Búsqueda Dispersa distribuida para la resolución del Problema de la Diversidad Máxima

Abstract

Una gran cantidad de problemas que tienen interés en multitud de campos científicos y tecnológicos pueden enunciarse como problemas de optimización. La optimización constituye una disciplina fundamental en áreas como la Informática, la Inteligencia Artificial o la Investigación Operativa. Existe una colección importante de problemas de optimización para la que no se dispone de algoritmos exactos que permitan encontrar la solución óptima en tiempos razonables. Para resolver estos problemas, una alternativa consiste en diseñar algoritmos aproximados que encuentren soluciones de alta calidad en un tiempo que pueda asumirse. De entre todos los métodos aproximados destacan las metaheurísticas por su eficiencia, efectividad y flexibilidad. Éstas se han aplicado con éxito a una gran variedad de problemas de optimización. Aun teniendo en cuenta la eficiencia de estos algoritmos comparados con los algoritmos exactos, es cierto que requieren una gran capacidad de cómputo para ser ejecutados. Concretamente, el presente PFC tiene como objetivo aprovechar la potencia de cómputo de varias máquinas con arquitectura multicore actuando en paralelo de manera que colaboren para disminuir el tiempo de ejecución del algoritmo metaheurístico conocido como Búsqueda Dispersa aplicado al problema de la Diversidad Máxima. De esta forma se conseguirá una paralelización híbrida a nivel de grupo de ordenadores, y a nivel de multicore.