El particionamiento y balance de carga son aspectos de gran interés en simulaciones distribuidas basadas en modelos orientados al individuo espacialmente explícitos. La descomposición equitativa del dominio del problema y la distribución eficiente de las particiones sobre las unidades de cómputo de la arquitectura paralela/distribuida son factores cruciales cuando se plantea como objetivo obtener el mejor rendimiento de la aplicaciÛn de simulaciÛn distribuida. Además, en modelos que exhiben patrones de movimiento es necesario establecer políticas competentes de balance de carga dinámico para continuar satisfaciendo el objetivo de rendimiento a medida que la simulación evoluciona en función del tiempo. En el presente trabajo se han desarrollado mÈtodos de particionamiento y balance de carga para simulaciones distribuidas a gran escala de modelos orientados al individuo espacialmente explícitos que exhiben patrones de movimiento. Se ha utilizado el modelo de Huth & Wissel, el cual representa el movimiento coordinado y polarizado de bancos de peces, para validar las estrategias desarrolladas. El método de particionamiento consiste en descomponer el dominio del problema en particiones compactas generadas a partir del criterio del radio cobertor y diagramas de Voronoi. La distribución de las particiones se realiza por medio de la agrupación de particiones por proximidad en un conjunto meta-particiones de cardinalidad igual a la cantidad de unidades de cómputo. La estrategia de balance de carga dinámica consiste en detectar el desbalance por medio de un algoritmo basado en umbrales y re-configurar las meta-particiones para lograr el re-equilibrio. Finalmente, se ha realizado experimentación exhaustiva con motivo de validar y verificar la viabilidad del simulador distribuido en distintos escenarios.
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