Búsqueda Dispersa distribuida para la resolución del Problema de la Diversidad Máxima
Fecha
2010
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Editor
Universidad Rey Juan Carlos
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Resumen
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.
Descripción
Proyecto Fin de Carrera leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2009/2010. Tutor del Proyecto: Micael Gallego Carrillo