Optimización de algoritmo Seed Structuration DNAAlgorithm (SSDA) haciendo uso de CUDA Toolkit

Este artículo explora la optimización del algoritmo Seed Structuration DNA Algorithm (SSDA) basado en la estructuración novedosa del ADN planteado en forma de Árbol, esto con el fin de mejorar no solo el rendimiento de la ejecución del algoritmo, sino adicionalmente reducir la complejidad espacial que conlleva guardar estas variables en memoria. La investigación radica en la implementación de técnicas de paralelización haciendo uso de la plataforma de desarrollo CUDA Toolkit [5] e implementación de una estructura de árbol de fácil recorrido y modificación, tomando como base el análisis de los diferentes paradigmas de programación y las técnicas de recorrido de árboles ya existentes.

• Autores: Tigreros Niño, Jhenner Sneyder
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/resource_type/c_f744
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
• Repositorio: Repositorio UNAB
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/22333
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12749/22333
• Palabra clave: Optimization; Artificial intelligence; Computational modeling; Investigation; Computational complexity; Data structures; Parallelism; Algorithms; Optimización; Inteligencia artificial; Modelamiento computacional; Investigación; Complejidad computacional; Estructuras de datos; Paralelismo; Algoritmos
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/