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Algoritmos evolutivos e modelo TIG para escalonamento de processos em ambientes distribuídos
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)O escalonamento de processos se tornou uma tarefa fundamental para o melhor desempenho
e utilização dos sistemas computacionais distribuídos. Muitas soluções têm sido
propostas para tratar esse problema, dentre as quais se destacam algoritmos baseados
em heurísticos. Os algoritmos genéticos (AGs) são um ramo dos algoritmos heurísticos
que adotam conceitos biológicos para otimizar funções. No caso do problema de escalonamento,
têm sido consideradas métricas de desempenho como makespan (custo máximo)
e flowtime (custo total). Este trabalho propõe um AG para minimização do custo total,
tendo como base um modelo de interação entre processos (do inglês, Task Interaction
Graph, TIG). A solução encontrada pelo AG foi comparada com valores ótimos dados
pelo solver IBM ILOG CPLEX. Além do custo total, foi analisado o valor do makespan,
de modo a observar como esse se comporta com a minimização deste flowtime. Resultados
mostram uma boa qualidade das soluções encontras pelo AG quando comparado aos
valores ótimos
Simulated Annealing Algorithm Combined with Chaos for Task Allocation in Real-Time Distributed Systems
This paper addresses the problem of task allocation in real-time distributed systems with the goal of maximizing the system reliability, which has been shown to be NP-hard. We take account of the deadline constraint to formulate this problem and then propose an algorithm called chaotic adaptive simulated annealing (XASA) to solve the problem. Firstly, XASA begins with chaotic optimization which takes a chaotic walk in the solution space and generates several local minima; secondly XASA improves SA algorithm via several adaptive schemes and continues to search the optimal based on the results of chaotic optimization. The effectiveness of XASA is evaluated by comparing with traditional SA algorithm and improved SA algorithm. The results show that XASA can achieve a satisfactory performance of speedup without loss of solution quality