Este documento describe diferentes tipos de algoritmos, incluyendo algoritmos voraces, probabilísticos, geométricos, paralelos, de tiempo real y genéticos. También presenta un ejemplo de un algoritmo voraz para el problema del cambio de monedas y características de los algoritmos probabilísticos.
pequeña descripción de la metodología open up que es usada en el desarrollo de software de alta calidad esta metodología e usada para proyectos pequeños y mediana escala ya que ofrece una versatilidad y confianza al ser usada; para un estudio mas a fondo de ella ver metodologías de la investigación de la ingeniería del software
pequeña descripción de la metodología open up que es usada en el desarrollo de software de alta calidad esta metodología e usada para proyectos pequeños y mediana escala ya que ofrece una versatilidad y confianza al ser usada; para un estudio mas a fondo de ella ver metodologías de la investigación de la ingeniería del software
Las Pruebas de Software son todavía una de las áreas más desatendidas del desarrollo y espliegue de los productos de software. Las Pruebas de Software son predominantemente vistas como una actividad periférica, casi una formalidad, antes del espliegue del software. Un cambio de actitud y un buen programa de estudios como fundamento hacia las Pruebas de Software pueden reducir tremendamente los problemas normalmente asociados con el lanzamiento del nuevo software y minimizar el riesgo implicado. El programa de estudio del ISTQB (International Software Testing Qualifications Board) Probador Certificado (Certified Tester) ofrece el mejor
entrenamiento estandarizado del mundo para los probadores de software.
Este libro le proporcionará el conocimiento esencial para ser un profesional en Pruebas, que incluye:
Fundamentos de Pruebas
Pruebas a través del Ciclo de Vida de Software
Técnicas Estáticas
Técnicas de Diseño de Pruebas
Gestión de Pruebas
Soporte de las Herramientas de Pruebas
Adquisición de Herramientas y Software en General en una Organización
Más de 200 preguntas de examen de muestra con soluciones
Ejercicios prácticos y soluciones por cada tema cubierto
Caso real, resuelto, como ejemplo a lo largo de los temas
Dos exámenes de simulación del examen real
Estándares de Pruebas
Excelente Bibliografía
Cabe señalar que este libro no es sólo para los probadores sino también para quienes están encargados de la adquisición de software en general, gerentes de tecnología, gerentes del Aseguramiento de la Calidad/Control de la Calidad (QA/QC), gerentes de sistemas, jefes de proyectos de software, analistas, arquitectos, desarrolladores, estudiantes y profesores de TI.
Asimismo este libro está diseñado para el autoestudio. El contenido comprende el programa de estudios necesario para aprobar el examen de certificación nivel básico definido por el ISTQB versión 2011 (Syllabus 2011).
Este trabajo fue presentado como parte del curso Ingeniería y calidad del Software ofrecido como parte de la Especialización en Informática y Ciencias de la Computación en la Fundación Universitaria Konrad Lorenz
1. Conceptos básicos sobre algoritmos genéticos
1.1.Introducción
1.2.¿Cómo se construye?
1.3.Sobre su utilización
1.4.Diversidad, exploración, explotación
2. Diseño evolutivo de sistemas difusos
2.1.Diseño de la base de reglas
2.2.Diseño de la base de datos
2.3.Diseño combinado
Esta presentación es parte del contenido del curso de Estructuras de Datos I impartido en la Universidad Rafael Landívar durante el año 2017.
Creado por Ing. Alvaro Enrique Ruano
El modelo sistémico se construye utilizando como metodología la Dinámica de sistemas. Se simula el sistema social en una de sus representaciones totales. El análisis de sistemas es una representación total. Un plan de desarrollo en el segmento de transportes con un modelo de ecología humana, por ejemplo. El énfasis en la teoría general de sistemas es lo adecuado en este tipo de simulaciones.
Las Pruebas de Software son todavía una de las áreas más desatendidas del desarrollo y espliegue de los productos de software. Las Pruebas de Software son predominantemente vistas como una actividad periférica, casi una formalidad, antes del espliegue del software. Un cambio de actitud y un buen programa de estudios como fundamento hacia las Pruebas de Software pueden reducir tremendamente los problemas normalmente asociados con el lanzamiento del nuevo software y minimizar el riesgo implicado. El programa de estudio del ISTQB (International Software Testing Qualifications Board) Probador Certificado (Certified Tester) ofrece el mejor
entrenamiento estandarizado del mundo para los probadores de software.
Este libro le proporcionará el conocimiento esencial para ser un profesional en Pruebas, que incluye:
Fundamentos de Pruebas
Pruebas a través del Ciclo de Vida de Software
Técnicas Estáticas
Técnicas de Diseño de Pruebas
Gestión de Pruebas
Soporte de las Herramientas de Pruebas
Adquisición de Herramientas y Software en General en una Organización
Más de 200 preguntas de examen de muestra con soluciones
Ejercicios prácticos y soluciones por cada tema cubierto
Caso real, resuelto, como ejemplo a lo largo de los temas
Dos exámenes de simulación del examen real
Estándares de Pruebas
Excelente Bibliografía
Cabe señalar que este libro no es sólo para los probadores sino también para quienes están encargados de la adquisición de software en general, gerentes de tecnología, gerentes del Aseguramiento de la Calidad/Control de la Calidad (QA/QC), gerentes de sistemas, jefes de proyectos de software, analistas, arquitectos, desarrolladores, estudiantes y profesores de TI.
Asimismo este libro está diseñado para el autoestudio. El contenido comprende el programa de estudios necesario para aprobar el examen de certificación nivel básico definido por el ISTQB versión 2011 (Syllabus 2011).
Este trabajo fue presentado como parte del curso Ingeniería y calidad del Software ofrecido como parte de la Especialización en Informática y Ciencias de la Computación en la Fundación Universitaria Konrad Lorenz
1. Conceptos básicos sobre algoritmos genéticos
1.1.Introducción
1.2.¿Cómo se construye?
1.3.Sobre su utilización
1.4.Diversidad, exploración, explotación
2. Diseño evolutivo de sistemas difusos
2.1.Diseño de la base de reglas
2.2.Diseño de la base de datos
2.3.Diseño combinado
Esta presentación es parte del contenido del curso de Estructuras de Datos I impartido en la Universidad Rafael Landívar durante el año 2017.
Creado por Ing. Alvaro Enrique Ruano
El modelo sistémico se construye utilizando como metodología la Dinámica de sistemas. Se simula el sistema social en una de sus representaciones totales. El análisis de sistemas es una representación total. Un plan de desarrollo en el segmento de transportes con un modelo de ecología humana, por ejemplo. El énfasis en la teoría general de sistemas es lo adecuado en este tipo de simulaciones.
La siguiente presentacion busca recopilar los datos principlaes de Algoritmos Probabilisticos, Algoritmos Voraces, Algoritmos Geometricos, Algoritmos Paralelo, Algoritmos de Tiempo Real, Algoritmos Geneticos.
Escaneo y eliminación de malware en el equiponicromante2000
El malware tiene muchas caras, y es que los programas maliciosos se reproducen en los ordenadores de diferentes formas. Ya se trate de virus, de programas espía o de troyanos, la presencia de software malicioso en los sistemas informáticos siempre debería evitarse. Aquí te muestro como trabaja un anti malware a la hora de analizar tu equipo
Si bien los hospitales conjuntan a profesionales de salud que atienden a la población, existe un equipo de organización, coordinación y administración que permite que los cuidados clínicos se otorguen de manera constante y sin obstáculos.
Mario García Baltazar, director del área de Tecnología (TI) del Hospital Victoria La Salle, relató la manera en la que el departamento que él lidera, apoyado en Cirrus y Estela, brinda servicio a los clientes internos de la institución e impulsa una experiencia positiva en el paciente.
Conoce el Hospital Victoria La Salle
Ubicado en Ciudad Victoria, Tamaulipas, México
Inició operaciones en el 2016
Forma parte del Consorcio Mexicanos de Hospitales
Hospital de segundo nivel
21 habitaciones para estancia
31 camas censables
13 camillas
2 quirófanos
+174 integrantes en su plantilla
+120 equipos médicos de alta tecnología
+900 pacientes atendidos
Servicios de +20 especialidades
Módulos utilizados de Cirrus
HIS
EHR
ERP
Estela - Business Intelligence
2. Tipos de Algoritmos:
• Algoritmos Voraces
• Algoritmos Probabilisticos
• Algoritmos Geometricos
• Algoritmos Paralelos
• Algoritmos de Tiempo Real
• Algoritmos Genetico
3. Algoritmos Voraces
• Los algoritmos voraces, ávidos o de avance rápido (greedy) se utilizan
normalmente en problemas de optimización, donde una solución está
formada por un conjunto de elementos entre un conjunto de candidatos
(con un orden determinado o no).
• El algoritmo voraz funciona por pasos:
• Partimos de una solución vacía.
• En cada paso se escoge el siguiente elemento para añadir a la solución, entre
los candidatos.
• Una vez tomada esta decisión no se podrá deshacer.
• El algoritmo acabará cuando el conjunto de elementos seleccionados constituya
una solución.
5. Metodo General
• Funciones:
• solución (S). Comprueba si un conjunto de candidatos es una solución
(independientemente de que sea óptima o no).
• seleccionar (C). Devuelve el elemento más “prometedor” del conjunto de
candidatos pendientes (no seleccionados ni rechazados).
• factible (C). Indica si a partir del conjunto de candidatos C es posible
construir una solución (posiblemente añadiendo otros elementos).
• Insertar un elemento en la solución. Además de la inserción, puede ser
necesario hacer otras cosas.
• Función objetivo (S). Dada una solución devuelve el coste asociado a la
misma (resultado del problema de optimización).
6. Problema del cambio de monedas
• Disponemos de monedas de distintos valores: de 1, 2, 5, 10, 20 y 50
céntimos de euro, y de 1 y 2 euros.
• Supondremos una cantidad ilimitada de cada una.
• Construir un algoritmo que dada una cantidad P devuelva esa cantidad con
monedas de estos tipos, usando un número mínimo de monedas.
• P. ej.: para devolver 3.89 €: 1 monedas de 2€, 1 moneda de 1€, 1 moneda
de 50 c€, 1 moneda de 20 c€, 3 monedas de 5 c€ y 2 monedas de 2 c€.
• Podemos aplicar la técnica voraz: en cada paso añadir una moneda nueva
a la solución actual, hasta que el valor llegue a P.
7. C++
• “Supón que una maquina de monedas de 10,5,2,1 y
50 centavos. Debes escribir un programa que decida
cuantas monedas dará de cambio, dando prioridad las
de mayor denominación. Debe recibir como entrada la
cantidad de dar a cambio. Ejemplo: para $40.50
será 4 de 10, 0 de 5, 0 de 2, 0 de 1 y 1 de 50
centavos.”
8. Algoritmos Probabilisticos
Deja al azar la toma de algunas
decisiones.
• Cuando la decisión óptima
llevaría mucho tiempo.
• Problemas con múltiples soluciones
correctas.
Ejemplos:
• Encontrar el k ésimo menor
elemento de un vector de n
elementos – Problema de las ocho
reinas.
• Encontrar un factor de un número
compuesto
9. Carcacterísticas de los algoritmos probabilistas:
• Un mismo algoritmo se puede comportar de forma diferente al aplicarse
varias veces a un mismo caso. Su tiempo de ejecución y el resultado
obtenido puede ser diferente.
• Terminación: A diferencia de los algoritmos no probabilistas que no
permiten que se pierda el control (bucle infinito, división por cero,.), los
algoritmos probabilistas si que lo permiten, ya que ante una situación de
bloqueo pueden reiniciarse otravez.
• Resultados erróneos: En algunos casos se permite que los algoritmos
probabilistas produzcan
10. Clasificación de los algoritmos
probabilistas
• Algoritmos Numéricos, que proporcionan una solución aproximada del
problema.
• Algoritmos de Montecarlo, que pueden dar la respuesta correcta o
respuesta erróneas (con probabilidad baja).
• Algoritmos de Las Vegas, que nunca dan una respuesta incorrecta: o bien
no encuentran la respuesta correcta e informan del fallo.
11.
12. Algoritmo numérico ejecutado cinco veces:
• “Entre 1490 y 1500.”
• “Entre 1485 y 1495.”
• “Entre 1491 y 1501.”
• “Entre 1480 y 1490.”
• “Entre 1489 y 1499.”
• Aparentemente, la probabilidad de dar un intervalo erróneo es del 20% (1
de cada 5). • Dando más tiempo a la ejecución se podría reducir esa
probabilidad o reducir la anchura del intervalo (a menos de 11 años).
13. Algoritmo de Monte Carlo ejecutado diez
veces:
• 1492, 1492, 1492, 1491, 1492, 1492, 357 A.C., 1492, 1492, 1492.
• De nuevo un 20% de error. Este porcentaje puede reducirse dando más tiempo
para la ejecución.
• Las respuestas incorrectas pueden ser próximas a la correcta o completamente
desviadas.
14. Algoritmo de Las Vegas ejecutado diez
veces:
• 1492, 1492, ¡Error!, 1492, 1492, 1492, 1492, 1492, ¡Error!, 1492.
• El algoritmo nunca da una respuesta incorrecta.
• El algoritmo falla con una cierta probabilidad (20% en este caso).
15. Algoritmos Geometricos
• La geometría computacional es
una rama de la ciencia de la
computación que estudia
algoritmos para resolver
problemas geométricos.
• Aplicaciones Computación gráfica,
CAD (Computer-Aided Design),
robótica, diseño de circuitos
integrados, GIS (Geographic
information System),…
20. Algoritmos Paralelos
• Los problemas que pueden
resolverse mediante un algoritmo
paralelo son, obviamente, muy
heterogéneos.
• Suelen ser problemas de
complejidad elevada, aún no
perteneciendo al grupo de
problemas intratables (el número
de operaciones crece de forma
rápida –p.e. exponencial– con el
tamaño del problema).
25. Características Generales
• Usado típicamente para aplicaciones
integradas, normalmente tiene las
siguientes características:
• No utiliza mucha memoria
• Cualquier evento en el soporte físico
puede hacer que se ejecute una tarea
• Multi-arquitectura (código portado a
cualquier tipo de CPU)
• Muchos tienen tiempos de respuesta
predecibles para eventos electrónicos
Se caracterizan por presentar
requisitos especiales en cinco áreas
generales:
• Determinismo
• Sensibilidad
• Control del usuario
• Fiabilidad
• Tolerancia a los fallos
• Son de tiempo compartido