Big Data Optimization con algoritmos metaheurísticos utilizando frameworks de computación distribuida - Salto, Carolina (2021)
La comunidad científica ha encontrado en el uso de los recursos tecnológicos disponibles una aliada para abordar problemas de gran complejidad e identificados como irresolubles. Tales problemas han sido abordados con técnicas exactas o heurísticas para lograr su resolución, o al menos conseguir soluciones de alta calidad, cuando los mismos se clasifican como NP-duros. Inicialmente, los problemas se planteaban en entornos estáticos, pero en los últimos años se les trata de resolver reproduciendo las características dinámicas y de alta dimensionalidad que los alteran. La optimización de estos problemas, conocida como Big Data Optimization, se puede realizar diseñando algoritmos metaheurísticos secuenciales y distribuidos (solvers) bajo frameworks de programación de alto nivel como los que incorporan el paradigma MapReduce para el manejo de Big Data. Dichos solvers, en principio, serán diseñados y testeados con problemas académicos, con el objetivo de analizar el comportamiento en cuanto a eficiencia y escalabilidad. En consecuencia, nuestro objetivo central es adaptar estos solvers para abordar problemas de interés en contextos reales (científico, industrial, entre otros) donde estamos trabajando, y puntualmente en problemas de planificación y de diseño de redes de distribución de agua y de sensores en plantas industriales.