Fragmentación vertical de bases de datos usando optimización basada en mallas dinámicas

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dc.contributor.advisorRodríguez Morffi, Abel
dc.contributor.advisorBello Pérez, Rafael Esteban
dc.contributor.authorVega Ortiz, Yurisbel
dc.coverage.spatial1016432en_US
dc.date.accessioned2016-06-27T16:35:47Z
dc.date.available2016-06-27T16:35:47Z
dc.date.issued2013-07-03
dc.description.abstractLa fragmentación vertical, es el proceso mediante el cual una relación es descompuesta en agrupaciones de datos en función de conjuntos disjuntos de sus atributos. Estos conglomerados de atributos, deben ser generados de manera apropiada para su futura ubicación sobre una plataforma distribuida. La partición vertical reviste gran importancia porque defiende el principio de que aquellos datos que comúnmente son accedidos juntos deberían residir en el mismo fragmento. En los últimos años, la aplicación de meta-heurísticas poblacionales a este problema ha incrementado su énfasis y centrado las principales investigaciones. La crítica a estas se enfoca en su escaso nivel de intensificación en el proceso de búsqueda (convergencia más lenta). Por ello, el objetivo de esta investigación es desarrollar un nuevo método de fragmentación vertical de base de datos, utilizando la meta-heurística Optimización basada en Mallas Dinámicas para lograr niveles de convergencia rápidos.en_US
dc.description.abstractVertical Fragmentation is the process in which a relation is divided into data clusters given disjoint sets of their attributes. Those attribute clusters should be generated in an appropriated way for their future incorporation into a distributed platform. Vertical partitioning have a tremendous importance because it supports the principle that data pieces that are commonly accesed together should be included in the same fragment. In the last years, the application of population-based metaheuristics for solving this problem have increased its emphasis and also centered the comunity research. The main critics to the aforementioned metaheuristics are related to their low level of intensification in the search process (Slow Convergence).Therefore, the main objective of this investigation is to develop a new method for vertical partitioning of databases, using the Dynamic Mesh Optimization metaheuristics for achieving fast convergence levels.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/123456789/5946
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.subjectFragmentación Verticalen_US
dc.subjectBases de Datosen_US
dc.subjectOptimizaciónen_US
dc.subjectMallas Dinámicasen_US
dc.subject.otherMetaheurísticasen_US
dc.titleFragmentación vertical de bases de datos usando optimización basada en mallas dinámicasen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesismasteren_US

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