Execução paralela de programação genética utilizando MapReduce

Vinhas Neto, Francisco

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.creator	Vinhas Neto, Francisco
dc.date.accessioned	2018-10-10T13:53:49Z	-
dc.date.available	2018-10-10T13:53:49Z	-
dc.date.issued	2015-01-26
dc.date.submitted	2013-08-16
dc.identifier.citation	VINHAS NETO, F. Execução paralela de programação genética utilizando MapReduce. 2013. 55 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/31287	-
dc.description.abstract	The Genetic Programming is a technique used for automatic generation of applications in Wireless Sensor Networks, which needs to perform a number of simulations for a given problem in order to have a greater degree of confidence of the result obtained by the method. Thus, its running time becomes high when using a single machine. However, there are opportunities for parallelization of these executions that might imply a reduction in execution time and improving the quality of the results. This work is a study on the MapReduce programming model adapted for a Genetic Programming to automatic generation of applications in Wireless Sensor Network (WSN), through the distribution of executions among the machines of a cluster. It proposed an implementation of a Genetic Programming to automatic generation of applications in WSN and used WSN simulator to evaluate the quality of the solution. This study also analyzes the benefits of using the MapReduce framework.	pt_BR
dc.language	pt_BR	pt_BR
dc.rights	acesso aberto	pt_BR
dc.subject	MapReduce	pt_BR
dc.subject	Programação genética	pt_BR
dc.subject	Rede de sensores sem fio	pt_BR
dc.subject	Programação paralela	pt_BR
dc.title	Execução paralela de programação genética utilizando MapReduce	pt_BR
dc.type	TCC	pt_BR
dc.contributor.advisor-co	Oliveira, Renato Resende Ribeiro de
dc.contributor.advisor1	Pereira, Marluce Rodrigues
dc.contributor.referee1	Pereira, Denilson Alves
dc.contributor.referee1	Heimfarth, Tales
dc.contributor.referee1	Oliveira, Renato Resende Ribeiro de
dc.description.resumo	A Programação Genética é uma técnica utilizada para geração automática de aplicações em Redes de Sensores sem Fio, que necessita realizar um certo número de simulações para um determinado problema para que se tenha um maior grau de confiança do resultado obtido pelo método. Dessa forma, o seu tempo de execução torna-se alto quando utilizando uma única máquina. Porém, existem oportunidades de paralelização dessas execuções que podem implicar na redução do tempo de execução e na melhoria da qualidade dos resultados obtidos. Neste trabalho, é realizado um estudo sobre o modelo de programação MapReduce adaptado para uma Programação Genética para geração automática de aplicações em Rede de Sensores sem Fio (RSSF), através da distribuição das execuções entre as máquinas de um cluster. É proposta uma implementação de uma Programação Genética para geração automática de aplicações em RSSF e utilizado um simulador de RSSF para avaliar a qualidade da solução. São analisados também os benefícios de se usar o framework MapReduce.	pt_BR
Aparece nas coleções:	PROGRAD - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso)

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Arquivo	Descrição	Tamanho	Formato
MONOGRAFIA_Execucao_paralela_de_programacao_genetica_utilizando_mapreduce.pdf		1,57 MB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir

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