é distribuir os arquivos de todos os usuários de uma rede local nas próprias máquinas usadas, reservando uma parte do espaço de armazenamento dessas máquinas para compor um sistema de arquivos distribuído. Este projeto visa propor um sistema de gerenciamento desses dados.

Estudo de Estruturas de Dados Persistentes (Temporais) para posterior implementação de um visualizador gráfico de estruturas de dados. Esse visualizador deve ser usado como auxiliar no ensino de conteúdos para as disciplinas de ED e EDA.

O objetivo principal do projeto é desenvolver e validar um modelo multi-classe de serviço multi-classe de facilidade para tratar do problema de expansão de redes de telecomunicações de alta velocidade com demanda aleatória. Como objetivos específicos, pretendemos desenvolver um estudo teórico sobre desigualdades válidas para o problema e novas técnicas de resolução baseadas em decomposição inteira de Benders e em algoritmos branch-and-bound (B&B) estocástico.