Optimización y computación paralela aplicados a mejorar la predicción de un simulador de cauce de ríos

Autores
Gaudiani, Adriana Angélica; Luque, Emilio; García, Pablo; Naiouf, Marcelo; De Giusti, Armando Eduardo
Año de publicación
2016
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este artículo presenta un método de optimización vía simulación que permite mejorar la predicción de un simulador computacional de cauces de ríos aprovechando los valiosos aportes del cómputo paralelo y distribuido. El problema a tratar para lograr este objetivo es la incertidumbre en los parámetros de entrada al modelo, pero buscar parámetros de simulación óptimos es un gran desafío, ya que el tamaño del espacio de búsqueda hace que sea un problema combinatorio con un alto costo de cómputo. La solución propuesta utiliza técnicas de optimización en el análisis de simulaciones, reduciendo el espacio de búsqueda e identificando regiones que permitan encontrar la configuración optima en tiempos razonables. Se obtiene una muy buena aceleración del procesamiento que es potenciado al implementar el método con técnicas del cómputo de alto rendimiento (HPC).
XVI Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP).
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Simulation
Calibración
Optimization
Parallel processing
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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