Resumen

El algoritmo de optimización de ballenas (WOA, por sus siglas en inglés), conocido como un novedoso algoritmo de optimización inspirado en la naturaleza, demuestra superioridad en el manejo de problemas globales de optimización continua. Sin embargo, su rendimiento se deteriora cuando se aplica a problemas complejos a gran escala debido al rápido aumento del tiempo de ejecución requerido para enormes tareas computacionales. Basado en las interacciones dentro de la población, WOA es naturalmente susceptible a la paralelización, lo que sugiere un enfoque efectivo para mitigar las desventajas de WOA secuencial. En este documento, se utiliza un campo de compuertas programable (FPGA) como acelerador, cuya síntesis de alto nivel utiliza el lenguaje de computación abierto (OpenCL) como un paradigma de programación general para System-on-Chip heterogéneos. Con la plataforma mencionada, se presenta un nuevo marco paralelo de WOA llamado PWOA. El marco propuesto comprende dos modelos paralelos factibles llamados parcialmente

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Algoritmo de optimización de ballenas; Problemas globales de optimización continua; Paralelismo; Matriz de compuertas programable en campo; Lenguaje de cómputo abierto; Sistema en chip heterogéneo
• Keywords:Whale optimization algorithm; Global continuous optimization problems; Parallelism; Field programmable gate array; Open computing language; Heterogeneous System-on-Chip