Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Morais, Bruno Well Dantas
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/21860
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
id UFU_fb7acc50c5bba2fdac95ddc4ca982372
oai_identifier_str oai:repositorio.ufu.br:123456789/21860
network_acronym_str UFU
network_name_str Repositório Institucional da UFU
repository_id_str
spelling Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulaçãoalgoritmo genético multipopulaçãoescalonamentoparalelismoCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)Neste trabalho foi desenvolvido um algoritmo genético multipopulação para o problema de escalonamento de tarefas com custos de comunicação, com objetivo de comparar seu desempenho com o algoritmo genético serial. Para isto, um conjunto de instâncias do problema foi montado e abordagens de operações genéticas foram comparadas. Experimentos foram conduzidos com variação de parâmetros de número de populações. Foram avaliados a qualidade das soluções produzidas e o tempo de execução, e concluiu-se que o AGMP bem parametrizado geralmente obtém soluções melhores e em menos tempo.Universidade Federal de UberlândiaBrasilCiência da ComputaçãoCarvalho, Tiago Ismailer dehttp://lattes.cnpq.br/0455892362154639Oliveira, Gina Maira Barbosa dehttp://lattes.cnpq.br/7119433066704111Martins, Luiz Gustavo Almeidahttp://lattes.cnpq.br/2546751023256424Gabriel, Paulo Henrique Ribeirohttp://lattes.cnpq.br/3181954061121790Morais, Bruno Well Dantas2018-07-17T16:38:38Z2018-07-17T16:38:38Z2017-12-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfMORAIS, Bruno Well Dantas. Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação. 2017. 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/21860porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2018-07-17T16:38:38Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/21860Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2018-07-17T16:38:38Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
dc.title.none.fl_str_mv Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação
title Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação
spellingShingle Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação
Morais, Bruno Well Dantas
algoritmo genético multipopulação
escalonamento
paralelismo
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
title_short Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação
title_full Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação
title_fullStr Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação
title_full_unstemmed Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação
title_sort Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação
author Morais, Bruno Well Dantas
author_facet Morais, Bruno Well Dantas
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Carvalho, Tiago Ismailer de
http://lattes.cnpq.br/0455892362154639
Oliveira, Gina Maira Barbosa de
http://lattes.cnpq.br/7119433066704111
Martins, Luiz Gustavo Almeida
http://lattes.cnpq.br/2546751023256424
Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro
http://lattes.cnpq.br/3181954061121790
dc.contributor.author.fl_str_mv Morais, Bruno Well Dantas
dc.subject.por.fl_str_mv algoritmo genético multipopulação
escalonamento
paralelismo
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
topic algoritmo genético multipopulação
escalonamento
paralelismo
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
description Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017-12-19
2018-07-17T16:38:38Z
2018-07-17T16:38:38Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv MORAIS, Bruno Well Dantas. Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação. 2017. 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017.
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/21860
identifier_str_mv MORAIS, Bruno Well Dantas. Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação. 2017. 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017.
url https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/21860
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Uberlândia
Brasil
Ciência da Computação
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Uberlândia
Brasil
Ciência da Computação
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFU
instname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
instacron:UFU
instname_str Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
instacron_str UFU
institution UFU
reponame_str Repositório Institucional da UFU
collection Repositório Institucional da UFU
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
repository.mail.fl_str_mv diinf@dirbi.ufu.br
_version_ 1805569729258061824

Registros relacionados