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dc.contributor.advisorDamas Hermoso, Miguel 
dc.contributor.advisorOrtega Lopera, Julio 
dc.contributor.authorMoreno Gutiérrez, Salvador 
dc.contributor.otherUniversidad de Granada. Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadoreses_ES
dc.date.accessioned2022-03-21T13:07:28Z
dc.date.available2022-03-21T13:07:28Z
dc.date.issued2017-09-07
dc.date.submitted2017-09
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10481/73613
dc.descriptionCalificación: Sobresaliente (9.8)es_ES
dc.description.abstractEn este Trabajo de Fin de Máster se estudia el consumo energético de algoritmos genéticos aplicado la selección de caracterı́sticas multiobjetivo en problemas BCI o Brain Computer Interface por sus siglas en inglés. Razones económicas, de impacto medioambiental y de gestión de recursos han puesto en el punto de mira el consumo energético de la ejecución de programas desde máquinas de altas prestaciones hasta dispositivos móviles como smartphones. El consumo energético del algoritmo estudiado se ha caracterizado como caja negra, haciendo la metodologı́a que modela el algoritmo, y que es desarrollada a lo largo de toda la memoria, fácilmente portable y exclusivamente dependiente de parámetros de configuración de la evolución de la población. Del análisis de los datos se concluye que la evaluación de los individuos es la parte más importante del algoritmo genético estudiado, y que la repartición de esta carga entre el máximo número de núcleos es beneficiosa para la eficiencia. Además, el modelo lineal construido consigue, tras un análisis de anomalı́as y clustering con k-medias, ajustarse al test de validación con un 1.1925 % de error.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/*
dc.subjectparallel computinges_ES
dc.subjectevolutionary algorithmses_ES
dc.subjectenergy consumption es_ES
dc.subjectdata sciencees_ES
dc.subjectmachine learninges_ES
dc.titleAnálisis de Consumo Energético en Algoritmos Genéticos Paraleloses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.identifier.doi10.30827/Digibug.73613
dc.type1Proyecto fin de Másteres_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES


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