Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2022 |
Autor(a) principal: |
Pastore, Alexandre Martins |
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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-17082022-101251/
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Resumo: |
Redes complexas consistem em uma representação em forma de grafo que apresenta propriedades topográficas bastante particulares, não encontrado em grafos simples. Um exemplo comum desse tipo de representação é a rede Web do Google. Haja vista a importância dos grafos, as redes complexas podem ser extremamente úteis para distribuição de tarefas em uma rede. Nesse contexto, este trabalho teve como finalidade passar por algumas características consecutivas na execução de distribuição de tarefas para saber qual a influência dessas características, denominadas características de distribuição da rede, efeito do grau médio, efeito heterogeneidade de graus, efeito de coeficiente de aglomeração e Efeito de estrutura de comunidade. Para tal, considerou-se a distribuição de redes conhecidas, como redes Barabási-Albert, ErdõsRényi, Holme-Kim e Lancichinetti-Fortunato-Radicchi. Essas características foram estudadas através de simulações observando o parâmetro do tempo médio de execução de tarefas, tempo médio na espera da fila e o tempo médio ocioso dos nós. Os resultados aqui apresentados, demonstram que é possível identificar a influência na distribuição da rede atribuída à execução de tarefas, mas não exclusivamente o motivo são essas características, o que possibilitará em aplicações futuras uma nova abordagem para descobrir quanto essa característica influencia e assim outras características podem influenciar. |