Uma nova formulação para otimização multi-objetivo em redes de filas finitas gerais e com único servidor.

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMoreira, Gladston Juliano Prates-
Autor(es): dc.contributorDuarte, Anderson Ribeiro-
Autor(es): dc.contributorMoreira, Gladston Juliano Prates-
Autor(es): dc.contributorDuarte, Anderson Ribeiro-
Autor(es): dc.contributorCruz, Frederico Rodrigues Borges da-
Autor(es): dc.contributorSilva, Ivair Ramos-
Autor(es): dc.creatorSouza, Gabriel Lima de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T15:08:11Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T15:08:11Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-09-15-
Data de envio: dc.date.issued2020-09-15-
Data de envio: dc.date.issued2019-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/12726-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1003178-
Descrição: dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.-
Descrição: dc.descriptionUma nova formulação de programação matemática é proposta para um problema de otimização em redes de filas. A soma das probabilidades de bloqueio de uma rede de filas acíclicas finitas de servidor único e tempo de serviço geral é minimizada juntamente com o tamanho total da área de espera e as taxas gerais de serviço. Um algoritmo genético multiobjetivo (MOGA) e um algoritmo multiobjetivo de otimização por enxame de partículas (MOPSO) é adaptado para resolver esse difícil problema estocástico. O algoritmo resultante produz um conjunto de soluções eficientes para mais de um objetivo. A implementação dos algoritmos de otimização depende do método de expansão generalizado (GEM), uma ferramenta clássica usada para avaliar o desempenho de redes de filas finitas. Um conjunto de experimentos computacionais é apresentado para evidenciar a eficácia e eficiência da abordagem proposta. As informações obtidas a partir da análise de uma rede complexa podem ajudar no planejamento desses tipos de redes de filas.-
Descrição: dc.descriptionA new mathematical programming formulation is proposed for an optimization problem in queueing networks. The sum of the blocking probabilities of a general service time, single server, finite, acyclic queueing network is minimized, as are the total buffer sizes and the overall service rates. A multi-objective genetic algorithm (MOGA) and a particle swarm optimization (MOPSO) algorithm are combined to solve this difficult stochastic problem. The derived algorithm produces a set of efficient solutions for multiple objectives in the objective function. The implementation of the optimization algorithms is dependent on the generalized expansion method (GEM), a classical tool used to evaluate the performance of finite queueing networks. A set of computational experiments is presented to attest to the efficacy and efficiency of the proposed approach. Insights obtained from the analysis of a complex network may assist in the planning of these types of queueing networks-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsaberto-
Direitos: dc.rightsAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 02/09/2020 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.-
Palavras-chave: dc.subjectAlgoritmos genéticos-
Palavras-chave: dc.subjectOtimização combinatória-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Título: dc.titleUma nova formulação para otimização multi-objetivo em redes de filas finitas gerais e com único servidor.-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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