Uma nova formulação para otimização multi-objetivo em redes de filas finitas gerais e com único servidor.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Gabriel Lima de
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFOP
Texto Completo: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/12726
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Souza, Gabriel Lima deMoreira, Gladston Juliano PratesDuarte, Anderson RibeiroCruz, Frederico Rodrigues Borges daSilva, Ivair RamosMoreira, Gladston Juliano PratesDuarte, Anderson Ribeiro2020-09-15T21:14:38Z2020-09-15T21:14:38Z2020SOUZA, Gabriel Lima de. Uma nova formulação para otimização multi-objetivo em redes de filas finitas gerais e com único servidor. 59 f. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2020.http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/12726Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.Uma nova formulação de programação matemática é proposta para um problema de otimização em redes de filas. A soma das probabilidades de bloqueio de uma rede de filas acíclicas finitas de servidor único e tempo de serviço geral é minimizada juntamente com o tamanho total da área de espera e as taxas gerais de serviço. Um algoritmo genético multiobjetivo (MOGA) e um algoritmo multiobjetivo de otimização por enxame de partículas (MOPSO) é adaptado para resolver esse difícil problema estocástico. O algoritmo resultante produz um conjunto de soluções eficientes para mais de um objetivo. A implementação dos algoritmos de otimização depende do método de expansão generalizado (GEM), uma ferramenta clássica usada para avaliar o desempenho de redes de filas finitas. Um conjunto de experimentos computacionais é apresentado para evidenciar a eficácia e eficiência da abordagem proposta. As informações obtidas a partir da análise de uma rede complexa podem ajudar no planejamento desses tipos de redes de filas.A new mathematical programming formulation is proposed for an optimization problem in queueing networks. The sum of the blocking probabilities of a general service time, single server, finite, acyclic queueing network is minimized, as are the total buffer sizes and the overall service rates. A multi-objective genetic algorithm (MOGA) and a particle swarm optimization (MOPSO) algorithm are combined to solve this difficult stochastic problem. The derived algorithm produces a set of efficient solutions for multiple objectives in the objective function. The implementation of the optimization algorithms is dependent on the generalized expansion method (GEM), a classical tool used to evaluate the performance of finite queueing networks. A set of computational experiments is presented to attest to the efficacy and efficiency of the proposed approach. Insights obtained from the analysis of a complex network may assist in the planning of these types of queueing networksAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 02/09/2020 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.info:eu-repo/semantics/openAccessAlgoritmos genéticosOtimização combinatóriaInteligência artificialUma nova formulação para otimização multi-objetivo em redes de filas finitas gerais e com único servidor.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOPLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8924http://www.repositorio.ufop.br/bitstream/123456789/12726/5/license.txt62604f8d955274beb56c80ce1ee5dcaeMD55CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849http://www.repositorio.ufop.br/bitstream/123456789/12726/2/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_texttext/html; charset=utf-80http://www.repositorio.ufop.br/bitstream/123456789/12726/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-80http://www.repositorio.ufop.br/bitstream/123456789/12726/4/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54ORIGINALDISSERTAÇÃO_NovaFormulaçãoOtimização.pdfDISSERTAÇÃO_NovaFormulaçãoOtimização.pdfapplication/pdf2023218http://www.repositorio.ufop.br/bitstream/123456789/12726/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O_NovaFormula%c3%a7%c3%a3oOtimiza%c3%a7%c3%a3o.pdf098bd62fcf18c6d98e033008233d9712MD51123456789/127262020-09-15 17:14:38.547oai:localhost: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ório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332020-09-15T21:14:38Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false
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