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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Ignacio Mariotti
DESCRIPTION:Título: Modelos de programación lineal entera para el problema de enrutamiento y asignación de espectro manycast\nDirector: Javier Marenco\nJurados: Gabriela Di Piazza y Federico Pousa \nResumen:\nLa creciente demanda de servicios de alta velocidad en redes de comunicaciones ha puesto en el centro de atención la optimización del uso de las redes de fibra óptica. Una tecnología prometedora para abordar este desafío es la arquitectura “flexgrid”\, que divide el ancho de banda de la fibra óptica en slots\, los slots consecutivos se pueden unir en lo que se llama “canal” y los canales permiten crear una conexión entre nodos de una red. Si bien flexgrid posibilita una asignación mucho más eficiente de la red\, plantea un problema de optimización conocido como “routing and spectrum allocation” (RSA). En este trabajo se abordará una generalización de este problema llamada “manycast-RSA (MRSA)”\, que surge en escenarios en los que el envío de información es de un origen a muchos destinos. \nAmbos problemas suelen ser modelados sobre grafos dirigidos. Dados un digrafo\, la cantidad de slots en la fibra\, y un conjunto de demandas (donde cada demanda requiere una cantidad de slots contiguos\, tiene un nodo origen y un conjunto de nodos de destino)\, se quiere satisfacer todas las demandas sin ocupar el mismo slot por dos demandas y sin exceder la capacidad de la red. Mientras que en RSA se busca un camino para cada par origen-destino\, en MRSA se busca una arborescencia entre el origen y los destinos. \nRSA fue demostrado NP-hard (Christodoulopoulos et al. 2011) y\, si bien se han propuesto diversas soluciones\, los modelos basados en programación entera demostraron ser particularmente prometedores. El objetivo de este trabajo es encontrar soluciones exactas para el problema MRSA\, tomando modelos planteados para RSA. A partir de ellos\, se propone una serie de formulaciones de programación lineal entera para resolver MRSA y se comparan sobre instancias generadas a partir de diferentes topologías de la literatura.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Philip Garrett
DESCRIPTION:Título: EvoMaster – Mejoras de Usabilidad\nDirector: Juan P. Galeotti\nJurados: Martín Urtasún\, Hernán Wilkinson \nResumen:\nEn el presente trabajo se introducen dos mejoras de usabilidad a EvoMaster\, una herramienta open-source de generación automática de casos de test para APIs REST\, GraphQL y RPC en base a algoritmos genéticos. El core de la herramienta es el encargado de utilizar algoritmos evolutivos\, en particular el algoritmo de búsqueda MIO para generar los casos de test. Dicha generación abarca la caracterización del objeto de test y a su vez la escritura de los casos de test en el lenguaje elegido. Las mejoras se encuentran orientadas a la escritura de los casos. Por un lado se incorpora Python como una nueva elección de salida para los casos de black-box Fuzzing. Por el otro\, se utiliza la información obtenida por el algoritmo genético para nombrar los casos de test en base a las acciones y objetos de test que el mismo se encuentre evaluando. Dichas mejoras se evaluaron utilizando APIs pertenecientes a un benchmark de EvoMaster.
URL:https://www.dc.uba.ar/event/defensa-tesis-licenciatura-philip-garrett/
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