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Algoritmos de Aproximação para Problemas de Escalonamento em Máquinas Eduardo Candido PDF

123 Pages·2003·0.6 MB·Portuguese
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AlgoritmosdeAproximaçãoparaProblemasde EscalonamentoemMáquinas EduardoCandidoXavier DissertaçãodeMestrado i InstitutodeComputação UniversidadeEstadualdeCampinas Algoritmos de Aproximação para Problemas de Escalonamento em Máquinas Eduardo Candido Xavier1 Janeirode2003 BancaExaminadora: (cid:0) Prof. Dr. FlavioKeidiMiyazawa InstitutodeComputação,Unicamp(Orientador) (cid:0) Prof. Dr. ArnaldoVieiraMoura InstitutodeComputação,Unicamp (cid:0) Prof. Dr. CarlosEduardoFerreira InstitutodeMatemáticaeEstatística,USP (cid:0) Prof. Dra. YoshikoWakabayashi InstitutodeMatemáticaeEstatística,USP (Suplente) 1AuxíliofinanceirodaFAPESPprocesso01/04412-4edoCNPq ii Substitua pela ficha catalográfica iii Algoritmos de Aproximação para Problemas de Escalonamento em Máquinas EsteexemplarcorrespondeàredaçãofinaldaDis- sertação devidamente corrigida e defendida por Eduardo Candido Xavier e aprovada pela Banca Examinadora. Campinas,15defevereirode2003. Prof. Dr. FlavioKeidiMiyazawa InstitutodeComputação,Unicamp(Orientador) DissertaçãoapresentadaaoInstitutodeComputa- ção, UNICAMP, como requisito parcial para a ob- tençãodotítulodeMestreemCiênciadaCompu- tação. iv Substitua pela folha com a assinatura da banca v (cid:1) c EduardoCandidoXavier,2003. Todososdireitosreservados. vi Resumo Nestetrabalhoestudamosdiver(cid:5)(cid:7)sos(cid:6)(cid:9)p(cid:8) roblemasdeescalonamentoconsideradosNP-difíceis. As- (cid:2)(cid:4)(cid:3) sumindo a hipótese de que , sabemos que não existem algoritmos eficientes para re- solver tais problemas. Por isso houve um grande avanço no desenvolvimento de algoritmosde aproximação, que são algoritmos eficientes (complexidade polinomial) e que geram soluções com garantia de qualidade. Nos últimos anos, diversas técnicas surgiram para o desenvolvi- mento de algoritmos de aproximação como o método Primal-Dual e Programação Semidefini- da. Neste trabalho, apresentamos um estudo de algumas das técnicas envolvidas no desenvol- vimento de algoritmos de aproximação. Tais técnicas são exemplificadas com algoritmos de aproximaçãoparaproblemasdeescalonamentoemmáquinas. Tambémimplementamosalguns dos algoritmos estudados e fazemos uma comparação prática entre eles. Além disso, propo- mos uma mudança em um dos algoritmos e mostramos que este obtém melhores resultados na prática. Apresentamos também algoritmos de aproximação para uma variação do problema da mochila. Tal problema tem aplicações práticas na indústria metalúrgica e ainda em problemas deescalonamento. vii Abstract (cid:5) (cid:2)(cid:10)(cid:3) I(cid:6)(cid:11)n(cid:8) this work we study several scheduling problems that are NP-hard. If we consider that ,weknowthattherearenoefficientalgorithmstosolvetheseproblems. Because this,there werealotofimprovementinthefieldofapproximationalgorithms,thatareefficientalgorithms (polynomial complexity time)that produces solutions withqualityguarantee. In the lastyears, severalnewapproacheshavebeenusedinthedevelopmentofapproximationalgorithmslikethe Primal-DualmethodandSemidefiniteProgram. Inthiswork,westudyseveraltechniquesused in the development of approximation algorithms using scheduling problems. We implemented severalstudiedschedulingalgorithmsandcomparetheminpractice. Weproposeamodification inoneofthealgorithmsandshowthatitproducessolutionswithbetterquality. Wealsopresent approximation algorithms to a generalized version of the knapsack problem. This problem appearsinthemetalindustryandhasapplicationsinschedulingproblems. viii ÀminhamãeDitaemeupaiJoão. Agradecimentos Baseado na minha experiência pessoal, o que não representa estatisticamente um conjunto de amostras razoável, os agradecimentos são a vitrine das dissertações e teses. Quando passo pelasaladocafé,sempredouumaolhadanasdissertaçõesetesesdoinstitutoeaprimeiracoisa que olho são os agradecimentos. Depois é que dou uma olhada no resumo para saber o que realmentefoifeitonotrabalho. Estouconsiderandoaseguintehipótesenestesagradecimentos: eu sou normal o suficiente para constituir um conjunto de amostras dos homens, o que pode ser bastante irreal mas me considero assim. Desta forma, tentarei fazer os agradecimentos parecerem bastante agradáveis, para que o leitor olhe pelo menos o resumo do que fiz. Para que a partir do resumo, o leitor leia o restante desta dissertação, é preciso um trabalho mais árduo,começandopelaboaescritadadissertação. Entãoéaquiquecomeçaosagradecimentos. Agradeço ao meu orientador, oprof. FlavioMiyazawa, por ler e reler este trabalho, mostrando errosedandoidéiasparamelhora-lo. Agradeçoàeletambémpelaótimaorientaçãoquemedeu nosúltimosdoisanose principalmenteàsuapaciência. Existem muitas pessoas que gostaria de agradecer, mas não me lembrarei de todas neste breve momento que tenho para escrever os agradecimentos. Se alguém ficar magoado por não terseunomeaqui(oquenãoélagrandecoisa),antecipadamentepeçodesculpas. Paradiminuir onúmero de pessoasinfelizese para facilitar o meutrabalho, consideronestesagradecimentos a duplicação de nomes. Quando agradecer ao Fernando por exemplo, fique claro que estou agradecendoatodososFernandosqueconheço,inclusiveaosquevenhaconhecer. Agradeço aos amigos de república, Lásaro, Flavinho, Flavão, Borin, e Lucien, por me atu- raremeaguentaremminhachaticeportantotempo. Agradeço ao pessoal da banda, menos ao Keops (brincadeira), Gleison, Leandro Peludo e Chico. AgradeçoaosváriosamigosecolegasdoIC,Amanda,Alexandre,Baiano,Bartho,Bazinho, Chenca, Daniele, Eduardo, Evandro, Fernando, Fabio, Fileto, Guilherme, Gregorio, Gustavo, Guido, Henrique, Jamanta, Luiz, Luis, Leeiza, Magrão, Marcio, Marilia (Luke também), Mi- chele, Nahri, Nielsen, Rodrigo Buzatinho, Ricardo, Silvania, Schubert, Thaisa, Wesley, Wan- derley,Zehe muitosoutrosquefizeramomeumestradomuitomaisdivertido. Agradeço aos amigos de Curitiba, Márcio, Davi, Celso, Angelo, Angela, Paulo Iguaçu e x

Description:
4.2 Algoritmo para escalonamento de máquinas não relacionadas. SIAM Journal on Discrete Mathematics Volume 15, Number 4, 2002. 21409, T.J. Watson Research Center (IBM Research Division), Yorktown Heights, New.
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