Modelo matemático para la Sintonización Dinámica de un Método Predictivo basado en Evolución Diferencial

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...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Tardivo, María, Caymes Scutari, Paola, Bianchini, Germán, Méndez Garabetti, Miguel
Formato: Artículo acceptedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12272/8084
Aporte de:
id I68-R174-20.500.12272-8084
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spelling I68-R174-20.500.12272-80842023-06-22T12:45:50Z Modelo matemático para la Sintonización Dinámica de un Método Predictivo basado en Evolución Diferencial Tardivo, María Caymes Scutari, Paola Bianchini, Germán Méndez Garabetti, Miguel Sintonización dinámica, Cómputo paralelo/distribuido, Evolución diferencial 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. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina 2023-06-22T12:45:50Z 2023-06-22T12:45:50Z 2019-01-01 info:eu-repo/semantics/article acceptedVersion VII MACI 2019 (Matemática Aplicada, Computacional e Industrial). Año 2019. http://hdl.handle.net/20.500.12272/8084 spa PID 4736 openAccess http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ CC0 1.0 Universal Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza Atribución pdf
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