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Otimização multiobjetivo por enxame de partículas para performance de redes de filas gerais finitas de servidor único.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Souza, Gabriel Lima de
Orientador(a): Moreira, Gladston Juliano Prates, Duarte, Anderson Ribeiro
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Otimização matemática - otimização multiobjetivo
Teoria das filas - rede de filas
Inteligência artificial - otimização por enxame de partículas
Link de acesso: https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/19908
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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spelling Souza, Gabriel Lima deMoreira, Gladston Juliano PratesDuarte, Anderson RibeiroPenna, Puca Huachi VazCruz, Frederico Rodrigues Borges daRodrigues, Lásara FabriciaMoreira, Gladston Juliano PratesDuarte, Anderson Ribeiro2025-03-12T21:05:10Z2025SOUZA, Gabriel Lima de. Otimização multiobjetivo por enxame de partículas para performance de redes de filas gerais finitas de servidor único. 2025. 73 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2025.https://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/19908Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.O presente estudo propõe soluções inovadoras para a otimização de desempenho em redes de filas acíclicas finitas de servidor único. Os sistemas de filas estão presentes em diversas áreas, como telecomunicações, logística e serviços. Eles são fundamentais para a gestão eficiente de recursos. No entanto, a existência de restrições de espaço e capacidade gera desafios na distribuição adequada de recursos. Isso torna necessária a aplicação de técnicas de otimização avançadas. A aplicação do algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas Multiobjetivo (MOPSO) é investigada com interesse em solucionar problemas de alocação de buffers e taxas de serviço em redes de filas de capacidade finita com servidor único de atendimento geral e chegadas exponenciais. A proposta aqui apresentada explora a habilidade do algoritmo MOPSO para fornecer soluções de alta qualidade em um processamento único. Além disso, analisa ainda uma abordagem que utiliza um processamento duplo que combina os algoritmos Genético (NSGA-II) e MOPSO. Uma formulação matemática inédita é apresentada com um dos objetivos focados em minimizar a soma das probabilidades de bloqueio, enquanto minimiza a alocação de espaço de espera total e a soma das taxas de serviço simultaneamente. Essa estratégia busca garantir um equilíbrio entre custo e eficiência. A pesquisa também emprega o Método de Expansão Generalizado (GEM) para aprimorar a modelagem da dinâmica das filas e fornecer melhores estimativas para as taxas de chegada e probabilidades de bloqueio. Os resultados experimentais demonstram que o MOPSO não apenas supera soluções obtidas por outras técnicas, mas também reduz significativamente o tempo de processamento computacional. As soluções geradas permitem que gestores tomem decisões mais eficazes em cenários reais por meio da otimização da distribuição de recursos. Dessa forma, essa investigação contribui para o avanço de estudos em otimização multiobjetivo para redes de filas. Além disso, destaca a eficiência do MOPSO na resolução de problemas complexos e abre novas possibilidades e perspectivas para sua aplicação em sistemas reais de grande escala.This study proposes innovative solutions for performance optimization in single-server finite acyclic queueing networks. Queueing systems exist in several areas, such as telecommunications, logistics, and services. They are essential for efficient resource management. However, the existence of size and capacity constraints creates challenges in the adequate distribution of resources. This situation requires the application of advanced optimization techniques. The application of the Multiobjective Particle Swarm Optimization (MOPSO) algorithm is investigated with interest in solving problems of buffer allocation and service rates in finite-capacity queueing networks with a single general server and exponential arrivals. The proposal presented here explores the ability of the MOPSO algorithm to provide high-quality solutions in a single process. In addition, it also analyzes an approach that uses a coupled processing that combines the Genetic (NSGA-II) and MOPSO algorithms. A novel mathematical formulation is presented with one of the objectives focused on minimizing the sum of blocking probabilities while simultaneously minimizing the total waiting space allocation and the sum of service rates. This strategy seeks to ensure a balance between cost and efficiency. This research also employs the Generalized Expansion Method (GEM) to improve the modeling of queue dynamics and provide better estimates for arrival rates and blocking probabilities. The experimental results demonstrate that MOPSO outperforms solutions obtained by other techniques and significantly reduces computational processing time. The generated solutions allow decision-makers to make more effective decisions by optimizing resource distribution in real scenarios. Thus, this research contributes to advancing studies in multiobjective optimization for queueing networks. In addition, it highlights the efficiency of MOPSO in solving complex problems and opens new possibilities and perspectives for its application in large-scale real systems.Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 06/03/2025 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.info:eu-repo/semantics/openAccessOtimização matemática - otimização multiobjetivoTeoria das filas - rede de filasInteligência artificial - otimização por enxame de partículasOtimização multiobjetivo por enxame de partículas para performance de redes de filas gerais finitas de servidor único.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOPTEXTTESE_OtimizaçãoMultiobjetivoEnxame.pdf.txtTESE_OtimizaçãoMultiobjetivoEnxame.pdf.txtExtracted texttext/plain104281https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/257fa5c0-e9ef-4435-bac9-12765c64fbfb/downloadf4c169e2a95f868427a2771ef632700aMD54falseAnonymousREADTHUMBNAILTESE_OtimizaçãoMultiobjetivoEnxame.pdf.jpgTESE_OtimizaçãoMultiobjetivoEnxame.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2646https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/5d82f483-2367-4e5c-8c93-9c5bed652d16/download40c72dd3c70a2f8d194b4ecb0ca868f9MD55falseAnonymousREADORIGINALTESE_OtimizaçãoMultiobjetivoEnxame.pdfTESE_OtimizaçãoMultiobjetivoEnxame.pdfapplication/pdf4621694https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/9c31768b-d468-4040-abe6-ddaf40b58962/downloade0a2f517ff271493ad2ce3e2c10fa384MD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8905https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/773a2162-c734-499f-831b-3ddf8392876c/download2f656a26de8af8c32aaacd5e2a33538cMD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://www.repositorio.ufop.br/bitstreams/0bd4cef5-5999-4395-93d3-09c84a792b62/downloadbb9bdc0b3349e4284e09149f943790b4MD53falseAnonymousREAD123456789/199082025-03-12 18:05:24.188http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/abertoopen.accessoai:repositorio.ufop.br:123456789/19908https://www.repositorio.ufop.brRepositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332025-03-12T21:05:24Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)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