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dc.contributor.advisorGonzález González, Luisa
dc.contributor.advisorRodríguez Morffi, Abel
dc.contributor.authorRosa Paz, Darién
dc.coverage.spatial1016432en_US
dc.date.accessioned2016-06-08T14:18:51Z
dc.date.available2016-06-08T14:18:51Z
dc.date.issued2008-07-08
dc.identifier.urihttp://dspace.uclv.edu.cu:8089/handle/123456789/5756
dc.description.abstractEl auge alcanzado por los Sistemas de Información distribuidos y el desarrollo de los manejadores de bases de datos comerciales han incrementado la difusión de los Sistemas de Bases de Datos Distribuidas (SBDD). Debido a la complejidad del proceso de diseño de la distribución de los datos, las diferentes propuestas de solución presentadas hasta la fecha han coincidido en dividirlo en dos fases seriadas: la fragmentación y la asignación de los fragmentos en los sitios de la red. En la presente investigación se hace un estudio del estado del arte en el diseño de la asignación de fragmentos, y se propone un modelo híbrido que integra una técnica de Aprendizaje Reforzado con Algoritmos Genéticos para dar solución al problema de asignación. Este modelo es implementado en un módulo de una herramienta de ayuda a la asignación lógica y física de los fragmentos a los correspondientes sitios de procesamiento.en_US
dc.description.abstractThe boom reached by the distributed information systems and the development of the commercial data base managers have greatly increased the diffusion of Distributed Data Base Systems (DDBS). Due to the complexity of the data distribution design process, the different approaches to solve the allocation problem, presented so far, have coincided in dividing it in two serial stages: fragmenting and allocating the resulting fragments in the network. Herein, we carry out a study about the state of the art of designing fragment allocation, and then proposing a hybrid model which incorporates a Reinforcement Learning Technique with Genetic Algorithms in order to solve the allocation problem. This model is implemented in a module of a tool for logical and physical fragment allocation to the corresponding processing sites.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computaciónen_US
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villasen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas. Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectModelo Híbridoen_US
dc.subjectAsignación Redundante de Fragmentosen_US
dc.subjectBases de Datos Distribuidasen_US
dc.subjectDiseñoen_US
dc.subjectAprendizaje Reforzadoen_US
dc.subjectAlgoritmos Genéticosen_US
dc.subject.otherInteligencia Artificialen_US
dc.titleUn modelo híbrido para la asignación redundante de fragmentos en el diseño de bases de datos distribuidasen_US
dc.typeThesisen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.type.thesismasteren_US


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