Execução paralela de programação genética utilizando MapReduce

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Vinhas Neto, Francisco
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFLA
Texto Completo: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/31287
Resumo: The Genetic Programming is a technique used for automatic generation of applications in Wireless Sensor Networks, which needs to perform a number of simulations for a given problem in order to have a greater degree of confidence of the result obtained by the method. Thus, its running time becomes high when using a single machine. However, there are opportunities for parallelization of these executions that might imply a reduction in execution time and improving the quality of the results. This work is a study on the MapReduce programming model adapted for a Genetic Programming to automatic generation of applications in Wireless Sensor Network (WSN), through the distribution of executions among the machines of a cluster. It proposed an implementation of a Genetic Programming to automatic generation of applications in WSN and used WSN simulator to evaluate the quality of the solution. This study also analyzes the benefits of using the MapReduce framework.
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