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Proyecto Suricata
Centro de Innovación para la Sociedad de la Información

Estudio de la optimización del tráfico mediante el ajuste de los ciclos de semáforos por Algoritmos Genéticos en dispositivos de computación paralela, usando modelización discreta: ejemplo de aplicación

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  • Título: “Estudio de la optimización del tráfico mediante el ajuste de los ciclos de semáforos por Algoritmos Genéticos en dispositivos de computación paralela, usando modelización discreta: ejemplo de aplicación”
  • Doctorando: Javier Jesús Sánchez Medina, Becario de Investigación del Gobierno de Canarias
  • Directores: Manuel Galán Moreno, Enrique Rubio Royo
  • Objetivos: Evaluar el uso de técnicas estocásticas Algoritmos Genéticos (GAs), en la optimización de Problemas Complejos (Redes de Tráfico rodado). Implementación de estas técnicas en Sistemas de Computación Distribuidos y uso de variables discretas y/o cualitativas en el proceso de optimización. Ajuste estadístico de tendencias,  representación gráfica de funciones de comportamiento humano y uso de las mismas en el ajuste de los parámetros de optimización.
  • Aportaciones al Proyecto Suricata: aplicación de las técnicas anteriores a la optimización de Sistemas Complejos, tanto en el ámbito del mejor aprovechamiento de recursos e infraestructuras, como en el comportamiento de Sistemas Sociales relacionados con las Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones (Redes Sociales, Mensajería Instantánea, etc)
  • Contextualización Suricata: Optimización de Procesos mediante GAs, Cluster Beowulf (computación intensiva, escalabilidad de sistemas)

 

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