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
Tipo de documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acceso:	Acesso Aberto
Título:	Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação
Autor:	Morais, Bruno Well Dantas
Primer orientador:	Oliveira, Gina Maira Barbosa de
Primer coorientador:	Carvalho, Tiago Ismailer de
Primer miembro de la banca:	Martins, Luiz Gustavo Almeida
Segundo miembro de la banca:	Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro
Resumen:	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.
Palabras clave:	algoritmo genético multipopulação escalonamento paralelismo
Área (s) del CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Cita:	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
Fecha de defensa:	19-dic-2017
Aparece en las colecciones:	TCC - Ciência da Computação

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