Resumen

ARANGO-HOLGUIN, Julián D.; CARDENAS-ALZATE, Milena  y  SANTAMARIA-GALVIS, Andrés D.. Paralelización de un experimento para determinar la escalonabilidad de grafos bipartitos usando Apache Spark. Orinoquia [online]. 2017, vol.21, suppl.1, pp.30-36. ISSN 0121-3709.  https://doi.org/10.22579/20112629.428.

La escalonabilidad* de grafos es un problema en NP del que se desconoce su inclusión en las clases de complejidad P o NP-completa. Con el fin de comprender su comportamiento computacional en el caso particular de los grafos bipartitos, podría ser de utilidad disponer de un método eficiente para generar y analizar instancias escalonables. La literatura reporta un experimento secuencial, y de costo exponencial, diseñado para determinar la escalonabilidad de un conjunto de instancias. En el presente trabajo, y con el fin de mejorar el desempeño experimento mencionado, proponemos tres alternativas utilizando Apache Spark: una multinúcleo, otra multinodo y otra completamente paralela. Además, comparamos el tiempo de ejecución de cada una de ellas respecto a la versión original en grafos bipartitos aleatorios con 10,12,15,20 y 50 vértices, y obtuvimos aceleraciones (speedups) entre 1.37 y 1.67 para la versión multinúcleo, entre 2.34 y 3.56 para la versión multinodo, y entre 2.37 y 3.12 para la versión completamente paralela. Los resultados sugieren que la paralelización del experimento podría mitigar los enormes tiempos de ejecución del enfoque original.

Palabras clave : Apache™ Hadoop®; Apache Spark™; escalonabilidad de grafos bipartitos; experimentos en paralelo; problemas NP sin clasificar..

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