Bienvenido al Laboratorio de Supercómputo-CIICAp-UAEM
Visita al ITVer PDF Imprimir E-mail

Visita realizada  al Instituto Tecnológico de Veracruz del 6 al 10 de diciembre de 2010 

para el seguimiento de tesistas de licenciatura.

 

itver

Foto: Dr. Marco A. Cruz CIICAp-UAEM con el  CA de Cómputo Intensivo ITVer.

 

 
EPIKH School APP Porting PDF Imprimir E-mail
Latin America 2 2010 - EPIKH School for Application Porting

Del 15 al 25 de Noviembre Beatriz Mártinez (CIICAp), Roberto Estrada (UPEMOR), Pedro Moreno (CIICAp) y Fredy Juarez (CIICAp) Asistieron a la escuela de Grids para portación de aplicaciones, celebrado en el Instituto de Ciencias Nucleares de la UNAM, el curso estuvo patrocinado por GISELA (Grid Initiatives for e-Science virtual communities in Europe and Latin America: http://www.gisela-grid.eu/) y EPIKH (Exchange Programme to advance e-Infrastructure Know-How: http://www.epikh.eu/).

Información del evento GISELA : http://indico.gisela-grid.eu/internalPage.py?pageId=0&confId=13

Propósito:

La Escuela de Grid tiene como objetivo aumentar el número de aplicaciones científicas e industriales que se ejecutan en el Latin American Grid Infrastructure (LGI), infraestructura de producción. La escuela también tiene como objetivo incluir a nuevos grupos de investigación para utilizar los recursos de LGI, así como a la diversidad de los dominios de aplicación y las comunidades científicas.
 


ponencia aplicacion


 grupo de trabajo
 evento
 evento

Aplicación portada a la plataforma Grid de GISELA (LGI) :

  1. Gridification Ant Colony Optimization For Flow Shop as Parallel Algorithm Using Collective Intelligence (GridFSAnt).

Aplicación portada a la plataforma Grid de EELA 2 (LGI):

  1. Parallel Simulated Annealing algoritm for the weighted Unrelated Parallel Machines Problem (PSAUPMP).

Las aplicaciones que han sido portadas para su ejecución en la plataforma Multi-Cluster (GRID) son:

  1. Recocido Simulado Paralelizado con Memoria Distribuida para el Problema de Máquinas Paralelas no Relacionadas para minimizar el tiempo total de término (Rm || ΣCj).
  2. Algoritmo Genético Híbrido Paralelizado con Memoria Distribuida para el Problema de Calendarización de Trabajos en Talleres de Manufactura (JSSP).
  3. Algoritmo Genético Híbrido Paralelizado con Memoria Distribuida para el Problema de Ruteo Vehicular con Ventanas de Tiempo (VRPTW).
 
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