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Análisis de Optimización por Enjambre de Partículas en Procesamiento Serie para Computación de Alta Performance

Resumen
En este trabajo se estudia la ejecución del algoritmo estándar de enjambre de partículas (Estándar PSO[1]) en su ejecución en serie para la resolución de distintos problemas. Se realizaron pruebas en 3 plataformas muy distintas y se obtuvieron resultados que se interpretaron en gráficas para realizar las correspondientes conclusiones.
Introducción


La optimización por enjambre de partículas es un método para la resolución de problemas basado en el comportamiento natural de partículas en un espacio multidimensional. Este es un algoritmo muy utilizado para realizar optimizaciones de grandes y complejos problemas científicos. Consiste en distribuir de forma aleatoria un conjunto de partículas en un espacio y en el cual se encuentra la función del problema que se está estudiando, y estas partículas se moverán por el espacio interactuando entre ellas para ubicarse en torno a un sector que representara la solución al problema.


Conclusión
La ejecución en serie de esta optimización permitirá realizar las correspondientes evaluaciones de métricas de programa cuando se implemente este en paralelo en un futuro proyecto. Este trabajo permitió entender que la solución de cada problema puede optimizarse mejor mientras mejor sea el estudio que se tiene sobre el problema y de que configuración se necesitaría para su optimización. También que distintas plataformas y arquitecturas pueden resultar mejor para ciertos casos, no solo para ciertos problemas sino para las distintas configuraciones de optimización.
Se plantea entonces que para una aplicación seria de PSO se deberían realizar pruebas para evaluar cuál sería el mejor camino para configurar la optimización y así ahorrar tiempo de cálculo.


Trabajo Completo Pendiente de Publicación.

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