Considerando-se o contexto de gerenciamento energético em grades móveis, neste trabalho foram propostos dois algoritmos de escalonamento (Maximum Regret e Greedy) que, além de minimizar o consumo de energia, visam assegurar o cumprimento dos requisitos de qualidade de serviço das aplicações submetidas pelos usuários. Tais algoritmos foram projetados a partir de soluções heurísticas para o problema de escalonamento ciente de consumo de energia em grades móveis, que foi modelado como um problema de otimização envolvendo variáveis binárias. Por meio de experimentos, que consideraram tanto cenários estáticos quanto dinâmicos, foi demonstrada a viabilidade dos algoritmos de escalonamento propostos em relação à redução do consumo de energia. Em seu pior caso, o algoritmo Maximum Regret foi 12,18% pior que o referencial determinado pela melhor solução do solver Gurobi; já no pior caso do algoritmo Greedy, tal diferença foi de apenas 8,14% / Considering the context of energy management in mobile grids, this work proposes two scheduling algorithms (Maximum Regret and Greedy) that aim not only to reduce the energy consumption of the mobile devices, but also to ensure the QoS (Quality of Service) requirements of the running applications. These algorithms were designed based on heuristics for the energy aware scheduling problem in mobile grids, which was modeled as an optimization problem with integer variables. The performances of the proposed scheduling algorithms were evaluated by an extensive set of experiments, which demonstrated the feasibility of the adopted approach regarding energy consumption minimization. In its worst case, the Maximum Regret algorithm was 12.18% worse than the best solution provided by the Gurobi solver. While in the Greedys worst case the performance difference was just 8.14%

Considerando-se o contexto de gerenciamento energético em grades móveis, neste trabalho foram propostos dois algoritmos de escalonamento (Maximum Regret e Greedy) que, além de minimizar o consumo de energia, visam assegurar o cumprimento dos requisitos de qualidade de serviço das aplicações submetidas pelos usuários. Tais algoritmos foram projetados a partir de soluções heurísticas para o problema de escalonamento ciente de consumo de energia em grades móveis, que foi modelado como um problema de otimização envolvendo variáveis binárias. Por meio de experimentos, que consideraram tanto cenários estáticos quanto dinâmicos, foi demonstrada a viabilidade dos algoritmos de escalonamento propostos em relação à redução do consumo de energia. Em seu pior caso, o algoritmo Maximum Regret foi 12,18% pior que o referencial determinado pela melhor solução do solver Gurobi; já no pior caso do algoritmo Greedy, tal diferença foi de apenas 8,14% / Considering the context of energy management in mobile grids, this work proposes two scheduling algorithms (Maximum Regret and Greedy) that aim not only to reduce the energy consumption of the mobile devices, but also to ensure the QoS (Quality of Service) requirements of the running applications. These algorithms were designed based on heuristics for the energy aware scheduling problem in mobile grids, which was modeled as an optimization problem with integer variables. The performances of the proposed scheduling algorithms were evaluated by an extensive set of experiments, which demonstrated the feasibility of the adopted approach regarding energy consumption minimization. In its worst case, the Maximum Regret algorithm was 12.18% worse than the best solution provided by the Gurobi solver. While in the Greedys worst case the performance difference was just 8.14%