Constructor paralelo de planificaciones

Autores
Printista, Alicia Marcela; Gallard, Raúl Hector; Garriga, D.; Huerga, E.
Año de publicación
1999
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Scheduling es un área activa de investigación en Inteligencia Artificial Aplicada. El interés en esta área es planificar adecuadamente la asignación de un número limitado de recursos a determinadas tareas que se deben desarrollar en el tiempo. Existen un número de técnicas heurísticas que han realizado contribuciones notables al problema de scheduling, entre ellas los algoritmos genéticos y otras variantes de la Computación Evolutiva. Estos algoritmos tienen la capacidad de descubrir planificaciones cercanas a las óptimas mucho más rápido debido a su paralelismo implícito. Varias implementaciones ya realizadas en esta dirección muestran que los algoritmos genéticos trabajan mejor cuando en la representación del cromosoma que utilizan se incorpora conocimiento específico del problema de modo tal que permita trabajar con operadores de recombinación avanzados. La elección de este tipo de representación indirecta del cromosoma requiere de un decodificador o "schedulers builder ", el cual transforme la representación del cromosoma en una planificación legal. En otras palabras los schedule builder deben garantizar la factibilidad y consistencia de cada planificación.
Eje: Procesamiento concurrente, paralelo y distribuido. Procesamiento de imágenes.
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Parallel processing
Inteligencia Artificial Aplicada
Distributed
Constructor Paralelo
Parallel
Planificaciones
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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Eje: Procesamiento concurrente, paralelo y distribuido. Procesamiento de imágenes.
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description Scheduling es un área activa de investigación en Inteligencia Artificial Aplicada. El interés en esta área es planificar adecuadamente la asignación de un número limitado de recursos a determinadas tareas que se deben desarrollar en el tiempo. Existen un número de técnicas heurísticas que han realizado contribuciones notables al problema de scheduling, entre ellas los algoritmos genéticos y otras variantes de la Computación Evolutiva. Estos algoritmos tienen la capacidad de descubrir planificaciones cercanas a las óptimas mucho más rápido debido a su paralelismo implícito. Varias implementaciones ya realizadas en esta dirección muestran que los algoritmos genéticos trabajan mejor cuando en la representación del cromosoma que utilizan se incorpora conocimiento específico del problema de modo tal que permita trabajar con operadores de recombinación avanzados. La elección de este tipo de representación indirecta del cromosoma requiere de un decodificador o "schedulers builder ", el cual transforme la representación del cromosoma en una planificación legal. En otras palabras los schedule builder deben garantizar la factibilidad y consistencia de cada planificación.
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