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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/7861| Title: | Aplicação do algoritmo simulated annealing para alocação ótima de buffers e servidores em redes de filas Markovianas. |
| Authors: | Reis, Beatriz Araújo |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Duarte, Anderson Ribeiro |
| metadata.dc.contributor.referee: | Duarte, Anderson Ribeiro Souza, Gabriel Lima de Barbosa, Josino José |
| Keywords: | Teoria das filas - edes de filas Algoritmos Servidores - web Heurística - meta-heurística Otimização combinatória |
| Issue Date: | 2025 |
| Citation: | REIS, Beatriz Araújo. Aplicação do algoritmo simulated annealing para alocação ótima de buffers e servidores em redes de filas Markovianas. 2025. 49 f. Monografia (Graduação em Estatística) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2025. |
| Abstract: | Os problemas de otimização em redes de filas finitas se enquadram em um leque de problemas de investigação científica bastante desafiadores. Os recursos envolvidos são variados e a melhor alocação desses recursos amplia a eficiência de funcionamento das redes de filas. Desde os primórdios da civilização, muitos processos ao nosso redor envolvem filas que buscam pela oferta de serviços variados. As aplicações vão do atendimento de caixa em um supermercado até a distribuição de tarefas computacionais em uma unidade de processamento. Situações aparentemente simples como a realização do processo de check-in para embarque de uma viagem, ou tarefas sofisticadas como o atendimento de pacientes em uma unidade médica de emergência. A gestão eficiente dessas filas é essencial para melhorar a capacidade de atendimento, reduzir custos, ou alcançar ambos objetivos. Neste estudo, foi explorada a aplicação de um algoritmo meta-heurístico de otimização, denominado Simulated Annealing, para obter a alocação ótima de recursos de buffers e servidores em redes de filas Markovianas. A abordagem proposta permite projetar e analisar melhorias de forma mais sofisticada, proporcionar ganhos em desempenho e eficiência operacional. A performance do algoritmo em estudo pode ser avaliada em diferentes cenários, o algoritmo apresenta robustez para lidar com a variação de complexidade nas redes de filas investigadas. |
| metadata.dc.description.abstracten: | Optimization problems in finite queueing networks fall within a range of challenging scientific research problems. The resources involved are varied, and the best allocation of these resources increases the operating efficiency of queueing networks. Since the dawn of civilization, many processes around us involve queues that seek the provision of various services. Applications range from payment services in a supermarket to the distribution of computational tasks in a processing unit. There are simple situations, such as carrying out the check-in for boarding a trip, or sophisticated tasks, such as patient care in an emergency medical unit. Efficient management of these queues is essential to improve service capacity, reduce costs, or achieve both objectives. In this study, we explored the application of a meta-heuristic optimization algorithm called Simulated Annealing to obtain the optimal allocation of buffer and server resources in Markovian queueing networks. The proposed approach allows for designing and analyzing improvements more sophisticatedly, providing gains in performance and operational efficiency. We evaluated the algorithm’s performance under study in different scenarios, and the algorithm presents robustness to deal with the variation in complexity in the investigated queueing networks. |
| URI: | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/7861 |
| Appears in Collections: | Estatística |
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