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ORCID:  http://orcid.org/0000-0002-1668-5118
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acceso: Acesso Aberto
Título: Algoritmos evolutivos multiobjetivo baseados em tabelas para escalonamento de tarefas em ambientes multiprocessados
Título (s) alternativo (s): Table-based multiobjective evolutionary algorithms for task scheduling in multiprocessor environments
Autor: Santos, Johnata Ferreira
Primer orientador: Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro
Primer coorientador: Carneiro, Murillo Guimarães
Primer miembro de la banca: Martins, Luiz Gustavo Almeida
Segundo miembro de la banca: Sanches, Danilo Sipoli
Resumen: O escalonamento de tarefas é uma atividade crucial para assegurar a eficiência dos sistemas computacionais. Este problema é definido como uma série de tarefas que são executadas por vários processadores, sujeitos a diversos critérios de otimização. Alguns problemas envolvem múltiplos critérios, que podem ser conflitantes, tornando a resolução mais complexa. Existem várias soluções baseadas em heurísticas e meta-heurísticas, com algoritmos evolutivos sendo uma das ferramentas mais comuns. Neste trabalho, foram implementados três algoritmos evolutivos multiobjetivo: o NSGA-II (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II), o AEMMT (Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo com Muitas Tabelas) e o AEMMD (Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo com Múltiplas Dominâncias), sendo estes dois últimos representantes da nova classe de algoritmos proposta para resolver problemas com muitos objetivos. Todos os algoritmos foram adaptados para o problema apresentado e tiveram seus desempenhos avaliados comparativamente sobre um conjunto de problemas com diferentes números de tarefas, processadores e objetivos. Com base nos resultados experimentais, é possível constatar que o AEMMT produziu os melhores resultados, seguido pelo AEMMD e, por fim, pelo NSGA-II.
Abstract: Task scheduling is an important activity to ensure the efficiency of computer systems. This problem is defined as a series of tasks executed by several processors, subject to different optimization criteria. Some problems involve multiple measures, which may conflict, making resolution more complex. There are several solutions based on heuristics and meta-heuristics, with evolutionary algorithms being one of the most common tools. In this work, we implemented three multiobjective evolutionary algorithms: NSGA-II (Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II), MEAMT (Multiobjective Evolutionary Algorithm with Many Tables), and MEAMD (Multiobjective Evolutionary Algorithm with Multiple Dominances), these last two being representatives of the new class of algorithms proposed to solve problems with many objectives. We adjust all these algorithms for the presented problem and had their performance evaluated comparatively on a set of problems with different numbers of tasks, processors and objectives. Based on the experimental results, it is possible to verify that MEAMT produced the best results, followed by MEAMD and, finally, by NSGA-II.
Palabras clave: Escalonamento de tarefas
Sistemas multiprocessados
Algoritmos evolutivos
Otimização multiobjetivo
Problemas com múltiplos objetivos
Computação
Área (s) del CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::ANALISE DE ALGORITMOS E COMPLEXIDADE DE COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Programa: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Cita: SANTOS, Johnata Ferreira. Algoritmos evolutivos multiobjetivo baseados em tabelas para escalonamento de tarefas em ambientes multiprocessados. 2023. 111 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2023.163.
Identificador del documento: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2023.163
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37700
Fecha de defensa: 28-feb-2023
Aparece en las colecciones:DISSERTAÇÃO - Ciência da Computação

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