PDF de programación - Optimización del desempeño de un Sistema Web para Modelos de Inferencia Difusa mediante Técnicas no invasivas

TECNOLOGÍA EDUCATIVA – REVISTA CONAIC

Optimización del desempeño de un Sistema Web para Modelos de Inferencia
Difusa mediante Técnicas no invasivas

Miguel Ángel Uc Dzib1 Victor Hugo Menéndez Domínguez2 Salvador Medina Peralta3
1 Universidad Autónoma de Yucatán, Facultad de Matemáticas,
Anillo Periférico Norte, Chuburná Hidalgo Inn, 13615 Mérida, Yucatán.
[email protected]
2 Universidad Autónoma de Yucatán, Facultad de Matemáticas,
Anillo Periférico Norte, Chuburná Hidalgo Inn, 13615 Mérida, Yucatán.
[email protected]
3 Universidad Autónoma de Yucatán, Facultad de Matemáticas,
Anillo Periférico Norte, Chuburná Hidalgo Inn, 13615 Mérida, Yucatán.
[email protected]



Fecha de recepción: 6 de noviembre 2015
Fecha de aceptación: 16 de diciembre 2015

Resumen. Se evaluó el rendimiento de un Sistema Web que permite simular modelos de inferencia difusa (SWID), se
presenta una propuesta genérica para optimizar la ejecución de un SWID en un servidor Web (Apache), utilizando una
configuración no invasiva que hace uso de la compresión y el caché del servidor Web. La reciente necesidad de utilizar
modelos matemáticos en disciplinas como la Biología, Medicina, Psicología, Educación, entre otras, ha estimulado el interés
en el empleo de nuevas técnicas para su generación. Los sistemas de inferencia difusa permiten modelar procesos complejos
o sistemas incompletos o inciertos, se utilizó la prueba de wilcoxon y t – student para muestras pareadas para ver diferencias
con la optimización y sin la optimización.

Palabras Clave: SWID, Rendimiento, wilcoxon, t - student.

1

Introducción
La accesibilidad de una aplicación se refiere a su utilización, en forma satisfactoria, por un mayor número
de personas, sin importar sus limitaciones intrínsecas o derivadas del entorno en que se encuentran [9]. El
desempeño de una aplicación, entendiéndose su optimización, repercute en gran medida a la accesibilidad. Se
hace especial énfasis en limitar el uso de imágenes, así como reducir su resolución y tamaño con el propósito de
disminuir el tiempo de espera con respecto a la descarga de la página. Internet ha tenido una marcada evolución
en los últimos años, permitiendo el acceso y el intercambio de información de manera ágil, con características
de flexibilidad en la tecnología de acceso y con capacidades de integración a nivel de servicios [1]. Se propone
el empleo de técnicas para optimizar la descarga y despliegue de las páginas. Por esta razón se evalúa un sistema
web para simular modelos de inferencia difusa (SWID) en áreas como la Medicina, Biología, Psicología entre
otras.
Hemos seleccionado a HTML, PHP y AJAX como lenguajes de programación para construir "SWID",
utiliza el lenguaje de programación R[4] como motor de inferencia estadístico, SWID es un sistema Web que
permite generar modelos de inferencia difusa en áreas como la Medicina, Biología, Psicología. Se basa en PHP-
AJAX que está dirigido por el servidor Apache en cualquier sistema operativo como Linux, Windows y MAC.
SWID ofrece las funciones de gestión de datos, funciones de pertenencia y análisis de datos para 2 tipos de
algoritmos, el primer algoritmo implementa las reglas de clasificación fuzzy usando la técnica Chi’s
(FRBCS.CHI) [5] y el segundo utiliza las reglas de clasificación con un factor de peso (FRBCS.W) [6]. Hay dos
características particulares en SWID: (1) Genera predicciones de sistemas de inferencia difuso en tiempos
óptimos y (2) los gráficos de función de pertenecía para un determinado número de etiquetas.

2 Estado del arte

El objetivo de este apartado es proporcionar los antecedentes relacionados con la optimizacion de del
desemepeño de un sistema web y los sistemas de inferencia difusa.
En el desarrollo de aplicaciones Web se han establecido colecciones de directrices [10] que generalmente se
enfocan en controlar la estructura de los contenidos para una fácil lectura y comprensión por los usuarios. Dos
técnicas muy socorridas para mejorar el desempeño de una aplicación Web son la compresión de información y

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Hay diferentes modos para derivar de ellos [12]:

el uso de caché en el cliente y el servidor Web [10]. El diseño de la arquitectura de software es un pilar
importante en la el desarrollo de software, ya que la manera en que se estructura un sistema tiene impacto
directo sobre la capacidad de este para satisfacer los atributos de calidad del sistema [2]. Un Sistema de
inferencia difuso emplea reglas difusas “si-entonces” que pueden modelar los aspectos cualitativos del
conocimiento humano y procesos de razonamiento sin emplear análisis cuantitativos precisos. Esta modelación
difusa, tiene impacto práctico en el control, la predicción y la deducción [3].
La lógica difusa es una extensión de la lógica matemática basada en la teoría de conjuntos difusos y sistemas
lógicos de varios valores infinitos [11]. La lógica difusa se ha convertido en un campo de la investigación y el
desarrollo importante en muchas disciplinas como las matemáticas, la lógica, la inteligencia artificial y la
filosofía desde 1965 [11].
La base de conocimientos de un controlador difuso consiste en una colección de reglas que describen las
acciones de control. El rendimiento del control difuso depende en gran medida de si las normas de control son
razonables o no [12].
- Basado en la experiencia de expertos y Control de Ingeniería del Conocimiento.
- Sobre la base de las acciones de control del operador.
- Basado en el modelo difuso de un Proceso.
- Sobre la base de aprendizaje o de organización Autocontrol.

documentada por una serie de publicaciones recientes de investigación , que a grandes rasgos permite optimizar
la funciones de pertenencia de los conjuntos borrosos, además de optimizar el aprendizaje automático de las
reglas difusas [13].
establecimiento de un conexión entre términos lingüísticos (como " lento" , "medio" , "rápida" para una variable
de velocidad) y los valores numéricos precisos de variables en un sistema físico. Una función de pertenencia
difusa se aproxima a la confianza con la que un valor numérico es descrito por un término lingüístico, la
correcta elección de las funciones de pertenencia , sin embargo , no es en absoluto triviales pero juega un papel
crucial en el éxito de una aplicación [13].
El reciente desarrollo de técnicas de detección de partículas moleculares en células vivas ha estimulado el
interés en el desarrollo de las nuevas técnicas de gran alcance para rastrear las partículas moleculares en las
células vivas. Un tipo especial de imágenes de microscopía celulares se trata de la formación y transporte de
fosas y vesículas revestidas de clatrina. Por lo tanto, un algoritmo de correspondencia de movimiento basado en
el sistema basado en reglas fuzzy permite resolver el problema de la asociación ambigua encontrado en estas
imágenes dinámicas, en vivo de células de conjuntos de clatrina. Los resultados muestran que este método
puede rastrear con precisión la mayoría de las partículas en las imágenes de alto volumen[14].

Las funciones de pertenencia Fuzzy proporcionan la caracterización de conjuntos difusos mediante el

Las posibilidades de aplicación de los algoritmos evolutivos en el campo de la lógica difusa esta

3 Metodología



Todos los experimentos se ejecutaron en una computadora Toshiba satélite con procesador AMD A6, 4 GB
Para activar el control de caché del cliente, se han incorporado las siguientes directivas de configuración

de RAM y sistema operativo Debían 8.
del servidor Apache:

<IfModule mod_expires.c>
ExpiresDefault"access plus 1 month"
FileETag None
</IfModule>

Para activar la compresión se utilizó el módulo Apache mod_deflate que permite controlar el grado de
compresión y su velocidad para no afectar el desempeño del servidor, las directivas utilizadas son:

<IfModule mod_deflate.c>
AddOutputFilterByType DEFLATE text/html text/css
application/javascript
BrowserMatch ^Mozilla/4 gzip-only-text/html

BrowserMatch ^Mozilla/4\.0[678] no-gzip
BrowserMatch \bMSIE !no-gzip !gzip-only-text/html

(2)

(3)

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</IfModule>

Para validar la configuración aplicada al servidor Web se ejecutaron 100,150, 200, 250, 300, 350, 400,
450, 500, 550 y 600 peticiones de manera aleatoria con un nivel de concurrencia de 10 utilizando la herramienta
ab (Apache HTTP server benchmarking tool,) [7].
Las gráficas estadísticas y las pruebas de hipótesis se obtuvieron con el programa estadístico R 3.0.1 [4],
los resultados de las pruebas estadísticas fueron considerados significativos si P < 0.05.
Debido al incumplimiento del supuesto de normalidad para la diferencia de peticiones por segundo (SW =
0.8473, P = 0.03939) se utilizó se utilizó la prueba de rangos con signo de Wilcoxon para muestras relacionadas
[8]. Con respecto a la razón de transferencia el supuesto de normalidad se cumplió (SW = 0.9222, P = 0.3371)
por lo que se utilizó la prueba T – Student para muestras pareadas [8].

4 Resultados experimentales

Los resultados obtenidos al simular las peticiones por algoritmo se presenta en las figura 1.



Figura 1. Número de peticiones contra el tiempo promedio utilizando compresión (COM) y sin compresión (SCOM).



La figura 1 muestra el número de peticiones (100,150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500,550 y 600) y el
tiempo promedio por segundo, se puede ver que el promedio cuando se aplica la compresión es menor (W = 66,
P = 0.0004883).



Figura 2. Número de peticiones c