Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/45791
ORCID:  http://orcid.org/0009-0007-8692-0914
Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Title: Problemas de escalonamento e meta-heurísticas de IA
Author: Cintra, Celso Emiliano Borges
First Advisor: Fernandes, Marcia Aparecida
First member of the Committee: Soares, Alexsandro Santos
Second member of the Committee: Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro
Summary: Os Algoritmos Evolutivos são uma classe de algoritmos de busca e otimização que se baseiam na teoria da evolução, através de processos iterativos, com a utilização de populações candidatas e buscam encontrar solução de um problema. O problema de programação de FJSP (Flexible Job Shop Scheduling Problem) é um problema de otimização combinatória NP-difícil, em que um conjunto de Jobs compostos por tarefas são escalonados, e este problema que tem aplicações no mundo real. Devido à sua complexidade e importância, muita atenção tem sido dada para resolver este problema. Os problemas FJSP consistem em dois subproblemas principais, que são, a atribuição de operações às máquinas e o sequenciamento de operações. Em problemas de escalonamento de difícil solução, os métodos tradicionais não são capazes de fornecer resultados satisfatórios. Além disso, muitas vezes não existe um algoritmo exato para solução do problema. Assim, deve-se buscar técnicas mais eficientes ou capazes de retornar resultados de forma mais rápida, e neste contexto a aplicação de meta-heurísticas tem obtido os melhores resultados. Este trabalho tem como um dos objetivos principais a alteração de um algoritmo já criado por alunos do Doutorado e Mestrado da UFU, consiste em um híbrido baseado no Estimation of distribution algorithm (EDA) e aplicado em Heterogeneous Computing Scheduling Problem (HCSP). Para testes e obtenção de resultados, o algoritmo trabalhou com DataSets já conhecidos, propostos por Kacem, Hammadi e Borne (2002). Foram analisados os resultados obtidos e comparados com outros trabalhos que utilizam meta-heurísticas diversas, e assim, verificou-se que o algoritmo, incluindo as alterações propostas e executadas, apresentou resultados satisfatórios para os problemas avaliados.
Keywords: Escalonamento
Meta-heurística
Jobs
Flexible Job Shop Scheduling Problem
Estimation of distribution algorithm
Otimização
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: CINTRA, Celso Emiliano Borges. Problemas de escalonamento e meta-heurísticas de IA. 2024. 47 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/45791
Date of defense: 7-Feb-2024
Appears in Collections:TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ProblemasEscalonamentoMetaheuristicas.pdf938.55 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.