FCEIA-ECEN-DCC- Trabajos Finales de Grado (trabajos finales, proyectos y tesinas)

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Examinando FCEIA-ECEN-DCC- Trabajos Finales de Grado (trabajos finales, proyectos y tesinas) por Materia "algoritmos"

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    ÍtemAcceso Abierto
    String Matching Aproximado mejorado con SIMD
    (Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura. Universidad Nacional de Rosario, 2019-12) Fiori, Fernando Jesús; Tarhio, Jorma
    Consideramos la versión de k sustituciones de String Matching Aproximado (o búsqueda aproximada de cadenas) para uno solo y múltiples patrones. El problema básicamente consiste en encontrar todas las ocurrencias de uno o más patrones con a lo sumo k sustituciones de caracteres en un texto. Dada la gran popularidad de las extensiones de conjuntos de instrucciones SIMD (Single Instruction Multiple Data) en las CPUs actuales, presentamos nuevos algoritmos eficientes para este problema que las aprovechan. Medimos el rendimiento de cada nuevo algoritmo mediante pruebas exhaustivas en diferentes textos de la vida real comparándolo con los algoritmos más competitivos conocidos hasta la fecha. Tomamos un enfoque práctico al tratar de mejorar el tiempo promedio de cada algoritmo.
  • Miniatura
    ÍtemAcceso Abierto
    String Matching Aproximado Mejorado con SIMD
    (2019-12-09) Fiori, Fernando Jesus; Tarhio, Jorma
    Consideramos la versión de k sustituciones de string matching aproximado (o búsqueda aproximada de cadenas) para uno solo y múltiples patrones. El problema básicamente consiste en encontrar todas las ocurrencias de uno o más patrones con a lo sumo k sustituciones de caracteres en un texto. Dada la gran popularidad de las extensiones de conjuntos de instrucciones SIMD (Single Instruction Multiple Data) en las CPUs actuales, presentamos nuevos algoritmos eficientes para este problema que las aprovechan. Medimos el rendimiento de cada nuevo algoritmo mediante pruebas exhaustivas en diferentes textos de la vida real comparándolo con los algoritmos más competitivos conocidos hasta la fecha. Tomamos un enfoque práctico al tratar de mejorar el tiempo promedio de cada algoritmo.