Speedup Evaluation of the Training Algorithm for a Multilayer Perceptron based on Colored Petri Nets Simulations

Frequentemente, a complexidade da política de distribuição dos algoritmos distribuídos os tornam extremamente hostis a consagradas abordagens matemáticas de análise de desempenho, tais como análise assintótica, técnicas de recorrências e análise probabilística. Isso se deve ao fato de que tais métodos não provêm recursos adequados que lhes permitam avaliar o quão o gradual aumento do número de processadores impacta no tempo de execução do algoritmo. Diante disso, este artigo propõe uma abordagem visual e formal, baseada em simulações automáticas de modelos de Redes de Petri Coloridas Hierárquicas no ambiente gráfico Colored Petri Nets Tools (CPN Tools), para avaliar o speedup e o ponto de saturação de processadores de algoritmos distribuídos usados em Inteligência Artificial. Será usado como estudo de caso o algoritmo de treinamento dos Perceptrons de Múltiplas Camadas baseado na retro-propagação do erro.