6 research outputs found
Medoid-based clustering using ant colony optimization
The application of ACO-based algorithms in data mining has been growing over the last few years, and several supervised and unsupervised learning algorithms have been developed using this bio-inspired approach. Most recent works about unsupervised learning have focused on clustering, showing the potential of ACO-based techniques. However, there are still clustering areas that are almost unexplored using these techniques, such as medoid-based clustering. Medoid-based clustering methods are helpful—compared to classical centroid-based techniques—when centroids cannot be easily defined. This paper proposes two medoid-based ACO clustering algorithms, where the only information needed is the distance between data: one algorithm that uses an ACO procedure to determine an optimal medoid set (METACOC algorithm) and another algorithm that uses an automatic selection of the number of clusters (METACOC-K algorithm). The proposed algorithms are compared against classical clustering approaches using synthetic and real-world datasets
Designing large quantum key distribution networks via medoid-based algorithms
The current development of quantum mechanics and its applications suppose a threat to modern cryptography as it was conceived. The abilities of quantum computers for solving complex mathematical problems, as a strong computational novelty, is the root of that risk. However, quantum technologies can also prevent this threat by leveraging quantum methods to distribute keys. This field, called Quantum Key Distribution (QKD) is growing, although it still needs more physical basics to become a reality as popular as the Internet. This work proposes a novel methodology that leverages medoid-based clustering techniques to design quantum key distribution networks on commercial fiber optics systems. Our methodology focuses on the current limitations of these communication systems, their error loss and how trusted repeaters can lead to achieve a proper communication with the current technology. We adapt our model to the current data on a wide territory covering an area of almost 100,000 km2, and prove that considering physical limitations of around 45km with 3.1 error loss, our design can provide service to the whole area. This technique is the first to extend the state of the art network’s design, that is focused on up to 10 nodes, to networks dealing with more than 200 nodes
Medoid-based clustering using ant colony optimization
The application of ACO-based algorithms in data mining has been growing over the last few years, and several supervised and unsupervised learning algorithms have been developed using this bio-inspired approach. Most recent works about unsupervised learning have focused on clustering, showing the potential of ACO-based techniques. However, there are still clustering areas that are almost unexplored using these techniques, such as medoid-based clustering. Medoid-based clustering methods are helpful—compared to classical centroid-based techniques—when centroids cannot be easily defined. This paper proposes two medoid-based ACO clustering algorithms, where the only information needed is the distance between data: one algorithm that uses an ACO procedure to determine an optimal medoid set (METACOC algorithm) and another algorithm that uses an automatic selection of the number of clusters (METACOC-K algorithm). The proposed algorithms are compared against classical clustering approaches using synthetic and real-world datasets
Soft Computing approaches in ocean wave height prediction for marine energy applications
El objetivo de esta tesis consiste en investigar el uso de tĂ©cnicas de Soft Computing (SC) aplicadas a la energĂa producida por las olas o energĂa undimotriz. Ésta es, entre todas las energĂas marinas disponibles, la que exhibe el mayor potencial futuro porque, además de ser eficiente desde el punto de vista tĂ©cnico, no causa problemas ambientales significativos. Su importancia práctica radica en dos hechos: 1) es aproximadamente 1000 veces más densa que la energĂa eĂłlica, y 2) hay muchas regiones oceánicas con abundantes recursos de olas que están cerca de zonas pobladas que demandan energĂa elĂ©ctrica. La contrapartida negativa se encuentra en que las olas son más difĂciles de caracterizar que las mareas debido a su naturaleza estocástica. Las tĂ©cnicas SC exhiben resultados similares e incluso superiores a los de otros mĂ©todos estadĂsticos en las estimaciones a corto plazo (hasta 24 h), y tienen la ventaja adicional de requerir un esfuerzo computacional mucho menor que los mĂ©todos numĂ©rico-fĂsicos. Esta es una de las razones por la que hemos decidido explorar el uso de tĂ©cnicas de SC en la energĂa producida por el oleaje. La otra se encuentra en el hecho de que su intermitencia puede afectar a la forma en la que se integra la electricidad que genera con la red elĂ©ctrica. Estas dos son las razones que nos han impulsado a explorar la viabilidad de nuevos enfoques de SC en dos lĂneas de investigaciĂłn novedosas.
La primera de ellas es un nuevo enfoque que combina un algoritmo genĂ©tico (GA: Genetic Algorithm) con una Extreme Learning Machine (ELM) aplicado a un problema de reconstrucciĂłn de la altura de ola significativa (en un boya donde los datos se han perdido, por ejemplo, por una tormenta) utilizando datos de otras boyas cercanas. Nuestro algoritmo GA-ELM es capaz de seleccionar un conjunto reducido de parámetros del oleaje que maximizan la reconstrucciĂłn de la altura de ola significativa en la boya cuyos datos se han perdido utilizando datos de boyas vecinas. El mĂ©todo y los resultados de esta investigaciĂłn han sido publicados en: Alexandre, E., Cuadra, L., Nieto-Borge, J. C., Candil-GarcĂa, G., Del Pino, M., & Salcedo-Sanz, S. (2015). A hybrid genetic algorithm—extreme learning machine approach for accurate significant wave height reconstruction. Ocean Modelling, 92, 115-123.
La segunda contribuciĂłn combina conceptos de SC, Smart Grids (SG) y redes complejas (CNs: Complex Networks). Está motivada por dos aspectos importantes, mutuamente interrelacionados: 1) la forma en la que los conversores WECs (wave energy converters) se interconectan elĂ©ctricamente para formar un parque, y 2) cĂłmo conectar Ă©ste con la red elĂ©ctrica en la costa. Ambos están relacionados con el carácter aleatorio e intermitente de la energĂa elĂ©ctrica producida por las olas. Para poder integrarla mejor sin afectar a la estabilidad de la red se deberĂa recurrir al concepto Smart Wave Farm (SWF). Al igual que una SG, una SWF utiliza sensores y algoritmos para predecir el olaje y controlar la producciĂłn y/o almacenamiento de la electricidad producida y cĂłmo se inyecta Ă©sta en la red. En nuestro enfoque, una SWF y su conexiĂłn con la red elĂ©ctrica se puede ver como una SG que, a su vez, se puede modelar como una red compleja. Con este planteamiento, que se puede generalizar a cualquier red formada por generadores renovables y nodos que consumen y/o almacenan energĂa, hemos propuesto un algoritmo evolutivo que optimiza la robustez de dicha SG modelada como una red compleja ante fallos aleatorios o condiciones anormales de funcionamiento. El modelo y los resultados han sido publicados en: Cuadra, L., Pino, M. D., Nieto-Borge, J. C., & Salcedo-Sanz, S. (2017). Optimizing the Structure of Distribution Smart Grids with Renewable Generation against Abnormal Conditions: A Complex Networks Approach with Evolutionary Algorithms. Energies, 10(8), 1097