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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/45791| ORCID: |  http://orcid.org/0009-0007-8692-0914 |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Problemas de escalonamento e meta-heurísticas de IA |
| Autor(es): | Cintra, Celso Emiliano Borges |
| Primeiro orientador: | Fernandes, Marcia Aparecida |
| Primeiro membro da banca: | Soares, Alexsandro Santos |
| Segundo membro da banca: | Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | Escalonamento Meta-heurística Jobs Flexible Job Shop Scheduling Problem Estimation of distribution algorithm Otimização |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | 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 |
| Data de defesa: | 7-Fev-2024 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia) |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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