Modelo matemático para la sintonización dinámica de un método predictivo basado en evolución diferencial

Autores
Tardivo, María; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, Germán; Méndez Garabetti, Miguel
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión aceptada
Descripción
El desarrollo y sintonización de programas paralelos presenta el desafío de generar aplicaciones que obtengan los resultados esperados desde el punto de vista funcional, y que además alcancen un rendimiento acorde a los recursos computacionales utilizados. El proceso de sintonización dinámica brinda la posibilidad de monitorizar la aplicación, analizar su rendimiento y mejorar automáticamente aquellos aspectos limitantes de mejor rendimiento. La sintonización puede responder a modelos matemáticos de rendimiento, a heurísticas definidas ad-hoc, a estrategias basadas en historia, entre otros. En este trabajo se presenta un modelo matemático/estadístico de rendimiento, computado de manera distribuida para sintonizar el método de predicción ESSIM-DE. Dicho método utiliza la metaheurística poblacional Evolución Diferencial como algoritmo de optimización. La sintonización es aplicada de forma automática y dinámica al parámetro que regula la cantidad de generaciones del proceso evolutivo, a fin de evitar estancamiento y convergencia prematura.
Fil: Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina
Materia
Sintonización dinámica, Cómputo paralelo/distribuido, Evolución diferencial
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2023-06-22T12:45:50Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/8084
Acceder
id RIAUTN_8d1bcf163604eabbb5c4e52a0492f512
oai_identifier_str oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/8084
network_acronym_str RIAUTN
repository_id_str a
network_name_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
spelling Modelo matemático para la sintonización dinámica de un método predictivo basado en evolución diferencialTardivo, MaríaCaymes Scutari, PaolaBianchini, GermánMéndez Garabetti, MiguelSintonización dinámica, Cómputo paralelo/distribuido, Evolución diferencialEl desarrollo y sintonización de programas paralelos presenta el desafío de generar aplicaciones que obtengan los resultados esperados desde el punto de vista funcional, y que además alcancen un rendimiento acorde a los recursos computacionales utilizados. El proceso de sintonización dinámica brinda la posibilidad de monitorizar la aplicación, analizar su rendimiento y mejorar automáticamente aquellos aspectos limitantes de mejor rendimiento. La sintonización puede responder a modelos matemáticos de rendimiento, a heurísticas definidas ad-hoc, a estrategias basadas en historia, entre otros. En este trabajo se presenta un modelo matemático/estadístico de rendimiento, computado de manera distribuida para sintonizar el método de predicción ESSIM-DE. Dicho método utiliza la metaheurística poblacional Evolución Diferencial como algoritmo de optimización. La sintonización es aplicada de forma automática y dinámica al parámetro que regula la cantidad de generaciones del proceso evolutivo, a fin de evitar estancamiento y convergencia prematura.Fil: Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina2023-06-22T12:45:50Z2023-06-22T12:45:50Z2019-01-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articulopdfapplication/pdfVII MACI 2019 (Matemática Aplicada, Computacional e Industrial). Año 2019.http://hdl.handle.net/20.500.12272/8084spaPID 4736info:eu-repo/semantics/openAccess2023-06-22T12:45:50Zhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/CC0 1.0 UniversalUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional MendozaAtribuciónreponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-09-24T12:43:54Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/8084instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-09-24 12:43:55.525Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse
dc.title.none.fl_str_mv Modelo matemático para la sintonización dinámica de un método predictivo basado en evolución diferencial
title Modelo matemático para la sintonización dinámica de un método predictivo basado en evolución diferencial
spellingShingle Modelo matemático para la sintonización dinámica de un método predictivo basado en evolución diferencial
Tardivo, María
Sintonización dinámica, Cómputo paralelo/distribuido, Evolución diferencial
title_short Modelo matemático para la sintonización dinámica de un método predictivo basado en evolución diferencial
title_full Modelo matemático para la sintonización dinámica de un método predictivo basado en evolución diferencial
title_fullStr Modelo matemático para la sintonización dinámica de un método predictivo basado en evolución diferencial
title_full_unstemmed Modelo matemático para la sintonización dinámica de un método predictivo basado en evolución diferencial
title_sort Modelo matemático para la sintonización dinámica de un método predictivo basado en evolución diferencial
dc.creator.none.fl_str_mv Tardivo, María
Caymes Scutari, Paola
Bianchini, Germán
Méndez Garabetti, Miguel
author Tardivo, María
author_facet Tardivo, María
Caymes Scutari, Paola
Bianchini, Germán
Méndez Garabetti, Miguel
author_role author
author2 Caymes Scutari, Paola
Bianchini, Germán
Méndez Garabetti, Miguel
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Sintonización dinámica, Cómputo paralelo/distribuido, Evolución diferencial
topic Sintonización dinámica, Cómputo paralelo/distribuido, Evolución diferencial
dc.description.none.fl_txt_mv El desarrollo y sintonización de programas paralelos presenta el desafío de generar aplicaciones que obtengan los resultados esperados desde el punto de vista funcional, y que además alcancen un rendimiento acorde a los recursos computacionales utilizados. El proceso de sintonización dinámica brinda la posibilidad de monitorizar la aplicación, analizar su rendimiento y mejorar automáticamente aquellos aspectos limitantes de mejor rendimiento. La sintonización puede responder a modelos matemáticos de rendimiento, a heurísticas definidas ad-hoc, a estrategias basadas en historia, entre otros. En este trabajo se presenta un modelo matemático/estadístico de rendimiento, computado de manera distribuida para sintonizar el método de predicción ESSIM-DE. Dicho método utiliza la metaheurística poblacional Evolución Diferencial como algoritmo de optimización. La sintonización es aplicada de forma automática y dinámica al parámetro que regula la cantidad de generaciones del proceso evolutivo, a fin de evitar estancamiento y convergencia prematura.
Fil: Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina
description El desarrollo y sintonización de programas paralelos presenta el desafío de generar aplicaciones que obtengan los resultados esperados desde el punto de vista funcional, y que además alcancen un rendimiento acorde a los recursos computacionales utilizados. El proceso de sintonización dinámica brinda la posibilidad de monitorizar la aplicación, analizar su rendimiento y mejorar automáticamente aquellos aspectos limitantes de mejor rendimiento. La sintonización puede responder a modelos matemáticos de rendimiento, a heurísticas definidas ad-hoc, a estrategias basadas en historia, entre otros. En este trabajo se presenta un modelo matemático/estadístico de rendimiento, computado de manera distribuida para sintonizar el método de predicción ESSIM-DE. Dicho método utiliza la metaheurística poblacional Evolución Diferencial como algoritmo de optimización. La sintonización es aplicada de forma automática y dinámica al parámetro que regula la cantidad de generaciones del proceso evolutivo, a fin de evitar estancamiento y convergencia prematura.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-01-01
2023-06-22T12:45:50Z
2023-06-22T12:45:50Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
info:ar-repo/semantics/articulo
format article
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv VII MACI 2019 (Matemática Aplicada, Computacional e Industrial). Año 2019.
http://hdl.handle.net/20.500.12272/8084
identifier_str_mv VII MACI 2019 (Matemática Aplicada, Computacional e Industrial). Año 2019.
url http://hdl.handle.net/20.500.12272/8084
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv PID 4736
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
2023-06-22T12:45:50Z
http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
CC0 1.0 Universal
Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza
Atribución
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv 2023-06-22T12:45:50Z
http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
CC0 1.0 Universal
Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza
Atribución
dc.format.none.fl_str_mv pdf
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname:Universidad Tecnológica Nacional
reponame_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
collection Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname_str Universidad Tecnológica Nacional
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacional
repository.mail.fl_str_mv gestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.ar
_version_ 1877230866895208448
score 13.24418

Publicaciones similares