2026-05-28T17:40:24Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/122172026-02-03T12:01:10Zcom_10630_2254col_10630_37959
RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
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Barba-González, Cristóbal
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Nebro-Urbaneja, Antonio Jesús
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García-Nieto, José Manuel
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Cordero Benítez, José Andrés
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Durillo, Juan J.
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Navas-Delgado, Ismael
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Aldana-Montes, José Francisco
2016-10-13T12:43:05Z
2016-10-13T12:43:05Z
2016
http://hdl.handle.net/10630/12217
http://orcid.org/0000-0001-5580-0484
Las metaheurísticas multi-objetivo se han convertido en técnicas muy utilizadas para la resolución de problemas complejos de optimización compuestos de varias funciones objetivo en conflicto entre sí. Nos encontramos en la actualidad inmersos en la era del Big Data, por lo que los problemas multi-objetivo que surjan en este contexto cumplirán algunas de las cinco V’s que caracterizan a las aplicaciones Big Data (volumen, velocidad, variedad, veracidad, valor). Como consecuencia, las metaheurísticas deberán ser capaces de resolver problemas dinámicos, que pueden cambiar en el tiempo debido al procesamiento y análisis de diferentes fuentes de datos, que típicamente serán en streaming. En este trabajo presentamos el software jMetalSP, que combina el framework jMetal con Apache Spark. De esta forma, las metaheurísticas disponibles en jMetal se pueden adaptar fácilmente para resolver problemas dinámicos 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 tráfico de la ciudad de Nueva York.
spa
by-nc-nd
Heurística
Un Framework para Big Data Optimization Basado en jMetal y Spark
conference output
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