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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6208| Title: | Análise de adaptação de estratégia multiobjetivo por enxame de partículas para problemas com filas em rede. |
| Authors: | Costa, Marco Antônio Baia |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Duarte, Anderson Ribeiro |
| metadata.dc.contributor.referee: | Duarte, Anderson Ribeiro Souza, Gabriel Lima de Martins, Helgem de Souza Ribeiro |
| Keywords: | Otimização Heurística Algorítmos. |
| Issue Date: | 2023 |
| Citation: | Costa, Marco Antônio Baia. Análise de adaptação de estratégia multiobjetivo por enxame de partículas para problemas com filas em rede. 2023. 56 f. Monografia (Graduação em Estatística) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023. |
| Abstract: | Os processos compostos por redes de filas interdependentes estão presentes em diversas áreas. Na fase de elaboração, estes projetos precisam de atenção especial na alocação de recursos nas áreas de espera (buffers). A alocação adequada desses recursos gera economia financeira e melhoria em níveis de qualidade do atendimento à demanda. Redes de filas com servidor único, topologias acíclicas arbitrárias com chegadas marko- vianas e serviços gerais são consideradas neste estudo. Uma abordagem para alocação ótima de buffers em uma rede de filas com topologia em divisão é apresentada. A me- todologia utiliza uma estratégia heurística multiobjetivo através do algoritmo Particle Swarm Optimization. O interesse central está em verificar os impactos das variações na capacidade de atendimento dos servidores e também de alterações nas probabili- dades de roteamento na divisão de tarefas entre as filas da rede. Estes impactos tem repercussão direta nas soluções produzidas pela heurística de otimização. É importante verificar se mesmo com estas variações as soluções fornecidas são condizentes com a estrutura do problema de otimização em estudo. Diversos resultados de experimentos computacionais confirmam a eficácia da metodologia. |
| metadata.dc.description.abstracten: | Processes composed of queueing networks with interdependent queues are present in several areas. In the design, these projects need special attention in allocating resources in the buffer areas. The proper allocation of these resources generates financial savings and improvement in the service quality to demand. Single server queueing networks, arbitrary acyclic topologies with Markov arrivals, and general services are considered in this study. An approach for optimal buffer allocation in a queueing network with split topology is presented. The methodology uses a multiobjective heuristic strategy through the Particle Swarm Optimization algorithm. The main interest is verifying the impacts of variations in the service capacity and changes in the routing probabilities in the merge topology between the network queueing. These impacts have direct repercussions on the solutions produced by the optimization heuristic. It is essential to check whether, even with these variations, the provided solutions remain consistent with the structure of the optimization problem under study. Several results of computational experiments confirm the effectiveness of the methodology. |
| URI: | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/6208 |
| Appears in Collections: | Estatística |
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