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dc.creatorSilva, Eduardo Cassiano da-
dc.date.accessioned2020-03-04T17:18:05Z-
dc.date.available2020-03-04T17:18:05Z-
dc.date.issued2020-01-20-
dc.identifier.citationSILVA, Eduardo Cassiano da. Representações de Algoritmos Genéticos para o Problema de Escalonamento Estático de Tarefas em Multiprocessadores. 2020. 231 f. Dissertação (Mestrado) - Curso de Mestrado em Ciência da Computação, Faculdade de Computação, Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020. Disponível em: <http://doi.org/10.14393/ufu.di.2020.104>.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28884-
dc.description.abstractThis dissertation presents a systematic review of the literature on the characteristics of genetic algorithms applied to the multiprocessor task scheduling problem. The review was applied on works published between 1990 and 2018. A research protocol was developed to define the stages of the review as well as the rules for including and excluding studies. In the review, 13 representations of chromosomes were identified. Given the particularities of each representation, 78 genetic operators were found. The objective functions employed in these algorithms have also been summarized. Finally, the four encodings (Topological List Encoding (TLE), Matching Scheduling Encoding (MSE), Ordered List Encoding (OLE) and Processor List Encoding (PLE)) were compared by dispersion analysis. Thus, when applying the metrics of makespan, flowtime and load balance, it was possible to observe a better performance in the OLE representation and an equivalence between TLE, MSE and PLE. Lastly, the synthesis developed in this dissertation can be significant in decision making and in conducting new research.pt_BR
dc.description.sponsorshipFAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Geraispt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAlgoritmos Genéticospt_BR
dc.subjectEscalonamento de Tarefaspt_BR
dc.subjectSistemas Multiprocessadospt_BR
dc.subjectRepresentaçõespt_BR
dc.subjectFunção Objetivopt_BR
dc.subjectDAGpt_BR
dc.titleRepresentações de Algoritmos Genéticos para o Problema de Escalonamento Estático de Tarefas em Multiprocessadorespt_BR
dc.title.alternativeRepresentations of Genetic Algorithms for the Static Multiprocessor Task Scheduling Problempt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3181954061121790pt_BR
dc.contributor.referee1Carneiro, Murillo Guimarães-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8158868389973535pt_BR
dc.contributor.referee2Soares, Telma Woerle de Lima-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/6296363436468330pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3847609564575258pt_BR
dc.description.degreenameDissertação (Mestrado)pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre as características dos algoritmos genéticos aplicado ao problema do escalonamento de tarefas em sistemas multiprocessados. A revisão foi aplicada sobre trabalhos publicados entre 1990 e 2018. Sendo assim, um protocolo de pesquisa foi elaborado para definir as fases de execução da revisão, assim como as regras para incluir e excluir estudos. Após a execução da revisão, 13 representações de cromossomos foram identificadas. Dadas as particularidades de cada representação, 78 operadores genéticos foram encontrados. As funções objetivo empregadas nesses algoritmos também foram sumarizadas. Por fim, as quatro codificações (Codificação de Listas Topológicas (TLE), Codificação de Alocação e Escalonamento (MSE), Codificação por Lista Ordenada (OLE) e Codificação por Lista de Processadores (PLE)) foram comparadas através de uma análise de dispersão. Desse modo, ao aplicar as métricas de makespan, flowtime e load balance, foi possível observar um melhor desempenho na representação OLE e uma equivalência entre TLE, MSE e PLE. Por fim, a síntese elaborada nesta dissertação pode ser significativa na tomada de decisão e na realização de novas pesquisas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.sizeorduration231pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.14393/ufu.di.2020.104pt_BR
dc.orcid.putcode70063066-
dc.crossref.doibatchid31c27b13-c9cd-46cd-9454-c1199557d5d7-
dc.description.embargo2022-01-20-
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Ciência da Computação

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