@misc{10498/36213,
year = {2022},
month = {6},
url = {http://hdl.handle.net/10498/36213},
abstract = {Los compiladores aplican diferentes optimizaciones al software durante el proceso de compilación. Dichas transformaciones de código son genéricas, no teniendo en cuenta las propiedades del software a compilar y del hardware donde se va a ejecutar. Además, la medición del tiempo de ejecución de un programa no es una tarea sencilla, provocando el efecto de la incertidumbre, diferencias entre mediciones independientes de un mismo experimento. En la literatura suelen realizar varias ejecuciones del programa software, tomando un estadístico de la muestra, sin tener en cuenta que la elección de un estadístico no representativo puede provocar una evaluación errónea del algoritmo. En este trabajo proponemos el empleo de un algoritmo genético celular para reducir el tiempo de ejecución de un programa software ejecutado en una arquitectura hardware concreta, tratando la incertidumbre de la función de fitness con cuatro métodos diferentes. Los resultados evidencian la presencia de la incertidumbre, obteniendo estimaciones de alta precisión con el método basado en el intervalo de valores de las cinco peores ejecuciones.},
publisher = {Universidad de Cádiz},
title = {Optimización robusta del tiempo de ejecución de programas software con Algoritmos Genéticos},
author = {Aragón Jurado, José Miguel and Torre Macías, Juan Carlos de la and Dorronsoro Díaz, Bernabé},
}