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La partición hardware/software es una etapa clave dentro del proceso de co-diseño de los sistemas embebidos. En esta etapa se decide qué componentes serán implementados como co-procesadores de hardware y qué componentes serán implementados en un procesador de propósito general. La decisión es tomada a partir de la exploración del espacio de diseño, evaluando un conjunto de posibles soluciones para establecer cuál de estas es la que mejor balance logra entre todas las métricas de diseño. Para explorar el espacio de soluciones, la mayoría de las propuestas, utilizan algoritmos metaheurísticos; destacándose los Algoritmos Genéticos, Recocido Simulado. Esta decisión, en muchos casos, no es tomada a partir de análisis comparativos que involucren a varios algoritmos sobre un mismo problema. En este trabajo se presenta la aplicación de los algoritmos: Escalador de Colinas Estocástico y Escalador de Colinas Estocástico con Reinicio, para resolver el problema de la partición hardware/software. Para validar el empleo de estos algoritmos se presenta la aplicación de este algoritmo sobre un caso de estudio, en particular la partición hardware/software de un codificador JPEG. En todos los experimentos es posible apreciar que ambos algoritmos alcanzan soluciones comparables con las obtenidas por los algoritmos utilizados con más frecuencia. Hardware/software partitioning is a key task for embedded system co-design. The goal of this task is to decide which components of an application will be executed in a general purpose processor (software) and which ones on a specific hardware. To support this decision a design space exploration is executed, by the evaluation of several solutions to establish the best trade-off reached. To accomplish this task, metaheuristics algorithms are used by the most proposals; highlighting Genetic Algorithms and Simulated Annealing. Many times this decision is not taken by a comparative study over several algorithms. In this article the application of Stochastic Hill Climbing and Restart Stochastic Hill Climbing for solving the hardware/software partitioning problem is presented. A case study of JPEG encoder is presented. The results show that comparable solutions are reached by those algorithms.

El particionado hardware/software es una tarea fundamental en el co-diseño de sistemas embebidos. En ella se decide, teniendo en cuenta las métricas de diseño, qué componentes se ejecutarán en un procesador de propósito general (software) y cuáles en un hardware específico. En los últimos años se han propuesto diversas soluciones al problema del particionado dirigidas por algoritmos metaheurísticos. Sin embargo, debido a la diversidad de modelos y métricas utilizadas, la elección del algoritmo más apropiado sigue siendo un problema abierto. En este trabajo se presenta una comparación de seis algoritmos metaheurísticos: Búsqueda aleatoria (Random search), Búsqueda tabú (Tabu search), Recocido simulado (Simulated annealing), Escalador de colinas estocástico (Stochastic hill climbing), Algoritmo genético (Genetic algorithm) y Estrategia evolutiva (Evolution strategy). El modelo utilizado en la comparación está dirigido a minimizar el área ocupada y el tiempo de ejecución, las restricciones del modelo son consideradas como penalizaciones para incluir en el espacio de búsqueda otras soluciones. Los resultados muestran que los algoritmos Escalador de colinas estocástico y Estrategia evolutiva son los que mejores resultados obtienen en general, seguidos por el Algoritmo genético. Hardware/software partitioning is a key task for embedded system co-design. The main goal of this task is to decide which components of an application will be executed in a general purpose processor (software) and which ones on a specific hardware. In last years, several approaches have been proposed for solving the HSP problem, directed by metaheuristics algorithms. However, due to diversity of models and metrics used, the choice of the best suited algorithm is an open problem yet. This article presents a comparison of six metaheuristics algorithms: Random Search, Tabu Search, Simulated Annealing, Hill Climbing, Genetic Algorithm and Evolution Strategy. The model presented is aimed to minimize the hardware area and execution time, restrictions are considered as penalizations in order to include in the search space other solutions. Results show that Hill climbing and Evolution strategy are the algorithms that obtains best results in general, followed by the Genetic Algorithm.

In this report an unsupervised and knowledge-based algorithm for concept sense disambiguation in concept maps is proposed. Concept maps are graphical tools for organizing and representing knowledge, based on concepts and labeled interconnections among them, forming propositions. The disambiguation process is carried combining Magnini’s domain, context information and the gloss. It’s supported in the Spanish WordNet lexical database and the lexical relations hypernyms-hyponyms, meronyms-holonyms and instance.

La gestión de información constituye un proceso fundamental en el desarrollo de la sociedad, y la documentación educativa constituye un pilar fundamental en este contexto. El presente trabajo tiene como objetivo fundamental el fundamentar el impacto directo que tiene la gestión de la semántica sobre: 1) la organización de la documentación educativa, 2) las facilidades de recuperación de información al utilizar sistemas más inteligentes de búsquedas de información basados en la semántica, además del 3) soporte a las herramientas de integración entre diferentes servicios. En este artículo se muestran los resultados alcanzados en el ámbito de Educative, proyecto de gestión integral de documentación educativa en el ámbito universitario en pos de una enseñanza universitaria más integral en el contexto cubano. The information management is a fundamental process in the development of current society, and the educative documentation constitutes a sound basement for its improvement. This paper's objective is to argue about the direct impact of the semantic management into 1) the organization of educative documentation, 2) retrieval facilities of 'more intelligent' information search systems, and 3) the support to integration among processes. This paper gift an overview of the results achieved by EDUCATIVE, an integral educative documentation management project for an integral higher education in the Cuban university. Baleares Universitat de les Illes Balears. Redined Balears; Edifici Guillem Cifre de Colonya. Ctra. de Valldemossa, Km 7,5; 07122 Palma de Mallorca; +34971172792; +34971173190; ESP

Sobre la base del estudio de esquemas de comunicación asincrónicos, el presente artículo propone un framework basado en servicios web para la recuperación de documentación educativa en forma colaborativa en ambientes distribuidos, y más concretamente 1) propone describir explícitamente la intención de los mensajes entre procesos utilizando para ello performatives del estándar FIPA, y sobre la base de dicha descripción 2) presenta un conjunto de métricas que evalúan la gestión de la información y 3) define dos algoritmos que mejoran la calidad del servicio del intercambio de información en función de la mejora del proceso de recuperación de documentación educativa. This paper presents the proposal of a web services framework for the retrieval of educative resources through collaboration in a distributed environment, using asynchronic communication patterns for the web service to web service communication. The proposed solution includes 1) the explicit description of the intention of messages using FIPA standard performatives, used for 2) the definition of a set of metrics for the measurement of the information management and then, 3) the definition of algorithms for the improvement of the quality of service of the information exchange in order to improve the retrieval process of educative resources. Baleares Universitat de les Illes Balears. Redined Balears; Edifici Guillem Cifre de Colonya. Ctra. de Valldemossa, Km 7,5; 07122 Palma de Mallorca; +34971172792; +34971173190; ESP

In the literature of Evolutionary Computation, it is very strange to find papers where the results of Evolutionary Algorithms are compared to other algorithms. Stochastic Hill Climbing is a simple optimization algorithm that has shown a competitive performance with respect to many powerful algorithms in the solution of different problems. It has also outperformed some Evolutionary Algorithms in previous papers. Here we fairly review some of these papers. We also compare many Evolutionary Algorithms in the context of Graph Drawing. Graph Drawing addresses the problem of finding a representation of a graph that satisfies a given aesthetic objective. This problem has many practical applications in many fields such as Software Engineering, and VLSI Design. Our results demonstrate that Stochastic Hill Climbing is also the best algorithm in this context. We give some general guidelines in order to explain our results. Our explanations are based on landscape characteristics.