1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Computação (FACOM)
3. TCC - Ciência da Computação

ORCID:	http://orcid.org/0000-0001-6709-7642
Document type:	Trabalho de Conclusão de Curso
Access type:	Acesso Aberto
Title:	Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação
Author:	Morais, Bruno Well Dantas
First Advisor:	Oliveira, Gina Maira Barbosa de
First coorientator:	Carvalho, Tiago Ismailer de
First member of the Committee:	Martins, Luiz Gustavo Almeida
Second member of the Committee:	Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro
Summary:	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.
Keywords:	algoritmo genético multipopulação escalonamento paralelismo
Area (s) of CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language:	por
Country:	Brasil
Publisher:	Universidade Federal de Uberlândia
Quote:	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.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/21860
Date of defense:	19-Dec-2017
Appears in Collections:	TCC - Ciência da Computação

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