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Document Type: Relatório
Title: Explorando algoritmos baseados em enxames de partículas no contexto do problema do escalonamento e atribuição de tarefas em projetos de software
Authors: Andrade Neto, José Joaquim de
Issue Date: 2018
Advisor: Almeida e Silva, Leila Maciel de
Resumo : Escalonar funcionários em um projeto de sofware pode ser uma tarefa complexa de ser realizada manualmente e, com isso, acarretar acréscimos na duração e no custo do projeto. Dessa forma, são usados algoritmos de otimização para gerar soluções automáticas e que minimizem esses problemas. No entanto, definir um algoritmo e configurar os seus parâmetros é uma tarefa dispendiosa, exigindo, em sua maioria, testes empíricos para a validação daquela configuração. Hiper-heirísticas são algoritmos que geram outras heurísticas e suas configurações, tornando-se uma forma mais fácil de resolver um dado problema. Esse projeto estudou a aplicação de hiper-heurística para gerar configurações de parametrização para a meta-heurística de Otimização por Enxame de Partículas, na tentativa de melhorar os resultados já vistos na literatura para o problema do escalonamento. A análise dos resultados sugerem que os algoritmos gerados obtiveram uma performance melhor do que as já existentes na literatura.
Keywords: Engenharia de software
Hiper-heurística
Meta-heurística
Planejamento
Software
Otimização combinatória
Software Project Scheduling Problem (SPSP)
Particle Swarm Optimization (PSO)
Language: por
Institution: Universidade Federal de Sergipe - Pró-reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - Coordenação de Pesquisa
License: Creative Commons Atribuição-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-SA 4.0)
URI: http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/10569
Appears in Collections:28º Encontro de Iniciação Científica da UFS
Ciências Exatas e da Terra - PIBIC 2017/2018

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