O Curso de Ciência da Computação convida toda a comunidade acadêmica para a defesa remota de TCC, conforme dados abaixo:  

Título do trabalho: "Um Escalonador de Processos Adaptativo Baseado no Round-robin e Otimizado com NSGA-II”

Data/hora: 08/04/2021 às 18:00

Aluno: Thales Otávio Ribeiro Pinto

Link para videoconferência: https://meet.google.com/rth-nvkx-sev

Banca Avaliadora:
- Prof.º Everthon Valadão dos Santos (orientador)
- Prof.ª Patrícia Proença Proença (IFMG)
- Prof.º Walace de Almeida Rodrigues (IFMG)

Resumo:
O presente trabalho apresenta a proposta de um escalonador de processos baseado no escalonador Round-robin, com a diferença de possuir um valor de quantum adaptativo conforme os padrões de uso do usuário em um sistema operacional de tempo compartilhado. É desejado uma minimização do tempo de resposta que o sistema apresenta, pois a experiência do usuário é diretamente influenciada por este fator, que após otimizado, torna o sistema mais responsivo ao realizar as tarefas exigidas pelo usuário. Foi utilizado para alcançar tal objetivo o algoritmo evolutivo multiobjetivo NSGA-II, para propor o valor de quantum baseado no histórico de processos na fila de prontos. As soluções propostas por tal heurística são avaliadas por um simulador do método de escalonamento Round-robin, visando encontrar o valor de quantum ideal para otimizar as métricas de escalonamento: tempo de espera, turnaround e trocas de contexto, minimizando-as. A análise estatística dos resultados sugere que o NSGA-II explorou bem o espaço de soluções para o valor do quantum, assim como propôs uma lista de soluções que atendem em maior ou menor grau cada uma das três métricas consideradas, visando otimizar o hipervolume definido por elas (problema de minimização). A lista de soluções consiste em uma fronteira multiobjetivo que tende à fronteira Pareto-ótima e, considerando o melhor indivíduo no ponto de inflexão de tal fronteira, o desempenho da técnica de escalonamento proposta foi comparado com algoritmos no estado da arte em dois cenários propostos na literatura. Em um dos cenários, apresentou melhor resultado que todos os algoritmos dos trabalhos relacionados para as três métricas consideradas. No outro cenário, a técnica proposta apresentou melhor resultado em duas das três métricas, ficando atrás de apenas um dos seis algoritmos de escalonamento adaptativo comparados. Assim, este trabalho propôs e avaliou uma técnica de escalonamento adaptativo que, em cenários simulados, mostrou-se eficiente e promissora.