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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ve/
dc.contributor.authorDíaz Rivera, Julián Orlandoes_VE
dc.contributor.authorBravo Córdoba, Germán Enriquees_VE
dc.date2008-06-18es_VE
dc.date.accessioned2008-06-18T09:00:00Z
dc.date.available2008-06-18T09:00:00Z
dc.date.created2008-06-18es_VE
dc.date.issued2008-06-18T09:00:00Zes_VE
dc.identifier.otherT016300004935/4es_VE
dc.identifier.urihttp://www.saber.ula.ve/handle/123456789/16914
dc.description.abstractComputación en malla aplicada a la generación de rutas de trasporte escolar. (Díaz Rivera, Julián Orlando y Bravo Córdoba, Germán Enrique) Resumen Hoy en día la computación en malla se impone en la ejecución de los procesos de optimización que necesitan de una gran capacidad de procesamiento, almacenamiento y colaboración entre recursos computacionales para llegar a la mejor solución. Esta resuelve más rápido problemas asociados a la optimización de recursos y las investigaciones que llevan consigo grandes costos computacionales, mediante la reducción de la inversión de componentes hardware. Dentro de éste marco, el problema de enrutamiento vehicular (VRP - Vehicle Routing Problem) se convierte en un excelente caso de estudio para probar las capacidades ofrecidas por SGE (Sun Grid Engine) la implementación grid de Sun Microsystems. La naturaleza NP-Hard de VRP, su complejidad computacional, el uso de heurísticas y metaheurísticas y la necesidad de llegar al mejor conjunto de rutas, son suficientes restricciones que indican la necesidad de una arquitectura computacional no convencional que acelere los procesos y magnifique los resultados. A lo largo de este artículo se intenta demostrar que la computación en malla se postula como una solución a los inconvenientes de procesamiento de información, envueltos en el proceso de solucionar los problemas de enrutamiento vehicular. Grid computing applied to scholar routing generation. (Díaz Rivera, Julián Orlando y Bravo Córdoba, Germán Enrique) Abstract Today grid computing prevails in the execution of the optimization processes that need a great capacity of CPU processing, storage and collaboration among resources in order to get the best solution. Grid computing allows a more efficient solution to problems associated to the optimization of resources and costly research, by reducing the associated components hardware. Within this context, vehicular routing problems (VRP) become an excellent case of study to test the capacities offered by SGE (Sun Grid Engine) the grid middleware of Sun Microsystems. The NP-Hard nature of VRP, its computing complexity, the use of heuristics and metaheurístics and the obligation to get the best routes, are sufficient to reveal the necessity of non-conventional infrastructure in order to accelerate the processes and magnify the results. This article shows that grid computing is a valid solution to the problems of information processing dealing with vehicular routing problems. Ponencia publicada en: Memorias del Congreso Latinoamericano de Computación de Alto Rendimiento (CLCAR) Santa Marta, Colombia 13 al 18 de agosto 2007. J.C. Jaime y G. Díaz (editores), Publicaciones Univ. Industrial de Santander, Bucaramanga, Colombia (2007).es_VE
dc.format.extent374058es_VE
dc.language.isoeses_VE
dc.publisherSABER ULAes_VE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectComputaciónes_VE
dc.subjectMemoriases_VE
dc.titleMemorias del Congreso Latinoamericano de Computación de Alto Rendimiento (CLCAR) - Computación en malla aplicada a la generación de rutas de trasporte escolares_VE
dc.title.alternativeGrid computing applied to scholar routing generationes_VE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.description.emailjulian.diaz@cav-ingenieros.comes_VE
dc.description.emailgbravo@uniandes.edu.coes_VE
dc.description.tiponivelNivel analíticoes_VE
dc.subject.facultadFacultad de Ingenieríaes_VE
dc.subject.facultadFacultad de Ciencias.es_VE
dc.subject.keywordsGrid computinges_VE
dc.subject.tipoArtículoses_VE


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