Problemas de escalonamento e meta-heurísticas de IA

Cintra, Celso Emiliano Borges

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Cintra, Celso Emiliano Borges	-
dc.date.accessioned	2025-05-21T14:05:20Z	-
dc.date.available	2025-05-21T14:05:20Z	-
dc.date.issued	2024-02-07	-
dc.identifier.citation	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.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/45791	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Uberlândia	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Escalonamento	pt_BR
dc.subject	Meta-heurística	pt_BR
dc.subject	Jobs	pt_BR
dc.subject	Flexible Job Shop Scheduling Problem	pt_BR
dc.subject	Estimation of distribution algorithm	pt_BR
dc.subject	Otimização	pt_BR
dc.title	Problemas de escalonamento e meta-heurísticas de IA	pt_BR
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Fernandes, Marcia Aparecida	-
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/8946715881289701	pt_BR
dc.contributor.referee1	Soares, Alexsandro Santos	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/8559724221713699	pt_BR
dc.contributor.referee2	Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/3181954061121790	pt_BR
dc.description.degreename	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)	pt_BR
dc.description.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.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.course	Sistemas de Informação	pt_BR
dc.sizeorduration	47	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO	pt_BR
dc.orcid.putcode	184539490	-
Appears in Collections:	TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

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