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 do documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
Título:	Modelos evolutivos aplicados ao escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados: algoritmo genético serial e multipopulação
Autor(es):	Morais, Bruno Well Dantas
Primeiro orientador:	Oliveira, Gina Maira Barbosa de
Primeiro coorientador:	Carvalho, Tiago Ismailer de
Primeiro membro da banca:	Martins, Luiz Gustavo Almeida
Segundo membro da banca:	Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro
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.
Palavras-chave:	algoritmo genético multipopulação escalonamento paralelismo
Área(s) do CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Referência:	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
Data de defesa:	19-Dez-2017
Aparece nas coleções:	TCC - Ciência da Computação

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