La planificación de las operaciones involucradas en un proyecto de desarrollo de software ha sido un problema a superar, desde el auge del uso de metodologías que guían dicho proceso. Tanto la eficiencia como la sofisticación de los algoritmos que buscan resolver los estos ordenamientos, han ido evolucionando durante la segunda mitad del siglo XX. Al mencionado problema de ordenar tareas con dependencias se le conoce en la algorítmica como programación de tareas o task scheduling y es definido de la siguiente forma: dado un conjunto de tareas a ser programadas en determinado grupo de máquinas (o recursos hombre-máquina como podrían ser programadores, analistas, etc.), encontrar un orden adecuado de ejecución. Es un problema de complejidad NP-difícil por lo que se justifica el uso de métodos heurísticos para obtener soluciones aproximadas. El presente trabajo de tesis presenta una meta heurística GRASP para resolver la variante en donde las tareas son dependientes y los organismos ejecutores son diferentes entre sí: con esto se podrían planificar las tareas de las etapas iniciales de un proceso particular de desarrollo de software. En la tesis, se incide en la metodología RUP, y en particular en sus disciplinas de modelamiento de negocios (business modeling) y captación de requerimientos (requirement). Se han desarrollado tanto un algoritmo voraz como una meta heurística GRASP con dos parámetros de relajación, planteamiento novedoso pues hasta el momento no se había intentado resolver el problema de esta forma. Igualmente se muestra un modelo matemático para la variante específica del problema a tratar. Para demostrar la corrección de los algoritmos, se desarrolló un prototipo que los implementa obteniéndose como resultado que el algoritmo GRASP mejora casi en un 6% los resultados del algoritmo voraz, para instancias de hasta 12500 variables involucradas. Palabras clave: Programación de tareas, algoritmos GRASP, Desarrollo de Software, planificación de recursos en proyectos de desarrollo software, RUP. / Operation’s planning for Software Development has been a complicated by-solve problem experienced since the golden age of the use methodologies whose rule those process. In which it is used, as well as in the efficiency and sophistication of the algorithms that try to solve the problems that appear in a software project, since its origin in the middle of the 20th century. The previously mentioned problem is known within algorithmic as task scheduling and it is defined as follows: given a group of tasks (operations) to be scheduled within a group of machines (or human resources, or human-machine resources), find an appropriate execution order. It is a NP-difficult complexity problem, so it justifies the usage of heuristic methods to obtain approximate solutions. This thesis presents a GRASP heuristic goal to solve the variant in which tasks are dependent and executing entities are different one from the other: now it could be possible the planning of the operation s from the inception’s RUP phase. We are remarking in particular, two disciplines of RUP methodology: business modeling and requirement. Both a greedy algorithm and a GRASP heuristic goal with two relaxation parameters have been developed. Innovative proposition because until now nobody has tried to solve the problem this way. Likewise a mathematical model for the specific variant of the problem to be considered is shown. To show efficiency of the GRASP algorithm, we developed a prototype program that executes and compares the results obtained by greedy and GRASP algorithms. The GRASP algorithm improves by 6% the results of the greedy algorithm, for instances with up to 12500 variables involved. Finally we measured the quality of these results with those of the mathematical model which would obtain the exact solution for smaller instances, taking advantage of software that solves linear programming problems: the GRASP algorithm got close to the exact result within a range of 95 to 99%, and even equaled it in some tests. Keywords: Task scheduling, GRASP algorithm, Software development, resource planning in software projects, RUP.

El documento digital no refiere un asesor / Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Utiliza técnicas de visión por computadora para diseñar e implementar un algoritmo que genera una restauración digital aproximada a la imagen original. En este trabajo se propone utilizar la ecuación diferencial del calor en dos dimensiones aproximada mediante el método Implícito de Dirección Alterna (IDA) que da como resultado una buena aproximación de la imagen original visualmente satisfactoria. / Trabajo de suficiencia profesional

La planificación de las operaciones involucradas en un proyecto de desarrollo de software ha sido un problema a superar, desde el auge del uso de metodologías que guían dicho proceso. Tanto la eficiencia como la sofisticación de los algoritmos que buscan resolver los estos ordenamientos, han ido evolucionando durante la segunda mitad del siglo XX. Al mencionado problema de ordenar tareas con dependencias se le conoce en la algorítmica como programación de tareas o task scheduling y es definido de la siguiente forma: dado un conjunto de tareas a ser programadas en determinado grupo de máquinas (o recursos hombre-máquina como podrían ser programadores, analistas, etc.), encontrar un orden adecuado de ejecución. Es un problema de complejidad NP-difícil por lo que se justifica el uso de métodos heurísticos para obtener soluciones aproximadas. El presente trabajo de tesis presenta una meta heurística GRASP para resolver la variante en donde las tareas son dependientes y los organismos ejecutores son diferentes entre sí: con esto se podrían planificar las tareas de las etapas iniciales de un proceso particular de desarrollo de software. En la tesis, se incide en la metodología RUP, y en particular en sus disciplinas de modelamiento de negocios (business modeling) y captación de requerimientos (requirement). Se han desarrollado tanto un algoritmo voraz como una meta heurística GRASP con dos parámetros de relajación, planteamiento novedoso pues hasta el momento no se había intentado resolver el problema de esta forma. Igualmente se muestra un modelo matemático para la variante específica del problema a tratar. Para demostrar la corrección de los algoritmos, se desarrolló un prototipo que los implementa obteniéndose como resultado que el algoritmo GRASP mejora casi en un 6% los resultados del algoritmo voraz, para instancias de hasta 12500 variables involucradas. Palabras clave: Programación de tareas, algoritmos GRASP, Desarrollo de Software, planificación de recursos en proyectos de desarrollo software, RUP. / --- Operation’s planning for Software Development has been a complicated by-solve problem experienced since the golden age of the use methodologies whose rule those process. In which it is used, as well as in the efficiency and sophistication of the algorithms that try to solve the problems that appear in a software project, since its origin in the middle of the 20th century. The previously mentioned problem is known within algorithmic as task scheduling and it is defined as follows: given a group of tasks (operations) to be scheduled within a group of machines (or human resources, or human-machine resources), find an appropriate execution order. It is a NP-difficult complexity problem, so it justifies the usage of heuristic methods to obtain approximate solutions. This thesis presents a GRASP heuristic goal to solve the variant in which tasks are dependent and executing entities are different one from the other: now it could be possible the planning of the operation s from the inception’s RUP phase. We are remarking in particular, two disciplines of RUP methodology: business modeling and requirement. Both a greedy algorithm and a GRASP heuristic goal with two relaxation parameters have been developed. Innovative proposition because until now nobody has tried to solve the problem this way. Likewise a mathematical model for the specific variant of the problem to be considered is shown. To show efficiency of the GRASP algorithm, we developed a prototype program that executes and compares the results obtained by greedy and GRASP algorithms. The GRASP algorithm improves by 6% the results of the greedy algorithm, for instances with up to 12500 variables involved. Finally we measured the quality of these results with those of the mathematical model which would obtain the exact solution for smaller instances, taking advantage of software that solves linear programming problems: the GRASP algorithm got close to the exact result within a range of 95 to 99%, and even equaled it in some tests. Keywords: Task scheduling, GRASP algorithm, Software development, resource planning in software projects, RUP. / Tesis

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Propone un algoritmo voraz que considera la unión de dos conceptos para la formación de grupos de estudiantes de manera que se logre cumplir los objetivos del aprendizaje colaborativo y la culminación exitosa de un trabajo asignado. El algoritmo propuesto es una adecuación del algoritmo KMeans donde se buscará formar grupos similares entre sí, pero que tengan una máxima heterogeneidad entre los individuos de cada grupo. Se implementa el algoritmo propuesto y se realiza dos casos de estudio, que muestran un grado de heterogeneidad y homogeneidad superior al obtenido por los grupos formados por autoselección. Respecto al aprendizaje colaborativo y al éxito del trabajo en grupo se observa que los grupos formado por el algoritmo presentan una nota superior en 0.93 y en 2.85 respectivamente con respecto a los grupos formados por autoselección. / Tesis

Describe el diseño y la implementación de un clúster usando JBoss Enterprise Application Platform (EAP) para aumentar la disponibilidad de los servidores de aplicaciones en la Autoridad Nacional del Servicio Civil – Servir. Esta entidad del Estado ha venido desarrollando e implementado aplicaciones desde inicios de sus actividades aproximadamente a finales del 2008, dichas aplicaciones le permitieron mejorar y brindar un mejor servicio a otras entidades del Estado Peruano, un problema que se observa es que cada nueva aplicación era desplegada en un único servidor de aplicaciones, con lo cual si se presentase algún problema a nivel hardware, software o existiese demasiadas sesiones concurrentes que el servidor no pudiera soportar, esto podría afectar de forma parcial o total el servicio. Por lo cual la entidad necesitaba una infraestructura que pudiera soportar alta disponibilidad, balanceo de carga y que sea lo más fiable posible ante los desastres que se pudieran presentar. Con la implementación de un clúster haciendo uso de JBoss EAP se logra la alta disponibilidad de las aplicaciones, un alto desempeño distribuyendo la carga entre múltiples dispositivos ya sean físicos o virtuales, eliminando así un único punto de falla. Se evita una pérdida de información, manteniendo la integridad en los datos con una mayor velocidad de respuesta, satisfaciendo así las necesidades de esta entidad del Estado. / Trabajo de Suficiencia Profesional

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / En la actualidad las empresas tienen gran cantidad de información de sus clientes, esta información es vital para que puedan realizar acciones tácticas que los permitan mantenerse en el mercado. Las empresas de telecomunicaciones son más sensibles a la satisfacción de sus clientes pues su rentabilidad se basa en la cantidad de tiempo que el cliente permanezca con ellos, sobre todo los que generan mayor valor a la compañía. En el caso de la empresa de tv paga, requiere conocer qué clientes son los que generan mayor valor a la compañía, así poder ejecutar acciones de fidelización a estos clientes. La mejor técnica identificada es la de Clustering, con el apoyo del algoritmo K-means los cuales nos permiten una fácil implementación de la solución con un grado alto de eficiencia, logrando una buena segmentación de clientes. / Trabajo de suficiencia profesional