Presentaci

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Presentación
Desarrollos y resultados TRACER Primera
anualidad
Juan Manuel Sánchez Pérez, Juan Antonio Gómez
Pulido Miguel Angel Vega Rodríguez, Francisco
Fernández de Vega
Universidad de Extremadura Departamento de
Informática
Área de Arquitectura y Tecnología de
Computadores Grupo de Arquitectura de
Computadores y Diseño Lógico
Ministerio de Ciencia y Tecnología TIC2002-04498-C
05-01
TRACER Grupo de Arquitectura de Computadores y
Diseño Lógico. http//arco.unex.es
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Resumen
Líneas de trabajo desarrolladas

• Sistema de Computación Remoto para la
  Optimización del Modelado de Series Temporales
• Control del Fenómeno del Bloat en Programación
  Genética mediante el Modelo de Islas
• Computación de algoritmos mediante procesadores
  reconfigurables
• Aumento del Rendimiento de Algoritmos de
  Programación Genética mediante Plagas

Productividad científica ()

• 6 artículos en revistas internacionales con
  índice de impacto.
• 9 comunicaciones presentadas en congresos,
  nacionales e internacionales.
• 1 tesis doctoral leída.

() NOTA Publicaciones del año 2003,
relacionadas con TRACER, en las que consta el
agradecimiento a este proyecto
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Sistema de Computación Remoto para la
Optimización del Modelado de Series Temporales

• Se ha desarrollado un algoritmo
• adaptativo paralelo para resolver
• el problema de la optimización
• en la modelación de series
• temporales mediante la técnica
• de Identificación de Sistemas.
• Se ha finalizado un servicio
• web que implementa el
• desarrollo anterior

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Sistema de Computación Remoto para la
Optimización del Modelado de Series Temporales

• Se han generado las siguientes publicaciones

Using Neural Networks in a Parallel Adaptative
Algorithm for the System Identification
Optimization Juan A. Gómez Pulido, Juan M.
Sánchez Pérez, Miguel A. Vega Rodríguez Lecture
Notes in Computer Science, 2687 Artificial
Neural Nets Problem Solving Methods Ed.
Springer-Verlag. Pág. 465-472. ISSN
0302-9743 Sistema de Computación Remoto para la
Optimización del Modelado de Series
Temporales Juan A. Gómez, Francisco Méndez,
Miguel A. Vega, Juan M. Sánchez XXIV Jornadas de
Automática. Universidad de León, sept. 2003
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Control del Fenómeno del Bloat en Programación
Genética mediante el Modelo de Islas

• Se presenta una propuesta para afrontar
• el problema del incremento progresivo de
• la longitud de los individuos en
• Programación Genética (fenómeno bloat),
• consistente en utilizar el modelo de islas.
• Se demuestra que el modelo funciona
• y permite reducir el tiempo de
• computación para encontrar soluciones.
• Se propone utilizar este modelo en
• sistemas multiprocesador.

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Control del Fenómeno del Bloat en Programación
Genética mediante el Modelo de Islas

• Se han generado las siguientes publicaciones

Control del fenómeno del bloat en Prog. Genética
mediante el modelo de Islas Germán Galeano,
Francisco Fernández, Juan A. Gómez, J.M.
Sánchez II Congreso sobre Metaheurísticas,
Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados The effect
of Plagues in Genetic Programming A study of
Variable-Size Populations F. Fernández, M.
Tomassini, L. Vanneschi Lecture Notes in Computer
Science 2610. Springer Verlag. Pp.
317-326. Estudio de Poblaciones de tamaño
variable en Programación Genética F.
Fernández, II Congreso sobre Metaheurísticas,
Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados An
Empirical Study of Multipopulation Genetic
Programming F. Fernández, M. Tomassini, L.
Vanneschi Genetic Programming and Evolvable
Machines, Vol. 4. 2003. pp. 21-51. Kluwer
Academic Publishers.
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Computación de algoritmos mediante procesadores
reconfigurables

• Se han desarrollado aplicaciones que ejecutan
  algoritmos para la
• resolución de ciertos problemas
• Esta computación tiene dos ventajas
• se ejecuta directamente en hardware (chips)
  gran velocidad
• se reconfiguran estos chips
  algoritmos modificables
• Problemas tratados
• Visión artificial (mejora de algoritmos de
  tratamiento y
• detección de imágenes)
• Rutado de FPGAs mediante programación genética
• Criptografía

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Computación de algoritmos mediante procesadores
reconfigurables

• Se han generado las siguientes publicaciones

Multi-FPGA synthesis by means of Evolutionary
Computation J.I. Hidalgo, F. Fernández,J.
Lanchares, J.M. Sánchez, R. Hermida, M.
Tomassini, R. Baraglia, R. Perego Lecture Notes
in Computer Science 2724 Genetic and
Evolutionary Computation Conference GECCO 2003,
Springer-Verlag, Pp.2109-2120 Aplicación del
Paralelismo a la Convolución de Imágenes
Implementación en FPGAs Miguel A. Vega
Rodríguez, Juan M. Sánchez Pérez, Juan A. Gómez
Pulido XIV Jornadas de Paralelismo, Madrid,
2003 Estudio Comparativo entre Diversas
Implementaciones del Algoritmo Criptográfico IDEA
usando FPGAs y Handel-C José Mª Granado, Miguel
A. Vega, Juan M. Sánchez, Juan A. Gómez III
Jornadas sobre Computación Reconfigurable y
Aplicaciones (JCRA'2003). Universidad Autónoma de
Madrid, 10-12 de septiembre de 2003
(continúa)
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Computación de algoritmos mediante procesadores
reconfigurables
Reconfigurable Hybrid Architecture for Web
Applications David Rodríguez Lozano, Juan M.
Sánchez Pérez, Juan A. Gómez Pulido Lecture Notes
in Computer Science, 2278 Field-Programmable
Logic and Applications, Springer-Verlag, pp.
1091-1094 Arquitectura Híbrida Reconfigurable
para Aplicaciones Web Rodríguez Lozano D, Sánchez
Pérez J.M, Gómez Pulido J.A. III Jornadas sobre
Computación Reconfigurable y Aplicaciones
(JCRA'2003). Universidad Autónoma de Madrid,
10-12 de septiembre de 2003 Acceso Remoto a
Plataformas de Prototipado Reconfigurable Gómez
J.A, Martín A, Rodríguez D, Sánchez J.M, Vega
M.A. III Jornadas sobre Computación
Reconfigurable y Aplicaciones (JCRA'2003). Univers
idad Autónoma de Madrid, 10-12 de septiembre de
2003 Resolución Eficiente de Problemas Complejos
mediante Hardware Reconfigurable Miguel A. Vega
Rodríguez, Juan A. Gómez Pulido, Juan M. Sánchez
Pérez XXIV Jornadas de Automática. Universidad de
León, 9-12 de septiembre de 2003
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Aumento del Rendimiento de Algoritmos de
ProgramaciónGenética mediante Plagas

• Porqué usamos siempre poblaciones de tamaño
  fijo?
• La exploración requiere muchos individuos,
  mientras que la explotación
• puede beneficiarse por poblaciones pequeñas.
• Propuesta Emplear poblaciones grandes al
  principio
• y pequeñas en los últimos pasos.
• Metodología Plagas
• Comenzar con una población grande
• Eliminar un pequeño número de individuos de cada
  generación
• (hasta que el tamaño de la población alcanze
  un límite)
• Las primeras generaaciones, el número de
  individuos será algo, de forma
• que la exploración se ejecute adecuadamente.
• Debido a la eliminación de individuos, cuando se
  produzca la explotación,
• la población es pequeña y podemos evaluar más
  generaciones.

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Aumento del Rendimiento de Algoritmos de
ProgramaciónGenética mediante Plagas

• Se han generado las siguientes publicaciones

The effect of Plagues in Genetic Programming A
study of Variable-Size Populations F. Fernández,
M. Tomassini, L. Vanneschi Lecture Notes in
Computer Science 2610. Ed. Springer Verlag. Pp.
317-326. ISSN 0302-9743. Estudio de
Poblaciones de tamaño variable en Programación
Genética F. Fernández II Congreso Español sobre
Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y
Bioinspirados, maeb 03. Ed. Universidad de
Oviedo, Pp.424-428.
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Principales gastos realizados
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Otros resultados TESIS LEIDAS
Título Una Arquitectura Reconfigurable basada
en FPGAs para el
Procesamiento Digital de Imágenes Doctorando Mig
uel Angel Vega Rodríguez Directores Juan Manuel
Sánchez Pérez, Juan Antonio Gómez
Pulido Fecha 11 de julio de 2003 Lugar Escue
la Politécnica. Universidad de Extremadura Califi
cación Sobresaliente cum laude por
unanimidad Tribunal Dr. Francisco Tirado
Universidad Complutense de Madrid Dr.
Jean-Pierre Deschamps Universidad Carlos III de
Madrid Dr. Sergio Cuenca Universidad de
Alicante Dr. Francisco Gómez Universidad
Autónoma de Madrid Dr. Francisco
Duque Universidad de Extremadura
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