Publicação: Algoritmo genético para escalonamento de tarefas em ambientes paralelos heterogêneos
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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O aumento do uso de programas de inteligência artificial e de computação de alto desempenho tem aumentado cada vez mais a demanda por computação paralela, a fim de
economizar recursos computacionais e tempo na execução de programas cada vez mais
exigentes. Para um bom paralelismo e uso dos recursos computacionais, é necessário um
bom escalonamento das tarefas do programa a ser executado. Este trabalho visa implementar um algoritmo genético, inspirado em algoritmos conhecidos da literatura, para
gerar soluções do problema do escalonamento de tarefas em um sistema multiprocessado
heterogêneo e com custo de comunicação entre as tarefas alocadas em diferentes processadores. Neste trabalho foi realizado três cenários de experimentos, um para cada programa
de aplicativo real utilizado, onde, em cada cenário, foi realizado o escalonamento de tarefas
para o programa específico usando o AG implementado e quatro algoritmos determinísticos muito discutidos na literatura do problema abordado, são eles: IPEFT, IHEFT, CPOP
e HEFT. Os resultados de todos os algoritmos foram comparados usando as métricas de
makespan e load balance a fim de investigar se as características dos algoritmos genéticos
podem ser benéficas para esta classe de problemas.
Abstract
Palavras-chave
Escalonamento de tarefas, algoritmos genéticos, computação paralela.
Citação
Cunha, John Vitor da Silva. Algoritmo genético para escalonamento de tarefas em ambientes paralelos heterogêneos. 2024. 54 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.
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