Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Rios, Eyder Franco Sousa |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://app.uff.br/riuff/handle/1/34138
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Resumo: |
A exploração dos recursos existentes em sistemas computacionais distribuídos através da alocação adequada dos componentes de aplicações paralelas não é um processo elementar. Tal procedimento constitui o Problema de Escalonamento de Tarefas que é, em sua forma geral, um problema NP-Completo e tem sido bastante explorado pela literatura especializada. A alta complexidade deste problema tem incentivado a pesquisa de métodos heurísticos para sua resolução, onde algoritmos da classe list scheduling constituem mecanismos comumente empregados. Todavia, a característica inerentemente gulosa destas heurísticas pode, em muitos casos, contribuir negativamente para o desempenho destes algoritmos. Este trabalho investiga a aplicabilidade da integração de heurísticas da classe list scheduling com mecanismos de busca baseados em metaheurísticas. O ob jetivo é combinar o poder de busca das metaheurísticas com a baixa complexidade de heurísticas list scheduling para a geração de escalonamentos e cientes em sistemas computacionais distribuídos, cujos recursos são geralmente heterogêneos. Para tanto, são propostas duas heurísticas denominadas HTSGA e HTSG baseadas, respectivamente, em Algoritmo Genético e GRASP. O mecanismo de busca implementado por estas heurísticas procura eliminar o comportamento guloso dos algoritmos list scheduling fornecendo novas possibilidades de escalonamento através da determinação de diferentes seqüências de vi atribuição de tarefas durante a construção de soluções. Além disso, foi investigada a possibilidade de adaptação das heurísticas propostas a diferentes classes de aplicações paralelas. Como forma de validação deste trabalho, o desempenho das heurísticas propostas foi comparado com algoritmos de construção tradicionais existente na literatura e com uma metaheurística que serviu de base para este trabalho. Os resultados mostraram que os algoritmos propostos são robustos tanto em relação à adaptabilidade às características das instâncias submetidas quanto na rápida convergência para soluções sub-ótimas |
