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https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/10569| Tipo de Documento: | Relatório |
| Título: | Explorando algoritmos baseados em enxames de partículas no contexto do problema do escalonamento e atribuição de tarefas em projetos de software |
| Autor(es): | Andrade Neto, José Joaquim de |
| Data do documento: | 2018 |
| Orientador: | 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. |
| Palavras-chave: | Engenharia de software Hiper-heurística Meta-heurística Planejamento Software Otimização combinatória Software Project Scheduling Problem (SPSP) Particle Swarm Optimization (PSO) |
| Idioma: | por |
| Sigla da Instituição: | Universidade Federal de Sergipe - Pró-reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - Coordenação de Pesquisa |
| Licença: | Creative Commons Atribuição-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-SA 4.0) |
| URI: | http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/10569 |
| Aparece nas coleções: | 28º Encontro de Iniciação Científica da UFS Ciências Exatas e da Terra - PIBIC 2017/2018 Relatórios de Iniciação Científica |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| ExplorandoAlgoritmosBaseadosEnxames.pdf | 4,15 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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