Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4893
Título: Uma abordagem por enxame de partículas para o problema de alocação de servidores para redes de filas Markovianas.
Autor(es): Sena, João Paulo Damas de
Orientador(es): Duarte, Anderson Ribeiro
Membros da banca: Martins, Helgem de Souza Ribeiro
Souza, Gabriel Lima de
Duarte, Anderson Ribeiro
Palavras-chave: Otimização
Exame de partículas
Rede de filas
Data do documento: 2022
Referência: SENA, João Paulo Damas de. Uma abordagem por enxame de partículas para o problema de alocação de servidores para redes de filas Markovianas. 2022. 38 f. Monografia (Graduação em Estatística) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022.
Resumo: Diversos processos produtivos demandam investigação científica. Existem altos valores financeiros envolvidos, tanto na execução do processo quanto nos resultados decorren- tes do atendimento da demanda dos clientes. Em geral, uma das premissas é garantir o tempo de execução com ganho real de produtividade. O exercício projetivo destes processos sempre passa pela alocação dos recursos envolvidos. Dentre os diversos problemas de interesse, surge um problema bastante significativo, o problema de como alocar recursos (servidores) para dimensionar sistemas de filas de alta eficiência. Redes de filas multi-servidores, com topologias acíclicas arbitrárias para chegadas markovia- nas e serviços também markovianos são investigados neste estudo. O algoritmo por enxame de partículas (o clássico PSO - Particle Swarm Optimization) é utilizado como abordagem para alocação ótima de servidores em diversas topologias de redes de filas (série, fusão e divisão). A metodologia utiliza uma estratégia heurística multiobjetivo, o desempenho da utilização do servidor é considerado por meio de uma métrica de produtividade. A produtividade é maximizada simultaneamente com a minimização do tempo geral esperado dos clientes para percorrer a rede de filas. Diversos resultados de experimentos computacionais mostram a eficácia da metodologia.
Resumo em outra língua: Several production processes demand a scientific investigation. High financial values are involved, both in the execution of the process and in the results arising from meeting customer demand. In general, one of the premises is to ensure the execution time with real productivity gains. The projective time of these processes always involves allocating the resources involved. Among the various problems of interest, a very significant problem arises: allocating resources (servers) to scale high-efficiency queueing systems. Multi-server queuing networks with arbitrary acyclic topologies for Markov arrivals and services are investigated in this study. The classical PSO (particle swarm algorithm) is used as an approach for the optimal allocation of servers in different topologies of queueing networks (series, fusion, and division). The methodology uses a multi- objective heuristic strategy. The server utilization performance is considered through a productivity metric. Productivity is maximized while minimizing the overall time expected of customers to course the queueing network. Several results of computational experiments show the effectiveness of the methodology.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4893
Aparece nas coleções:Estatística

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
MONOGRAFIA_AbordagemEnxamePartículas.pdf9,74 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este item está licenciado sob uma Licença Creative Commons Creative Commons