O uso de múltiplos enxames na otimização de problemas com vários objetivos

Resumo: A computação bioinspirada permite a resolução de uma gama de problemas computacionais. Dentre as várias meta-heurísticas existentes, o algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) tem sido aplicado eficientemente para resolver problemas de otimização. Inicialmente empregado na resolução de problemas com um objetivo, a técnica tem sido investigada para solucionar problemas multiobjetivo. O principal objetivo desta tese de doutorado é a proposta de estratégias distribuídas para a execução do algoritmo PSO em diversas topologias conectando múltiplos enxames para resolver problemas com vários objetivos. A adoção de múltiplos enxames parte da constatação de que a otimização pode consumir onerosos recursos computacionais. Assim, investigar e propor novos métodos para a execução do algoritmo de forma paralela e distribuída torna-se uma iniciativa relevante. Neste trabalho, os indivíduos do algoritmo PSO são divididos em subpopulações independentes entre si e que ocasionalmente compartilham indivíduos. Diversas topologias e estratégias de comunicação para conectar os enxames foram investigadas, que determinam quais subpopulações trocam informações entre si. A influência exercida pela topologia na otimização de problemas com um objetivo é avaliada. Esta investigação inicial serviu para verificar se o uso de múltiplos enxames é relevante. Considerando os resultados obtidos, pôde-se constatar que esse modelo exerce um efeito positivo no processo de otimização. Foi possível indicar quais topologias apresentam melhor desempenho e qual a configuração, em termos de número de subpopulações, é mais eficiente. Tais constatações foram motivações para conceber estratégias distribuídas para resolver problemas com vários objetivos, incluindo uma estratégia baseada na decomposição de funções. Estudos empíricos são conduzidos para avaliar o impacto da otimização cooperativa, incluindo fatores relacionados à comunicação exigida entre as subpopulações. A partir desses resultados foi possível determinar qual estratégia baseada no algoritmo PSO é mais indicada, considerando as características de diferentes problemas de otimização

O uso de múltiplos enxames na otimização de problemas com vários objetivos

Resumo: A computação bioinspirada permite a resolução de uma gama de problemas computacionais. Dentre as várias meta-heurísticas existentes, o algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) tem sido aplicado eficientemente para resolver problemas de otimização. Inicialmente empregado na resolução de problemas com um objetivo, a técnica tem sido investigada para solucionar problemas multiobjetivo. O principal objetivo desta tese de doutorado é a proposta de estratégias distribuídas para a execução do algoritmo PSO em diversas topologias conectando múltiplos enxames para resolver problemas com vários objetivos. A adoção de múltiplos enxames parte da constatação de que a otimização pode consumir onerosos recursos computacionais. Assim, investigar e propor novos métodos para a execução do algoritmo de forma paralela e distribuída torna-se uma iniciativa relevante. Neste trabalho, os indivíduos do algoritmo PSO são divididos em subpopulações independentes entre si e que ocasionalmente compartilham indivíduos. Diversas topologias e estratégias de comunicação para conectar os enxames foram investigadas, que determinam quais subpopulações trocam informações entre si. A influência exercida pela topologia na otimização de problemas com um objetivo é avaliada. Esta investigação inicial serviu para verificar se o uso de múltiplos enxames é relevante. Considerando os resultados obtidos, pôde-se constatar que esse modelo exerce um efeito positivo no processo de otimização. Foi possível indicar quais topologias apresentam melhor desempenho e qual a configuração, em termos de número de subpopulações, é mais eficiente. Tais constatações foram motivações para conceber estratégias distribuídas para resolver problemas com vários objetivos, incluindo uma estratégia baseada na decomposição de funções. Estudos empíricos são conduzidos para avaliar o impacto da otimização cooperativa, incluindo fatores relacionados à comunicação exigida entre as subpopulações. A partir desses resultados foi possível determinar qual estratégia baseada no algoritmo PSO é mais indicada, considerando as características de diferentes problemas de otimização

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Encontra-se em desenvolvimento no Laboratório de Sistemas Distribuídos e Programação Concorrente do ICMC-USP um ambiente para escalonamento de processos denominado AMIGO (DynA Mica! FlexIble SchedulinG EnvirOnment). Esse ambiente é organizado em duas camadas principais. Uma camada inferior possui os módulos responsáveis pelo escalonamento e pelo relacionamento entre as aplicações dos usuários, as políticas de escalonamento disponíveis e o ambiente de passagem de mensagens. Uma camada superior composta por uma interface gráfica, na qual o usuário tem acesso a várias opções para configurar o ambiente e para configurar o modo que as políticas de escalonamento serão usadas. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento da interface gráfica da camada superior do AMIGO, que permite cadastrar classes de software, o hardware utilizado, as políticas de escalonamento disponíveis e as métricas a serem utilizadas para o monitoramento das políticas de escalonamento consideradas pelo AMIGO. A interface gráfica desenvolvida neste trabalho foi projetada considerando dois módulos: Front End (desenvolvido em TCL/TK, é responsável por captar os dados definidos pelo usuário e ativar a execução da função solicitada) e Back End (desenvolvido em C e responsável por executar as funcionalidades das tarefas definidas pelo usuário).It is being developed in the Laboratory of Distributed Systems and Concurrency Programming of ICMC/USP an environnient for process scheduling entitled AMIGO (DynAMical FlexIble SchedulinG EnvirOnment). This environnient is disposed in two main layers: an inferior layer, composed by modules responsable for scheduling the policies available; and a superior layer composed by a graphical interface, in which the user can access the several options to configure the environnient and to configure the way that scheduling policies are going to be used. This work proposes the deve!opment of the graphical interface of the AMIGO superior layer, that a!lows the registration of sofiware classes, the hardware utilized, the scheduling policies avai!ab!e and the metrics used to monitor the scheduling po!iticies used in AMIGO. The graphical interface considered in this work is projected considering two modules: Front End (deve!oped in TCL/TK, it is responsable for capturing the data defined by the user and for activing the execution of the function recquired) and the Back End (deve!oped in C and responsable for executing the features of the tasks defined by the user)

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Encontra-se em desenvolvimento no Laboratório de Sistemas Distribuídos e Programação Concorrente do ICMC-USP um ambiente para escalonamento de processos denominado AMIGO (DynA Mica! FlexIble SchedulinG EnvirOnment). Esse ambiente é organizado em duas camadas principais. Uma camada inferior possui os módulos responsáveis pelo escalonamento e pelo relacionamento entre as aplicações dos usuários, as políticas de escalonamento disponíveis e o ambiente de passagem de mensagens. Uma camada superior composta por uma interface gráfica, na qual o usuário tem acesso a várias opções para configurar o ambiente e para configurar o modo que as políticas de escalonamento serão usadas. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento da interface gráfica da camada superior do AMIGO, que permite cadastrar classes de software, o hardware utilizado, as políticas de escalonamento disponíveis e as métricas a serem utilizadas para o monitoramento das políticas de escalonamento consideradas pelo AMIGO. A interface gráfica desenvolvida neste trabalho foi projetada considerando dois módulos: Front End (desenvolvido em TCL/TK, é responsável por captar os dados definidos pelo usuário e ativar a execução da função solicitada) e Back End (desenvolvido em C e responsável por executar as funcionalidades das tarefas definidas pelo usuário).It is being developed in the Laboratory of Distributed Systems and Concurrency Programming of ICMC/USP an environnient for process scheduling entitled AMIGO (DynAMical FlexIble SchedulinG EnvirOnment). This environnient is disposed in two main layers: an inferior layer, composed by modules responsable for scheduling the policies available; and a superior layer composed by a graphical interface, in which the user can access the several options to configure the environnient and to configure the way that scheduling policies are going to be used. This work proposes the deve!opment of the graphical interface of the AMIGO superior layer, that a!lows the registration of sofiware classes, the hardware utilized, the scheduling policies avai!ab!e and the metrics used to monitor the scheduling po!iticies used in AMIGO. The graphical interface considered in this work is projected considering two modules: Front End (deve!oped in TCL/TK, it is responsable for capturing the data defined by the user and for activing the execution of the function recquired) and the Back End (deve!oped in C and responsable for executing the features of the tasks defined by the user)