Artículo

Una solución de Aprendizaje Reforzado para ubicar fragmentos replicados en Bases de Datos Distribuidas

Centro de Investigación en Computación, Dirección General de Servicios de Cómputo Académico, IPN, publicado en Computación y Sistemas, y cosechado de Revistas UNAM

Procedencia del contenido

Entidad o dependencia
Centro de Investigación en Computación, Dirección General de Servicios de Cómputo Académico, IPN
Revista
Repositorio
Contacto
Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

Cita

Una solución de Aprendizaje Reforzado para ubicar fragmentos replicados en Bases de Datos Distribuidas. Computación y Sistemas; Vol 11, No 002, 2007. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/29421

Descripción del recurso

Colaborador(es)
González González, Luisa Manuela ; Rosa Paz, Darien ; Rodríguez Morffi, Abel ; Mainegra Hing, Marisela
Tipo
Artículo de Investigación
Área del conocimiento
Ciencias Sociales y Económicas
Título
Una solución de Aprendizaje Reforzado para ubicar fragmentos replicados en Bases de Datos Distribuidas
Resumen
DEBIDO A LA COMPLEJIDAD DEL PROBLEMA DE LA DISTRIBUCIÓN DE LOS DATOS, LA MAYORÍA DE LAS PROPUESTAS DE SOLUCIÓN PRESENTADAS HASTA LA FECHA HAN COINCIDIDO EN DIVIDIR EL PROCESO DE DISEÑO DE LA DISTRIBUCIÓN EN DOS FASES SERIADAS: LA FRAGMENTACIÓN Y LA UBICACIÓN DE LOS FRAGMENTOS EN LOS SITIOS DE LA RED. ESTE TRABAJO ABORDA EL PROBLEMA DE UBICACIÓN DE FRAGMENTOS PARTIENDO DE UN MODELO MATEMÁTICO QUE EN SU FORMA GENERAL ES NP-COMPLETO Y PROPONE UN MÉTODO METAHEURÍSTICO BASADO EN Q-LEARNING DE APRENDIZAJE REFORZADO QUE MINIMIZA EL COSTO TOTAL EN UN TIEMPO ACEPTABLE. ESTA PROPUESTA INTEGRA LA REPLICACIÓN DE FRAGMENTOS
Tema
Diseño De Bases De Datos Distribuidas; Ubicación; Replicación; Aprendizaje Reforzado; Q-learning
Idioma
spa
ISSN
1405-5546

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