Particionamento de processos lógicos em simulação distribuída utilizando algoritmo genético\"

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Michel Pires da
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25082014-112653/
Resumo: Esta dissertação tem por objetivo apresentar uma abordagem baseada em técnicas de inteligência artificial para automatizar a etapa de particionamento de modelos em simulação distribuída. Essa abordagem utiliza os conceitos da computação evolutiva para o desenvolvimento de um algoritmo genético capaz de otimizar o processo de particionamento e auxiliar a tomada de decisões na tarefa de obtenção dos processos lógicos. Objetiva-se com sua aplicação minimizar o tempo de execução da simulação distribuída, evitando que o pior tempo de execução seja utilizado. Para alcançar esse objetivo, o particionamento apresentado como solução é caracterizado pelo balanceamento de carga e pela baixa latência de comunicação entre processos. Isso é possível porque o algoritmo genético utiliza informações contidas no modelo e na arquitetura de onde a simulação será executada. Esses padrões são utilizados para obter informações sobre a comunicação entre processos, a carga de processamento por centro de serviço e a capacidade de processamento das máquinas
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spelling Particionamento de processos lógicos em simulação distribuída utilizando algoritmo genético\"Logical process partitioning in distributed simulation using genetic algorithmicAlgoritmo genéticoDistributed simulationGenetic algorithmicParticionamentoPartitioningSimulação distribuídaEsta dissertação tem por objetivo apresentar uma abordagem baseada em técnicas de inteligência artificial para automatizar a etapa de particionamento de modelos em simulação distribuída. Essa abordagem utiliza os conceitos da computação evolutiva para o desenvolvimento de um algoritmo genético capaz de otimizar o processo de particionamento e auxiliar a tomada de decisões na tarefa de obtenção dos processos lógicos. Objetiva-se com sua aplicação minimizar o tempo de execução da simulação distribuída, evitando que o pior tempo de execução seja utilizado. Para alcançar esse objetivo, o particionamento apresentado como solução é caracterizado pelo balanceamento de carga e pela baixa latência de comunicação entre processos. Isso é possível porque o algoritmo genético utiliza informações contidas no modelo e na arquitetura de onde a simulação será executada. Esses padrões são utilizados para obter informações sobre a comunicação entre processos, a carga de processamento por centro de serviço e a capacidade de processamento das máquinasThis dissertation presents an approach based on intelligence artificial technics to automatize the model partitioning stage in distributed simulation. This approach makes uses evolutive computing concepts to developed a genetic algorithmic that can optimize the partitioning process and help to take decisions in the task to get the logical process. The propose of this algorithm is reduce to execution time the distributed simulation and to avoid the use of the worst execution time. To reach this target, the partitioning obtained has characteristics such as load balance and the low-communication interprocess. This is possible because the genetic algorithmic uses as input information from the model and the architect where the simulation with be executed. These inputs are used to get information about the interprocess communication, processing load per service center and processing capacity in the machinesBiblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPSantana, Regina Helena CarlucciSilva, Michel Pires da2006-02-14info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-25082014-112653/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2016-07-28T16:11:54Zoai:teses.usp.br:tde-25082014-112653Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212016-07-28T16:11:54Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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