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Artículo

Algoritmos metaheurísticos en el problema del particionado hardware/software de sistemas embebidos

Metaheuristic Algorithms for Hardware/Software Partitioning Problem of Embedded Systems

Autor: Cuenca Asensi, Sergio Fajardo Calderón, Jenny Rosete Suárez, Alejandro Sepúlveda Lima, Roberto Díaz Pando, Humberto.
Categoria: Ciencias aplicadas e interdisciplinarias | Subcategoría: Ingeniería industrial y afines.
Año de publicación: 2013.
Editor: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial / Sociedad Iberoamericana de Inteligencia Artificial IBERAMIA.
Tipo de documento: Artículo | Formato: pdf. | Idioma: Español. | Tamaño: 660 Kb.

Resumen:

El particionado hardware/software es una tarea fundamental en el co-diseño de sistemas embebidos. En ella se decide, teniendo en cuenta las métricas de diseño, qué componentes se ejecutarán en un procesador de propósito general (software) y cuáles en un hardware específico. En los últimos años se han propuesto diversas soluciones al problema del particionado dirigidas por algoritmos metaheurísticos. Sin embargo, debido a la diversidad de modelos y métricas utilizadas, la elección del algoritmo más apropiado sigue siendo un problema abierto.

En este trabajo se presenta una comparación de seis algoritmos metaheurísticos: búsqueda aleatoria (random search), búsqueda tabú (tabu search), recocido simulado (simulated annealing), escalador de colinas estocástico (stochastic hill climbing), algoritmo genético (genetic algorithm) y estrategia evolutiva (evolution strategy).

Materias: TÉCNICA ADMINISTRATIVA INVESTIGACIÓN OPERATIVA

Subjects: MANAGEMENT TECHNIQUES OPERATIONS RESEARCH

Palabras clave: ciencias de la administración, investigación de operaciones, optimización, metaheurística, optimización metaheurística, algoritmos metaheurísticos, búsqueda aleatoria, búsqueda tabú, recocido simulado, escalador de colinas estocástico, algoritmo genético, estrategia evolutiva, co-diseño hardware/software, particionado hardware/software, sistemas embebidos

Keywords: management sciences, operations research, optimization, metaheuristics, metaheuristic optimization, metaheuristic algorithms, random search, tabu search, simulated annealing, stochastic hill climbing, genetic algorithm, evolution strategy, hardware/software co-design, hardware/software partitioning, embedded systems

DC.Title.spa
 Algoritmos metaheurísticos en el problema del particionado hardware/software de sistemas embebidos
DC.Title.eng
 Metaheuristic Algorithms for Hardware/Software Partitioning Problem of Embedded Systems
DC.Creator
 Cuenca Asensi, Sergio Fajardo Calderón, Jenny Rosete Suárez, Alejandro Sepúlveda Lima, Roberto Díaz Pando, Humberto
DC.Subject.snpi.spa
 TÉCNICA ADMINISTRATIVA INVESTIGACIÓN OPERATIVA
DC.Subject.snpi.eng
 MANAGEMENT TECHNIQUES OPERATIONS RESEARCH
DC.Subject.spa
 ciencias de la administración, investigación de operaciones, optimización, metaheurística, optimización metaheurística, algoritmos metaheurísticos, búsqueda aleatoria, búsqueda tabú, recocido simulado, escalador de colinas estocástico, algoritmo genético, estrategia evolutiva, co-diseño hardware/software, particionado hardware/software, sistemas embebidos
DC.Subject.eng
 management sciences, operations research, optimization, metaheuristics, metaheuristic optimization, metaheuristic algorithms, random search, tabu search, simulated annealing, stochastic hill climbing, genetic algorithm, evolution strategy, hardware/software co-design, hardware/software partitioning, embedded systems
DC.Description.spa

El particionado hardware/software es una tarea fundamental en el co-diseño de sistemas embebidos. En ella se decide, teniendo en cuenta las métricas de diseño, qué componentes se ejecutarán en un procesador de propósito general (software) y cuáles en un hardware específico. En los últimos años se han propuesto diversas soluciones al problema del particionado dirigidas por algoritmos metaheurísticos. Sin embargo, debido a la diversidad de modelos y métricas utilizadas, la elección del algoritmo más apropiado sigue siendo un problema abierto.

En este trabajo se presenta una comparación de seis algoritmos metaheurísticos: búsqueda aleatoria (random search), búsqueda tabú (tabu search), recocido simulado (simulated annealing), escalador de colinas estocástico (stochastic hill climbing), algoritmo genético (genetic algorithm) y estrategia evolutiva (evolution strategy).

DC.Source
 ...ar.lsi.uned.es/revista/index.php/ia/article/download/984/815
DC.Identifier.virtualpro
 http://www.revistavirtualpro.com/biblioteca/algoritmos-metaheuristicos-en-el-problema-del-particionado-hardware-software-de-sistemas-embebidos
DC.Identifier.issn-isbn
 ISSN:1988-3064
DC.Identifier.citacion
 Revista Virtual Pro, Mayo 2014, Investigación de operaciones Primera entrega
DC.Language
 Español
DC.Relation
 Optimización: heurística, metaheurística
DC.Publisher
Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial / Sociedad Iberoamericana de Inteligencia Artificial IBERAMIA
DC.Contributor
 
DC.Rights
 Derechos de autor:IBERAMIA y los autores
DC.Date
 2013
DC.Type
 Artículo
DC.Format
 pdf
DC.Identifier.file
20140501-030.pdf

Descarga: Algoritmos metaheurísticos en el problema del particionado hardware/software de sistemas embebidos.
Tipo de documento: Artículo | Formato: pdf. | Idioma: Español. | Tamaño: 660 Kb.
Categoria: Ciencias aplicadas e interdisciplinarias | Subcategoría: Ingeniería industrial y afines.
Fecha de publicación Virtual Pro: 2014-05-01.
Publicado en Virtual Pro: Mayo 2014 :: Investigación de operaciones Primera entrega.


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