Optimización y computación paralela aplicados a mejorar la predicción de un simulador de cauce de ríos
Este artículo presenta un método de optimización vía simulación que permite mejorar la predicción de un simulador computacional de cauces de ríos aprovechando los valiosos aportes del cómputo paralelo y distribuido. El problema a tratar para lograr este objetivo es la incertidumbre en los parámetros...
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| Autores principales: | , , , , |
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| Formato: | Objeto de conferencia |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2016
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/55991 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Este artículo presenta un método de optimización vía simulación que permite mejorar la predicción de un simulador computacional de cauces de ríos aprovechando los valiosos aportes del cómputo paralelo y distribuido. El problema a tratar para lograr este objetivo es la incertidumbre en los parámetros de entrada al modelo, pero buscar parámetros de simulación óptimos es un gran desafío, ya que el tamaño del espacio de búsqueda hace que sea un problema combinatorio con un alto costo de cómputo. La solución propuesta utiliza técnicas de optimización en el análisis de simulaciones, reduciendo el espacio de búsqueda e identificando regiones que permitan encontrar la configuración optima en tiempos razonables. Se obtiene una muy buena aceleración del procesamiento que es potenciado al implementar el método con técnicas del cómputo de alto rendimiento (HPC). |
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