Explorando algoritmos baseados em enxames de partículas no contexto do problema do escalonamento e atribuição de tarefas em projetos de software

Andrade Neto, José Joaquim de

Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/10569

Registro completo de metadados

Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.author	Andrade Neto, José Joaquim de	-
dc.date.accessioned	2019-02-22T23:16:07Z	-
dc.date.available	2019-02-22T23:16:07Z	-
dc.date.issued	2018	-
dc.identifier.uri	http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/10569	-
dc.language	por	pt_BR
dc.subject	Engenharia de software	por
dc.subject	Hiper-heurística	por
dc.subject	Meta-heurística	por
dc.subject	Planejamento	por
dc.subject	Software	por
dc.subject	Otimização combinatória	por
dc.subject	Software Project Scheduling Problem (SPSP)	por
dc.subject	Particle Swarm Optimization (PSO)	por
dc.title	Explorando algoritmos baseados em enxames de partículas no contexto do problema do escalonamento e atribuição de tarefas em projetos de software	pt_BR
dc.type	Relatório	pt_BR
dc.identifier.license	Creative Commons Atribuição-CompartilhaIgual 4.0 Internacional (CC BY-SA 4.0)	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Almeida e Silva, Leila Maciel de	-
dc.description.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.	pt_BR
dc.publisher.initials	Universidade Federal de Sergipe - Pró-reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - Coordenação de Pesquisa	pt_BR
dc.description.local	São Cristóvão, SE	pt_BR
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
ExplorandoAlgoritmosBaseadosEnxames.pdf		4,15 MB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir

Mostrar registro simples do item Visualizar estatísticas