2018

Uso de métricas generalizadas en clasificadores usando coloración de gráficas suaves

2018

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Profesores: Dr. Pedro Lara Velázquez y Dra. Hérica Sanchez Larios (UNAM)

Resumen:La coloración de gráficas suaves es una generalización del problema de coloración en el que se busca encontrar una coloración que minimice la dureza en la gráfica, o dicho de otra forma, reducir la suma de distancias entre vértices con colores idénticos (Lara-Velázquez, et al., 2015). Este modelo se utiliza en la programación de eventos susceptibles de cambios, asignación estable de frecuencias del espectro electromagnético, calendarización de actividades, asignación de recursos en organizaciones, en reconocimiento de patrones en general y en particular en un algoritmo clasificador no supervisado (Flores, 2017). Se ha demostrado que es un problema de tipo NP-Duro, aunque para grafos de orden menor o igual a 20, se pueden utilizar algoritmos exactos que resuelven el problema; caso contrario es necesario el uso de técnicas heurísticas con aproximaciones bastante aceptables.

En este proyecto de tesis se propone hacer un estudio comparativo de las soluciones obtenidas utilizando estas métricas tradicionales con otras métricas, obtenidas estas otras de combinaciones lineales positivas de métricas Lp (con 0 < p ≤ ∞). Por ejemplo, se podría probar con una combinación lineal de la métrica euclidiana con la métrica Manhattan. En general, se trata de probar con qué valor de p y con qué combinación de métricas Lp se obtienen mejores resultados. En algunos problemas de optimización se ha mostrado que se obtienen mejores soluciones cuando se utiliza una combinación lineal de métricas Lp. La calidad de las combinaciones de metricas obtenidas se probarán en ejemplos de problemas reales, principalmente del UCI Machine Learning Repository de la Universidad de California en Irvine.

El alumno programará los códigos en uno de los siguientes lenguajes,: C, FreeBASIC o Python.

Objetivo general

• Hacer un estudio sobre el uso de diferentes métricas LP así como combinaciones lineales de las mismas, para mejorar el desempeño en instancias de prueba (UCI Machine Learning Repository).

Objetivos específicos

• Proponer dos modelos, uno básico y uno mejorado, del algoritmo de solución mediante combinaciones de métricas LP.
• Validar la calidad de los modelos mediante diseño de experimentos.
• Generar un artículo para congreso nacional.
• Reportar los resultados de la investigación en la idónea comunicación de resultados.

Estudio del desempeño de un sistema de almacenamiento basado en una red P2P, con estructura de mundo pequeño.

2018

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Profesores: Dr. Ricardo Marcelín Jiménez

Resumen:El paradigma P2P es un modelo de cómputo distribuido, inicialmente pensado para almacenar información que se guarda de manera redundante sobre equipos conectados en una red, la cual puede alcanzar una cobertura arbitrariamente grande. La mayor ventaja de este enfoque descansa en su escalabilidad. En tanto, los retos que deben superarse para una construcción de este tipo tienen que ver con las posibles inestabilidades que surgen de un conjunto arbitrariamente grande de equipos. Sin embargo, a la fecha, este enfoque ha alcanzado un nivel de madurez que lo hacen elegible para soportar operaciones críticas, como lo demuestra, por ejemplo, la tecnología blockchain, que es un modelo P2P para la administración de criptomonedas (bitcoin o ethereum, entre otras).

En este proyecto proponemos realizar una prueba de concepto que demuestre las posibilidades de ofrecer un servicio de almacenamiento, basada en el paradigma P2P con una estructura superpuesta de mundos pequeños.

Objetivo general

• Realizar un estudio sobre los mecanismos para almacenamiento y recuperación de información en una red P2P con estructura de mundos pequeños.

Objetivos específicos

• Evaluar los mecanismos de construcción y mantenimiento de la red superpuesta, bajo condiciones dinámicas (churn).
• Determinar las propiedades estructurales de la red resultante.
• Evaluar los mecanismos para almacenamiento y recuperación de la información.

Estudio del desempeño de un sistema de almacenamiento basado en una red P2P, con estructura de mundo pequeño.

2018

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Profesores: Dr. Ricardo Marcelín Jiménez

Resumen:El paradigma P2P es un modelo de cómputo distribuido, inicialmente pensado para almacenar información que se guarda de manera redundante sobre equipos conectados en una red, la cual puede alcanzar una cobertura arbitrariamente grande. La mayor ventaja de este enfoque descansa en su escalabilidad. En tanto, los retos que deben superarse para una construcción de este tipo tienen que ver con las posibles inestabilidades que surgen de un conjunto arbitrariamente grande de equipos. Sin embargo, a la fecha, este enfoque ha alcanzado un nivel de madurez que lo hacen elegible para soportar operaciones críticas, como lo demuestra, por ejemplo, la tecnología blockchain, que es un modelo P2P para la administración de criptomonedas (bitcoin o ethereum, entre otras).

En este proyecto proponemos realizar una prueba de concepto que demuestre las posibilidades de ofrecer un servicio de almacenamiento, basada en el paradigma P2P con una estructura superpuesta de mundos pequeños.

Objetivo general

• Realizar un estudio sobre los mecanismos para almacenamiento y recuperación de información en una red P2P con estructura de mundos pequeños.

Objetivos específicos

• Evaluar los mecanismos de construcción y mantenimiento de la red superpuesta, bajo condiciones dinámicas (churn).
• Determinar las propiedades estructurales de la red resultante.
• Evaluar los mecanismos para almacenamiento y recuperación de la información.