Ponencia
Un Framework para Big Data Optimization Basado en jMetal y Spark
Autor/es | Barba González, Cristóbal
Nebro, Antonio J. García Nieto, José Manuel Cordero, José A. Durillo, Juan J. Navas Delgado, Ismael Aldana Montes, José F. |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial |
Fecha de publicación | 2016 |
Fecha de depósito | 2021-05-14 |
Publicado en |
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ISBN/ISSN | 978-84-9012-632-5 |
Resumen | Las metaheur sticas multi-objetivo se han convertido en t ecnicas
muy utilizadas para la resoluci on problemas complejos de optimizaci
on compuestos de varias funciones objetivo en con
icto entre s . Nos
encontramos ... Las metaheur sticas multi-objetivo se han convertido en t ecnicas muy utilizadas para la resoluci on problemas complejos de optimizaci on compuestos de varias funciones objetivo en con icto entre s . Nos encontramos en la actualidad inmersos en la era del Big Data, por lo que los problemas multi-objetivo que surjan en este contexto cumplir an algunas de las cinco V's que caracterizan a las aplicaciones Big Data (volumen, velocidad, variedad, veracidad, valor). Como consecuencia, las metaheur sticas deber an ser capaces de resolver problemas din amicos, que pueden cambiar en el tiempo debido al procesamiento y an alisis de diferentes fuentes de datos, que t picamente ser an en streaming. En este trabajo presentamos el software jMetalSP, que combina el framework jMetal con Apache Spark. De esta forma, las metaheur sticas disponibles en jMetal se pueden adaptar f acilmente para resolver problemas din amicos que se alimenten de distintas fuentes de datos en streaming, y que son gestionadas por Spark. Se describe la arquitectura de jMetalSP y se valida mediante un caso de uso realista basado en TSP bi-objetivo con datos abiertos reales de tr a co de la ciudad de Nueva York. |
Agencias financiadoras | Ministerio de Educación, Cultura y Deporte (MECD). España Junta de Andalucía |
Identificador del proyecto | TIN2014-58304-R
![]() P11-TIC-7529 ![]() P12-TIC-1519 ![]() |
Cita | Barba González, C., Nebro, A.J., García Nieto, J.M., Cordero, J.A., Durillo, J.J., Navas Delgado, I. y Aldana Montes, J.F. (2016). Un Framework para Big Data Optimization Basado en jMetal y Spark. En MAEB 2016: XI Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados Salamanca, España: Universidad de Salamanca. |
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