Aplicación de técnicas de inteligencia artificial en la solución del problema de ubicación en el diseño de bases de datos distribuidas

dc.contributor.advisorGonzález González, Luisa Manuela
dc.contributor.advisorRodríguez Morffi, Abel
dc.contributor.authorRosa Paz, Darién
dc.coverage.spatialSanta Claraen_US
dc.date.accessioned2018-06-06T22:32:29Z
dc.date.available2018-06-06T22:32:29Z
dc.date.issued2006-06-24
dc.description.abstractEl auge alcanzado por los sistemas de información distribuidos y el desarrollo de los manejadores de bases de datos comerciales, ha hecho que los sistemas de bases de datos distribuidas se conviertan en una alternativa viable para satisfacer las necesidades de información actuales. La distribución de los datos es un problema crítico que afecta de manera considerable el desempeño global de los sistemas distribuidos, debido a que influye directamente en la eficiencia del procesamiento de las consultas. Debido a la complejidad del problema, las diferentes propuestas de solución presentadas hasta la fecha, han coincidido en dividir el proceso de diseño de la distribución en dos fases seriadas: la fragmentación y la ubicación de los fragmentos en los sitios de la red. La presente investigación, titulada “Aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial en la solución del problema de ubicación en el diseño de bases de datos distribuidas”, aborda el problema de la asignación de fragmentos en el diseño de bases de datos distribuidas, tomando como referencia el modelo matemático Özsu, al cual se le da solución aplicando las técnicas de Algoritmos Genéticos y el algoritmo Q-Learning del Aprendizaje Reforzado. El producto final de la investigación es un asistente que será insertado en una herramienta general para el diseño de bases de datos distribuidas.en_US
dc.description.abstractThe boom reached by the distributed information systems and the development of the commercial data base managers, has made possible that the distributed data base systems become into a feasible alternative for satisfying the nowadays information needs. The data distribution is a critical problem which affects in a considerable way the overall performance of the distributed systems; given that it has a direct influence on the efficiency of the process of consulting. Due to the complexity of the problem, the several proposed solutions presented until today, have in common that they divide the process of designing the distribution into two successive phases: the fragmentation and the allocation of the fragments in the network sites. The present research, entitled “Application of Artificial Intelligence techniques to the solution of the allocation problem in the distributed data bases design”, deals with the problem of the assignation of fragments in the design of distributed data bases, taking as a reference the Özsu mathematical model, which is solved applying the techniques of Genetic Algorithms and the Q-Learning algorithm of the Reinforcement Learning. The final product of the research is an assistant which will be inserted into a general tool for the design of distributed data bases.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Matemática, Física y Computación. Departamento de Ciencias de la Computaciónen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/9481
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.subjectAlgoritmos Genéticosen_US
dc.subjectAprendizaje Reforzadoen_US
dc.subjectInteligencia Artificialen_US
dc.subjectBases de Datos Distribuidasen_US
dc.subjectDiseñoen_US
dc.subject.otherInteligencia Artificialen_US
dc.subject.otherBases de Datos Distribuidasen_US
dc.subject.otherDiseño e Implementaciónen_US
dc.titleAplicación de técnicas de inteligencia artificial en la solución del problema de ubicación en el diseño de bases de datos distribuidasen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

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