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dc.contributor.authorSilva, Fabiana Simões e
dc.date.accessioned2016-06-02T19:52:03Z
dc.date.available2008-07-15
dc.date.available2016-06-02T19:52:03Z
dc.date.issued2003-08-14
dc.identifier.citationSILVA, Fabiana Simões e. Designação de tarefas em aplicações de multiprocessadores de processamento digital de sinal utilizando algoritmos genéticos. 2003. 96 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2003.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/3748
dc.description.abstractThis work consists in the development of genetic algorithms for the Task-to-Processo Assignment Problem in multiprocessor applications. Specifically, the objective is to find the task-to-processor assignment that minimizes the total delay in a particular multiprocessor digital signal processing architecture. We present a description of our algorithm implementations and the results found with a set of 117 randomly generated and real-life instances. The algorithms performance is compared with the results provided by a competitive dynamic list heuristic and a multiple start search algorithm. The results indicate lower delays in more than 68% of the instances, at a higher computational cost.eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectProcessamento paralelopor
dc.subjectProcessamento de sinal digitalpor
dc.subjectDesignação de tarefaspor
dc.subjectHeurísticaspor
dc.subjectAlgoritmos genéticospor
dc.subjectParallel processingeng
dc.subjectTask assignmenteng
dc.subjectHeuristicseng
dc.subjectGenetic algorithmseng
dc.subjectDigital signal processingeng
dc.titleDesignação de tarefas em aplicações de multiprocessadores de processamento digital de sinal utilizando algoritmos genéticospor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Pureza, Vitória Maria Miranda
dc.contributor.advisor1Latteshttp://genos.cnpq.br:12010/dwlattes/owa/prc_imp_cv_int?f_cod=K4782818H5por
dc.description.resumoO objetivo deste projeto consiste no desenvolvimento de algoritmos genéticos para resolução do problema de designação de tarefas em multiprocessadores de processamento digital de sinal (PDS). Especificamente, busca-se minimizar o atraso total em uma arquitetura de multiprocessadores particular, bastante utilizada em sistemas reais. Neste trabalho são apresentadas implementações de algoritmos genéticos, e os resultados computacionais decorrentes de sua aplicação a um conjunto de 117 exemplos gerados aleatoriamente e extraídos de contextos reais. O desempenho dos algoritmos é analisado, comparando-se a qualidade das soluções e os tempos computacionais requeridos com os obtidos por uma heurística competitiva da literatura e por um algoritmo de busca multiple starts. Os algoritmos genéticos obtiveram menores valores de atraso em mais de 68% dos exemplos, a um tempo computacional maior.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produção - PPGEPpor
dc.subject.cnpqENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOpor
dc.contributor.authorlatteshttp://genos.cnpq.br:12010/dwlattes/owa/prc_imp_cv_int?f_cod=K4774992D0por


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