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dc.contributor.advisorMenasché, Daniel Sadoc-
dc.contributor.authorBernardino, Pedro Henrique da Silva-
dc.date.accessioned2025-07-11T15:38:54Z-
dc.date.available2025-07-13T03:00:08Z-
dc.date.issued2025-06-17-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/26321-
dc.languageengpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectComputação em nuvempt_BR
dc.subjectPrevisão de tempo de execuçãopt_BR
dc.subjectAlocação de recursospt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectOtimização de custopt_BR
dc.subjectCloud computingpt_BR
dc.subjectExecution time predictionpt_BR
dc.subjectResource allocationpt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectCost optimizationpt_BR
dc.titleMatching computing requirements of stochastic optimization models and cloud computing resourcespt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.referee1Rossetto, Silvana-
dc.contributor.referee2Pereira, Mário Veiga Ferraz-
dc.description.resumoA computação em nuvem oferece soluções escaláveis para computação científica, mas a alocação eficiente de recursos para modelos de otimização estocástica ainda representa um desafio. Este trabalho utiliza dados reais de execução de uma empresa do setor energético para desenvolver modelos de aprendizado de máquina capazes de prever o tempo de execução com base nos parâmetros do algoritmo e nas configurações da infraestrutura em nuvem. Para otimizar o uso de recursos, propomos uma estrutura baseada em utilidade que equilibra tempo de execução e custos na nuvem. Nossos resultados destacam os principais fatores que afetam a eficiência computacional e fornecem diretrizes para um provisionamento de recursos mais econômico, aprimorando a utilização da nuvem em aplicações de otimização estocástica.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
Appears in Collections:Ciência da Computação

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