Browsing by Author "Souza, Gabriel Lima de"

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    Busca local para pós-processamento em resultados de otimização multi-objetivo em redes de filas gerais.
    (2014) Souza, Gabriel Lima de; Cruz, Frederico Rodrigues Borges da; Duarte, Anderson Ribeiro
    No desafiador problema de otimização de redes de filas finitas, a capacidade total do sistema em áreas de espera deve ser a menor possível, enquanto o número de usuários atendidos por unidade de tempo deve ser o maior possível. Soluções para estes objetivos conflitantes já existem, porém podem ser melhoradas através da redistribuição de áreas de circulação entre as filas, preservando fixa a capacidade total do sistema. Um algoritmo simulated annealing foi desenvolvido, especialmente para redes de filas finitas, produzindo soluções eficientes para o problema. Um conjunto de experimentos computacionais foi conduzido, para determinar a eficiência da abordagem proposta. As conclusões apresentadas podem auxiliar aos profissionais da área no planejamento de redes de filas gerais.
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    Uma nova formulação para otimização multi-objetivo em redes de filas finitas gerais e com único servidor.
    (2020) Souza, Gabriel Lima de; Moreira, Gladston Juliano Prates; Duarte, Anderson Ribeiro; Moreira, Gladston Juliano Prates; Duarte, Anderson Ribeiro; Cruz, Frederico Rodrigues Borges da; Silva, Ivair Ramos
    Uma 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.
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    Post-processing improvements in multi-objective optimization of general single-server finite queueing networks.
    (2023) Souza, Gabriel Lima de; Duarte, Anderson Ribeiro; Moreira, Gladston Juliano Prates; Cruz, Frederico Rodrigues Borges da
    An alternative mathematical programming formulation is considered for a mixed-integer optimization problem in queueing networks. The sum of the blocking probabilities of a general service time, single server, and the finite, acyclic queueing network is minimized, and so 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. We carried out a set of computational experiments to attest to the efficacy and efficiency of the proposed approach. In addition, we present a comparative analysis of the solutions before and after post-processing. Insights obtained from the study of complex queue networks may assist the planning of these types of queueing networks.