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)
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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
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