Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)O escalonamento de processos se tornou uma tarefa fundamental para o melhor desempenho e utilização dos sistemas computacionais distribuídos. Muitas soluções têm sido propostas para tratar esse problema, dentre as quais se destacam algoritmos baseados em heurísticos. Os algoritmos genéticos (AGs) são um ramo dos algoritmos heurísticos que adotam conceitos biológicos para otimizar funções. No caso do problema de escalonamento, têm sido consideradas métricas de desempenho como makespan (custo máximo) e flowtime (custo total). Este trabalho propõe um AG para minimização do custo total, tendo como base um modelo de interação entre processos (do inglês, Task Interaction Graph, TIG). A solução encontrada pelo AG foi comparada com valores ótimos dados pelo solver IBM ILOG CPLEX. Além do custo total, foi analisado o valor do makespan, de modo a observar como esse se comporta com a minimização deste flowtime. Resultados mostram uma boa qualidade das soluções encontras pelo AG quando comparado aos valores ótimos.