20th febrero 2014

RSV Modeling Using Genetic Algorithms in a Distributed Computing Environment Based on Cloud File Sharing

Publicado el artículo “RSV Modeling Using Genetic Algorithms in a Distributed Computing Environment Based on Cloud File Sharing” (J. Gabriel Garc?a Caro, Javier Villanueva-Oller, J. Ignacio Hidalgo) en el en el Mathematical Modeling in Engineering & Social Sciences, ISBN 978-1-63117-339-4, pp. 227-240 (año 2014)

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27th septiembre 2013

Epidemic Random Network Simulations in a Distributed Computing Environment

Publicado el artículo “Epidemic Random Network Simulations in a Distributed Computing Environment” (J. Villanueva-Oller, L. Acedo, J. A. Moraño, A. Sánchez-Sánchez) en el Abstract and Applied Analysis, vol. 2013, ISSN 1085-3375

Disponible online en http://www.hindawi.com/journals/aaa/2013/462801/

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21st septiembre 2012

The Neurona@Home project: Simulating a large-scale cellular automata brain

Presentada la comunicación “The Neurona@Home project: Simulating a large-scale cellular automata brain” (L. Acedo, J.A. Moraño, R.J. Villanueva, J. Villanueva-Oller) en el
12th Granada Seminar on Computational and Statistical Physics
Universidad de Granada, Instituto Carlos I
Granada, España, 17-21/09/2012

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20th diciembre 2010

Superordenadores virtuales y computación distribuida con BOINC

Publicado el capítulo de libro “Superordenadores virtuales y computación distribuida con BOINC” (D. Martín, J. Villanueva-Oller, M. Alberquilla, I. Contreras, I. Hidalgo) en el Anales de Ingeniería Técnica Informática de Sistemas nº 3, ISBN 978-84-937288-9-2, pp. 1-30 (año 2010). Ed. Felipe II Libros.

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26th septiembre 2010

Random Networks in a Distributed Computing Environment: An Approach to the Transmission Dynamics of Epidemic Diseases

Publicado el artículo “Random Networks in a Distributed Computing Environment: An Approach to the Transmission Dynamics of Epidemic Diseases” (L. Acedo, J.A. Moraño, R.J. Villanueva, J. Villanueva Oller) en el
Proceedings of the Seventh International Conference on Engineering Computational Technology, CCP 94 , ISSN 1759-3433 (año 2010)

En epidemiología las redes aleatorias han resultado ser una manera de llevar a cabo simulaciones más realistas de los comportamientos con contactos aleatorios. Una red es un conjunto de nodos donde cada uno de ellos representa a un individuo. Los nodos pueden tener una serie de etiquetas o propiedades como edad, sexo, estado respecto a la enfermedad (susceptibilidad, infección, recuperación, etc). Los nodos están conectados entre sí por enlaces que representan caminos de transmisión de la enfermedad. Cuando se define el modelo de red y las reglas de evolución de la enfermedad, entonces es posible simular la evolución de la red a lo largo del tiempo y estudiar el efecto de la enfermedad sobre la población.

Además, las redes aleatorias proporcionan una forma sencilla de modelar aquellos escenarios donde es necesario monitorizar individuos específicos, diseñar estrategias de vacunación (únicas o combinadas) o controlar y aplicar terapias en grupos objetivo. Esto es difícil de hacer en los modelos continuos. Sin embargo tareas como el ajuste del modelo para conseguir las tasas de transmisión de una enfermedad son muy complejas en términos computacionales (a un ordenador de sobremesa medio le lleva varias semanas, meses o incluso años hacer los cálculos), mientras que en modelos continuos hay técnicas ya establecidas capaces de resolver el modelo en una cantidad de tiempo mucho menor.

En este artículo presentamos la descripción de un sistema de cálculo que sigue el paradigma de la computación distribuida, el cual nos permite hacer la estimación de parámetros en modelos de redes aleatorias. Este paradigma consiste en un servidor que envía tareas a ordenadores cliente a fin de que las resuelvan. Cuando la tarea se termina entonces el cliente envía los resultados de vuelta al servidor para su almacenaje hasta que se terminan todas y los resultados están listos para analizar.

Palabras clave:Red aleatoria, computación distribuida, enfermedades epidémicas, dinámica de transmisión.

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10th septiembre 2010

El proyecto Falúa: computación distribuida mediante BOINC en el Campus de Aranjuez de la UCM

Presentada la conferencia “El proyecto Falúa: computación distribuida mediante BOINC en el Campus de Aranjuez de la UCM” (J. Villanueva-Oller, D. Martín, I. Hidalgo, M. Alberquilla, I. Contreras) en el
Congreso Español de Informática 2010 – XXI Jornadas de Paralelismo
Ibergarceta Publicaciones, S.L. (Editor)
CEDI2010, Valencia, España, 08-10/09/2010

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