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dc.date.accessioned 2012-11-14T15:28:53Z
dc.date.available 2012-11-14T15:28:53Z
dc.date.issued 1996-11
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/24167
dc.description.abstract La performance de un sistema distribuido puede ser mejorada si se utilizan estaciones de trabajo ociosas o con poca carga, para la ejecución de tareas que son asignadas inicialmente a estaciones de trabajo que no tienen capacidad suficiente. En este trabajo se presenta una estrategia para balance de carga en sistemas distribuidos para uso intensivo de CPU, basada en un sistema híbrido neuro-difuso. Se proveen además resultados experimentales obtenidos al evaluar la estrategia en un sistema distribuido simulado. es
dc.format.extent 200-211 es
dc.language es es
dc.subject Distributed Systems es
dc.subject sistemas distribuidos es
dc.subject Neural nets es
dc.subject balance de carga es
dc.subject sistemas neuro-difusos es
dc.subject Algorithms es
dc.title Balance de carga adaptativo basado en un sistema híbrido neuro-difuso para sistemas distribuidos de uso intensivo de CPU es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Cena, Marcelo Guillermo es
sedici.creator.person Crespo, María Liz es
sedici.creator.person Kavka, Carlos es
sedici.description.note Eje: Redes Neuronales. Algoritmos genéticos es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 1996-11
sedici.relation.event II Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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