Desarrollo de algoritmos genéticos utilizando diferentes frameworks de MapReduce: MPI vs. Hadoop

Autores
Barbero, Juan José; Tamagusku, Martín; Alfonso, Hugo; Bermúdez, Carlos; Minetti, Gabriela F.; Salto, Carolina
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
MapReduce es un paradigma popular, que permite a los usuarios no especializados utilizar grandes plataformas computacionales paralelas de manera transparente. Hadoop es la implementación más utilizada de este paradigma y, de hecho, para una gran cantidad de usuarios, la palabra Hadoop y MapReduce son intercambiables. Pero, hay otros framewoks que implementan este paradigma de programación, como MapReduce-MPI. Dado que las técnicas de optimización pueden beneficiarse enormemente de este tipo de modelado informático de uso intensivo de datos, en esta línea de investigacón analizamos el efecto del rendimiento del desarrollo de algoritmos genéticos (GA) utilizando diferentes marcos de MapReduce (MRGA).
Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
operadores
Heuristic methods
Optimization
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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