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dc.creatorMór, Filipo Novo-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0494251468857551por
dc.contributor.advisor1Marcon, César Augusto Missio-
dc.contributor.advisor-co1Rau-Chaplin, Andrew-
dc.date.accessioned2019-02-06T11:13:42Z-
dc.date.issued2016-08-18-
dc.identifier.urihttp://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8439-
dc.description.resumoThis works has the goal to implement an Evolutionary Algorithm, based on the classical Differential Evolution, to solve the Task Mapping onto NoC problem. Our variant implemented a changing on the genetic operator of recombination, that started to reward individuals containing a pre-select condition that indicates when most communicating tasks are allocated near to each other onto the NoC. Our implementation was subject to the NASA Numerical Aerodynamic Simulation (NASA NAS) benchmark and results have shown that our variant is feasible and competitive. When compared to the CAFES Framework, our DE variant presented superior results on two of five tested applications, reaching equivalent quality on one of the applications and getting worst results in two of them.por
dc.description.abstractEste trabalho têm como objetivo a implementação de um algoritimo evolucionário, baseado no algoritmo de Evolução Diferencial (DE), para a resolução do problema de Mapeamento de Tarefas em Redes em Chip. Foi implementada uma variação do algoritmo clássico de Evolução Diferencial, alterando-se o procedimento de operação genética da etapa de Recombinação, que passou a premiar individuos com base na existencia de uma condição indicativa de maior proximidade entre tarefas muito comunicantes. Nossa implementação foi avaliada a partir do uso do pacote de benchmark NASA Numerical Aerodynamic Simulation (NASA NAS) e os resultados mostraram que nossa implementação do DE se mostrou viável e competitiva. Na comparação com o mapeamento realizado com o framework CAFES, nossa implementação se mostrou superior em duas das 5 aplicações testadas, obtendo desempenho equivalente ao CAFES em uma aplicação e obtendo soluções menos eficientes em duas aplicações.por
dc.description.provenanceSubmitted by PPG Ciência da Computação ([email protected]) on 2019-02-05T10:27:24Z No. of bitstreams: 1 Filipo Novo Mor_DIS.pdf: 5439228 bytes, checksum: 631aa1f3ae603ed4a33e37330901a2f0 (MD5)eng
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Sheila Dias ([email protected]) on 2019-02-06T10:51:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Filipo Novo Mor_DIS.pdf: 5439228 bytes, checksum: 631aa1f3ae603ed4a33e37330901a2f0 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-02-06T11:13:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Filipo Novo Mor_DIS.pdf: 5439228 bytes, checksum: 631aa1f3ae603ed4a33e37330901a2f0 (MD5) Previous issue date: 2016-08-18eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.thumbnail.urlhttp://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/174066/Filipo%20Novo%20Mor_DIS.pdf.jpg*
dc.languageengpor
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpor
dc.publisher.departmentEscola Politécnicapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsPUCRSpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectNoCeng
dc.subjectDifferential Evolutioneng
dc.subjectTaskeng
dc.subjectMappingeng
dc.subjectEvolutionary Algorithmseng
dc.subjectEvolução Diferencialpor
dc.subjectTarefaspor
dc.subjectMapeamentopor
dc.subjectAlgoritmos Evolucionáriospor
dc.subject.cnpqCIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleAn evolutionary approach for the task mapping problempor
dc.typeDissertaçãopor
dc.restricao.situacaoTrabalho não apresenta restrição para publicaçãopor
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