Publicação: Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Coorientador
Carvalho, Tiago Ismailer de
Resumo
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.
Abstract
Palavras-chave
algoritmo genético multipopulação, escalonamento, paralelismo
Citação
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.