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dc.contributor.advisorGarcía-Galán, Sebastián-
dc.contributor.advisorMuñoz-Expósito, José-Enrique-
dc.contributor.authorRodríguez-Reche, Rafael-Rudesindo-
dc.contributor.otherUniversidad de Jaén. Ingeniería de Telecomunicaciónes_ES
dc.date.accessioned2017-10-06T11:34:09Z-
dc.date.available2017-10-06T11:34:09Z-
dc.date.issued2017-10-06-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10953.1/5209-
dc.description.abstract[ES]Este trabajo Fin de Máster realiza un análisis de las actuales tecnologías que gobiernan el paradigma de la planificación de tareas en redes de Cloud Computing y se proponen nuevas estrategias de aprendizaje de máquina mediante técnicas de inteligencia artificial para mejorar el rendimiento de planificadores de tareas tradicionales para datacenters, desarrollando planificadores expertos FRBS (Fuzzy Rule-Based Systems, Sistemas Basados en Reglas Borrosas) cuyas bases de conocimiento han sido obtenidas de la aplicación de algoritmos metaheurísticos.es_ES
dc.description.abstract[EN]This Master's Thesis examines current technologies that govern the paradigm of task planning in cloud computing networks and proposes new machine learning strategies using artificial intelligence techniques to improve the performance of network planners. traditional tasks for datacenters, developing expert planners FRBS (Fuzzy Rule-Based Systems) whose bases of knowledge have been obtained from the application of metaheuristic algorithms.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subject.classification3325.99es_ES
dc.subject.classification1203.04es_ES
dc.subject.otherTecnología de las telecomunicacioneses_ES
dc.subject.otherInteligencia artificiales_ES
dc.titleEstrategias inteligentes de planificación en Cloud Computinges_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
dc.audience.mediatorUniversidad de Jaén. Escuela Politécnica Superior (Linares)es_ES
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