Metaheurísticas para a minimização do atraso total no problema de sequenciamento em máquinas paralelas com divisão de tarefas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Oliveira Júnior, Paulo Lúcio de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
BR
Metodologias e técnicas da Computação; Sistemas de Computação
Mestrado em Ciência da Computação
UFV
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Sequenciamento em máquinas paralelas
Atraso total
GRASP
Algoritmo genético
Simulated Annealing
Busca tabu
Busca local
Path Relinking
Sequencing on parallel machines
Total tardiness
GRASP, Genetic Algorithm
Tabu Search
Local Search
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/2653
Resumo: Este trabalho aborda o problema de escalonar n tarefas independentes em m máquinas paralelas idênticas com o objetivo de minimizar o atraso total das tarefas. Assume-se que uma tarefa possa ser dividida em sub-tarefas e estas possam ser processadas independentemente nas máquinas paralelas idênticas. Este problema é considerado NP-difícil, o que significa que, encontrar a solução ótima para este problema, levará um tempo computacional não aceitável. Por tal razão, métodos alternativos, como heurísticas, são utilizados para que boas soluções sejam obtidas em tempo razoável. Algumas heurísticas baseadas nas metaheurísticas GRASP (Greed Randomized Adaptive Search procedure) e no Algoritmo Genético são propostas. Além disso, três regras de dominâncias são utilizadas para melhorar as soluções. São comparados os resultados destes algoritmos com os resultados de outros dois algoritmos propostos na literatura.
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