Tesis doctoral de Unai Aldasoro Marcellan
Esta tesis tiene como objetivo principal la resolución de problemas de optimización bajo incertidumbre a gran escala, mediante la interconexión entre las disciplinas de optimización estocástica y computación en paralelo. Se describen algoritmos de descomposición desde la perspectivas de programación matemática y del aprovechamiento de recursos computacionales con el fin de resolver problemas de manera más rápida, de mayores dimensiones o/y obtener mejores resultados que sus técnicas homónimas en serie. Se han desarrollado dos estrategias de paralelización, denotadas como inner y outer. La primera de las cuales, realiza tareas en paralelo dentro de un esquema algorítmico en serie, mientras que la segunda ejecuta de manera simultánea y coordinada varios algoritmos secuenciales. La mayor descomposición del problema original, compartiendo el área de factibilidad, creando fases de sincronización y comunicación entre ejecuciones paralelas o definiendo condiciones iniciales divergentes, han sido claves en la eficacia de los diseños de los algoritmos propuestos. Como resultado, se presentan tanto algoritmos exactos como matheurísticos, que combinan metodologías metaheurísticas y técnicas de programación matemática. Se analiza la escalabilidad de cada algoritmo propuesto, y se consideran varios bancos de problemas de diferentes dimensiones, hasta un máximo de 58 millones de restricciones y 54 millones de variables (de las cuales 15 millones son binarias). La experiencia computacional ha sido principalmente realizada en el cluster arina de sgi/izo-sgiker de la upv/ehu.
Datos académicos de la tesis doctoral «On parallel computing for stochastic optimization models and algorithms«
- Título de la tesis: On parallel computing for stochastic optimization models and algorithms
- Autor: Unai Aldasoro Marcellan
- Universidad: País vasco/euskal herriko unibertsitatea
- Fecha de lectura de la tesis: 13/01/2015
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- María Merino Maestre
- Tribunal
- Presidente del tribunal: Luis Vega gonzalez
- Francisco Saldanha de gama (vocal)
- laureano Fernando Escudero bueno (vocal)
- Elena Fernández aréizaga (vocal)