Browsing by Author "ARAYA ZAMORANO, IGNACIO DANIEL"
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Thesis DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN EN CUDA DE ALGORITMO MATRIX-FREE PARA MINIMIZAR EL RESIDUO DE SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES SOBREDETERMINADOS(2017) SANHUEZA ROMÁN, ARIEL OMAR; TORRES LOPEZ, CLAUDIO ESTEBAN; Universidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM INFORMATICA; ARAYA ZAMORANO, IGNACIO DANIELLa necesidad de resolver sistemas de ecuaciones no lineales aparece en muchasáreas de la investigación. Distintos métodos se han desarrollado para resolver estos problemas,cada uno con diferentes requerimientos computacionales. Para sistemas sobredeterminadosse utilizan métodos como el de Levenberg-Marquardt pero lamentablemente no sonadecuados para problemas de gran tamaño. Los métodos Quasi-Newton no necesariamentefuncionan debido a que la raíz podría no existir. En esta memoria se propone e implementaen CUDA un algoritmo matrix-free para minimizar el residuo de un sistema de ecuacionesno lineales sobredeterminado. Este se basa en el método Jacobian-Free Newton-Krylov, unaalternativa de tipo matrix-free al método de Newton. El algoritmo propuesto requiere latranspuesta de la matriz Jacobiana por lo que se propone un nuevo algoritmo para calcularsu producto por un vector arbitrario. Además, se presentan experimentos numéricos paravalidar la propuesta, mostrar sus capacidades de minimización y de uso de memoria.Thesis HEURÍSTICAS DE SELECCIÓN DE VARIABLE PARA ALGORITMOS BASADOS EN INTERVALOS USANDO EL PRINCIPIO FAIL-FIRST(Universidad Técnica Federico Santa María, 2014) REYES RODRÍGUEZ, VÍCTOR ALEJANDRO; RIFF ROJAS, MARÍA CRISTINA; Universidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Departamento de Informática; ARAYA ZAMORANO, IGNACIO DANIELLos algoritmos Branch&Bound basados en intervalos son utilizados para resolver problemas de satisfacción de restricciones con dominios continuos (NCSP) de una manera confiable, es decir, estos algoritmos encuentran todas las soluciones asociadas a una instancia con un error acotado. Una de las principales problemáticas que surgen en este tipo de algoritmos es determinar la siguiente variable a instanciar (o bisectar). En este trabajo son propuestas heurísticas de selección de variable para NCSP. Para esto, es utilizado el famoso principio fail-first. Desde su publicación, el principio ha tenido un impacto significativo en el diseo de heurísticas de selección de variable para problemas de satisfacción de restricciones con dominios discretos. Los resultados obtenidos muestran que es posible obtener información relevante a través de algoritmos basados en el principio fail-first, aumentando la eficiencia de búsqueda. Estas propuestas representan una mejora significativa a las heurísticas clásicas.
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