Publicação: Aplicação do NSGA-III ao problema de escalonamento multiobjetivo de tarefas
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
Este estudo teve como objetivo ampliar a comparação entre diferentes Algoritmos Evolutivos Multi-objetivo (AEMOs) no escalonamento de tarefas em vários processadores,
incluindo o NSGA-III (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm) à análise anterior feita
por Santos (2023). Ao usar quatro métricas de avaliação – quantidade de soluções em intervalos com bons resultados, média simples, média harmônica e hiper-volume –, a pesquisa
descobriu que o NSGA-III superou os outros algoritmos na maioria dos casos (95/96 na
produção do melhor indivíduo). No entanto, a vantagem do NSGA-III diminui conforme o
número de objetivos e processadores também diminui, com o AEMMT de média simples
e harmônica apresentando resultados semelhantes em cenários menos complexos. Este
trabalho concluiu que, o NSGA-III se destaca em problemas altamente complexos, otimizando múltiplos critérios simultaneamente e distribuindo melhor as soluções na Fronteira
de Pareto.
Abstract
Palavras-chave
Escalonamento de tarefas, sistemas multiprocessados, algoritmos evolutivos, otimização multiobjetivo, problemas com múltiplos objetivos.
Citação
SANTOS, Matheus Resende. Aplicação do NSGA-III ao problema de escalonamento multiobjetivo de tarefas. 2024. 57 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.