Facultad de Ciencias e Ingeniería

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Algoritmo bioinspirado Lobo Gris (Grey Wolf) para la optimización de índices en bases de datos relacionales
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-05-29) Verástegui Sánchez, Fernando Guillermo; Cueva Moscoso, Rony
Dentro del mundo empresarial actual, los datos cobran una importancia crucial para el desarrollo de una compañía, ya sea para análisis, seguimiento comercial, estrategias de negocios, entre otros. Por lo que, su almacenamiento y extracción son una parte importante para su uso. Las bases de datos sirven para almacenar esta información, para que luego puedan ser consultadas. Estas pueden ser tanto relacionales como no relacionales, siendo la primera en donde los datos que se almacenan están relacionados entre ellos. La información se organiza mediante tablas, que incluyen columnas y filas, pudiendo obtener acceso a estos datos de diferentes maneras (AWS, n.d.). Para los administradores de base de datos (DBA) e investigadores la mejora del rendimiento de las bases de datos ha sido un reto persistente a lo largo de los años. Este desafío está fuertemente relacionado con la forma de organización lógica de los registros y, especialmente, a la rapidez con la que se accede y procesa esos registros. En ese sentido, los índices ejercen como un modo de acceso más rápido a la información. Siendo un caso de ejemplo, cuando los datos son solicitados, el sistema de gestión de base de datos primero verifica si existe un índice y su estructura, la cual está ordenada y contiene la dirección física del dato, permitiendo así recuperar la información directamente en el disco duro, simplificando el trabajo de búsqueda (Pedrozo & Vaz, 2014). Si bien los índices sirven para acelerar la recuperación de los datos, uno mal diseñado deteriora el rendimiento general. Esto se debe a los diferentes factores que influyen en su creación, como lo son: El tipo de dato, la estructura de la tabla, el número de veces que se buscó un campo específico, la frecuencia de ciertas consultas, la frecuencia de valores distintos en una columna, la carga de trabajo, el número de operaciones de lectura y escritura, entre otros (Naik, 2018). En consecuencia, el propósito de este proyecto consiste en mejorar la eficiencia del tiempo de respuesta en las consultas mediante el uso de índices, brindando la mejor opción para la creación de estos, sobre las tablas dentro un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Para este proyecto se plantea utilizar un algoritmo metaheurístico aplicado al problema de selección de índices (ISP), el cual consiste en, dado una base de datos y un conjunto de consultas, seleccionar automáticamente un conjunto apropiado de índices (Chaudhuri, Datar, and Narasayya 2004). Este problema es considerado un “NP-Hard Problem”, la elección de utilizar un algoritmo metaheurístico, en combinación con la amplia gama de variables que pueden influir, se revela como una opción óptima en comparación con otros tipos de algoritmos.
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Implementación de un algoritmo metaheurístico Cuckoo Search, para sistemas de premiación de juegos
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-05-20) Castañeda Quiñones, Lucas Augusto; Cueva Moscoso, Rony
El presente proyecto de fin de carrera propone implementar un algoritmo metaheurístico, cuckoo search, en el proceso de obtención de recompensas de juegos Gacha. El foco y objetivo de este estudio es el poder encontrar un equilibrio entre la satisfacción del usuario y el beneficio de la empresa, por lo cual se utilizaron dos tipos de usuario quienes abarcan las características de tiempo empleado en el juego y cuánto monto han invertido en éste. Para ello, se propuso una función objetivo en la cual abarca las variables relacionadas al usuario y la empresa, luego se adaptó el algoritmo propuesto al contexto planteado. Finalmente se implementó y aplicó en un prototipo de juego donde se compara el funcionamiento y desempeño de éste junto a un simulador; además de poder visualizar y simular el contexto de estar utilizando/jugando un juego Gacha. De los resultados, se pudo verificar un desempeño del algoritmo elegido frente al simulador. Con ello se logra cumplir con el objetivo inicial de poder equilibrar los valores representativos del usuario y el beneficio de la empresa. La meta propuesta es poder demostrar que el uso del cuckoo search en estos juegos es posible y en un futuro poder mejorarlo para su uso en estos tipos de juegos.
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Sistema de distribución de carga policial mediante de predicción de delitos
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-11-05) Gutierrez Delgado, Mariella Vicky; Cueva Moscoso, Rony
La delincuencia es uno de los mayores problemas que hay en el Perú, especialmente, en Lima. En nuestra capital, el aumento de robos y delitos genera una gran preocupación ya que los policías no actúan rápido y no llegan a tiempo para impedir un robo o capturar ladrones. La situación actual es que las comisarías vigilan con sus patrullas los distritos sin considerar las zonas con mayor índice de criminalidad. Este criterio es de suma importancia pues puede ayudar a que los vehículos policiales velen por la seguridad de los ciudadanos de manera más estratégica. El presente proyecto contribuye ante esta problemática es desarrollar un sistema integral que permita la recepción de denuncias informales por medio de los ciudadanos y que genere, mediante un algoritmo que se retroalimente con los delitos registrados, una propuesta de distribución cercana a la óptima de vehículos policiales. La solución brindada por el sistema tiene como variables los datos propios de la comisaría, cantidad de vehículos, horarios y las frecuencias de los delitos con el fin de convertir la labor policial de manera proactiva.

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