Universidade Federal de Ouro Preto Instituto de Ciências Exatas e Biológicas Departamento de Computação CIC272 – Inteligência Computacional para Otimização.

Apresentação em tema: "Universidade Federal de Ouro Preto Instituto de Ciências Exatas e Biológicas Departamento de Computação CIC272 – Inteligência Computacional para Otimização."— Transcrição da apresentação:

1 Universidade Federal de Ouro Preto Instituto de Ciências Exatas e Biológicas Departamento de Computação CIC272 – Inteligência Computacional para Otimização MSP Multiprocessor Scheduling Problem com SA Ricardo Alonso dos Santos Nascimento Fevereiro de 2003

2 Contextualização O MPS consiste em alocar um grupo de processos à uma máquina multiprocessada, respeitando a ordem de execução dos mesmos, visando obter o menor tempo de execução para o conjunto utilizando o máximo de recursos disponíveis O MPS consiste em alocar um grupo de processos à uma máquina multiprocessada, respeitando a ordem de execução dos mesmos, visando obter o menor tempo de execução para o conjunto utilizando o máximo de recursos disponíveis

3 Grafo de Tarefas T1T1 T2T2 T3T3 T4T4 T7T7 T6T6 T5T5 T8T8 T 10 T9T9

4 Dificuldades Topologia do grafo de tarefas a serem executadas Topologia do grafo de tarefas a serem executadas Topologia do sistema multiprocessado Topologia do sistema multiprocessado Número de processadores Número de processadores

5 Considerações Para esse problema foi considerado que cada tarefa tem o mesmo tempo de processamento. Para esse problema foi considerado que cada tarefa tem o mesmo tempo de processamento. O sistema multiprocessado é uniforme e não-preemptivo. O sistema multiprocessado é uniforme e não-preemptivo.

6 Modelo do Problema O grafo de tarefas é passado na ordem inversa, ou seja, por ser um grafo direcionado, as direções são invertidas para facilitar na verificação das prioridades. O grafo de tarefas é passado na ordem inversa, ou seja, por ser um grafo direcionado, as direções são invertidas para facilitar na verificação das prioridades. É utilizada uma tabela de dispersão para representar o grafo. É utilizada uma tabela de dispersão para representar o grafo.

7 Modelo do Problema (cont.) Task 1 Task n Task x Task y Task z

8 A ordem de processamento está na forma de uma matriz, onde a linha [i] representa um processador e a coluna [j] representa um ciclo de processamento. A ordem de processamento está na forma de uma matriz, onde a linha [i] representa um processador e a coluna [j] representa um ciclo de processamento. A célula[i,j] representa uma tarefa que esta sendo executada pelo processador [i] no ciclo [j]. A célula[i,j] representa uma tarefa que esta sendo executada pelo processador [i] no ciclo [j]. Modelo do Problema (cont.)

9 Task 1 Task 5 Task x Task 7 Task z Task 4 Task y Task 2 Task 6 Ciclos ProcessadoresProcessadores

10 A estrutura de vizinha é dois optimal, ou seja, a troca pode ser feita entre dois processadores, ou no mesmo processador. A estrutura de vizinha é dois optimal, ou seja, a troca pode ser feita entre dois processadores, ou no mesmo processador. A troca ocorre aleatoriamente, ou seja numa iteração pode ser linha linha, coluna coluna ou linha coluna A troca ocorre aleatoriamente, ou seja numa iteração pode ser linha linha, coluna coluna ou linha coluna Modelo do Problema (cont.)

11 Implementação Por ser um problema complexo ou alguma falha não detectada na modelagem do mesmo, não foi possível chegar a um resultado satisfatório utilizando o SA. Por ser um problema complexo ou alguma falha não detectada na modelagem do mesmo, não foi possível chegar a um resultado satisfatório utilizando o SA.