11 research outputs found
Application of Metaheuristics in Signal Optimisation of Transportation Networks: A Comprehensive Survey
This is the author accepted manuscript. The final version is available from Elsevier via the DOI in this record.With rapid population growth, there is an urgent need for intelligent traffic control techniques in urban transportation networks to improve the network performance. In an urban transportation network, traffic signals have a significant effect on reducing congestion, improving safety, and improving environmental pollution. In recent years, researchers have been applied metaheuristic techniques for signal timing optimisation as one of the practical solution to enhance the performance of the transportation networks. Current study presents a comprehensive survey of such techniques and tools used in signal optimisation of transportation networks, providing a categorisation of approaches, discussion, and suggestions for future research
Solving Multi-objective Integer Programs using Convex Preference Cones
Esta encuesta tiene dos objetivos: en primer lugar, identificar a los individuos que fueron vĂctimas de algĂșn tipo de delito y la manera en que ocurriĂł el mismo. En segundo lugar, medir la eficacia de las distintas autoridades competentes una vez que los individuos denunciaron el delito que sufrieron. Adicionalmente la ENVEI busca indagar las percepciones que los ciudadanos tienen sobre las instituciones de justicia y el estado de derecho en MĂ©xic
Gestion conjointe de ressources de communication et de calcul pour les réseaux sans fils à base de cloud
Mobile Edge Cloud brings the cloud closer to mobile users by moving the cloud computational efforts from the internet to the mobile edge. We adopt a local mobile edge cloud computing architecture, where small cells are empowered with computational and storage capacities. Mobile usersâ offloaded computational tasks are executed at the cloud-enabled small cells. We propose the concept of small cells clustering for mobile edge computing, where small cells cooperate in order to execute offloaded computational tasks. A first contribution of this thesis is the design of a multi-parameter computation offloading decision algorithm, SM-POD. The proposed algorithm consists of a series of low complexity successive and nested classifications of computational tasks at the mobile side, leading to local computation, or offloading to the cloud. To reach the offloading decision, SM-POD jointly considers computational tasks, handsets, and communication channel parameters. In the second part of this thesis, we tackle the problem of small cell clusters set up for mobile edge cloud computing for both single-user and multi-user cases. The clustering problem is formulated as an optimization that jointly optimizes the computational and communication resource allocation, and the computational load distribution on the small cells participating in the computation cluster. We propose a cluster sparsification strategy, where we trade cluster latency for higher system energy efficiency. In the multi-user case, the optimization problem is not convex. In order to compute a clustering solution, we propose a convex reformulation of the problem, and we prove that both problems are equivalent. With the goal of finding a lower complexity clustering solution, we propose two heuristic small cells clustering algorithms. The first algorithm is based on resource allocation on the serving small cells where tasks are received, as a first step. Then, in a second step, unserved tasks are sent to a small cell managing unit (SCM) that sets up computational clusters for the execution of these tasks. The main idea of this algorithm is task scheduling at both serving small cells, and SCM sides for higher resource allocation efficiency. The second proposed heuristic is an iterative approach in which serving small cells compute their desired clusters, without considering the presence of other users, and send their cluster parameters to the SCM. SCM then checks for excess of resource allocation at any of the network small cells. SCM reports any load excess to serving small cells that re-distribute this load on less loaded small cells. In the final part of this thesis, we propose the concept of computation caching for edge cloud computing. With the aim of reducing the edge cloud computing latency and energy consumption, we propose caching popular computational tasks for preventing their re-execution. Our contribution here is two-fold: first, we propose a caching algorithm that is based on requests popularity, computation size, required computational capacity, and small cells connectivity. This algorithm identifies requests that, if cached and downloaded instead of being re-computed, will increase the computation caching energy and latency savings. Second, we propose a method for setting up a search small cells cluster for finding a cached copy of the requests computation. The clustering policy exploits the relationship between tasks popularity and their probability of being cached, in order to identify possible locations of the cached copy. The proposed method reduces the search cluster size while guaranteeing a minimum cache hit probability.Cette thĂšse porte sur le paradigme « Mobile Edge cloud» qui rapproche le cloud des utilisateurs mobiles et qui dĂ©ploie une architecture de clouds locaux dans les terminaisons du rĂ©seau. Les utilisateurs mobiles peuvent dĂ©sormais dĂ©charger leurs tĂąches de calcul pour quâelles soient exĂ©cutĂ©es par les femto-cellules (FCs) dotĂ©es de capacitĂ©s de calcul et de stockage. Nous proposons ainsi un concept de regroupement de FCs dans des clusters de calculs qui participeront aux calculs des tĂąches dĂ©chargĂ©es. A cet effet, nous proposons, dans un premier temps, un algorithme de dĂ©cision de dĂ©portation de tĂąches vers le cloud, nommĂ© SM-POD. Cet algorithme prend en compte les caractĂ©ristiques des tĂąches de calculs, des ressources de lâĂ©quipement mobile, et de la qualitĂ© des liens de transmission. SM-POD consiste en une sĂ©rie de classifications successives aboutissant Ă une dĂ©cision de calcul local, ou de dĂ©portation de lâexĂ©cution dans le cloud.Dans un deuxiĂšme temps, nous abordons le problĂšme de formation de clusters de calcul Ă mono-utilisateur et Ă utilisateurs multiples. Nous formulons le problĂšme dâoptimisation relatif qui considĂšre lâallocation conjointe des ressources de calculs et de communication, et la distribution de la charge de calcul sur les FCs participant au cluster. Nous proposons Ă©galement une stratĂ©gie dâĂ©parpillement, dans laquelle lâefficacitĂ© Ă©nergĂ©tique du systĂšme est amĂ©liorĂ©e au prix de la latence de calcul. Dans le cas dâutilisateurs multiples, le problĂšme dâoptimisation dâallocation conjointe de ressources nâest pas convexe. Afin de le rĂ©soudre, nous proposons une reformulation convexe du problĂšme Ă©quivalente Ă la premiĂšre puis nous proposons deux algorithmes heuristiques dans le but dâavoir un algorithme de formation de cluster Ă complexitĂ© rĂ©duite. LâidĂ©e principale du premier est lâordonnancement des tĂąches de calculs sur les FCs qui les reçoivent. Les ressources de calculs sont ainsi allouĂ©es localement au niveau de la FC. Les tĂąches ne pouvant pas ĂȘtre exĂ©cutĂ©es sont, quant Ă elles, envoyĂ©es Ă une unitĂ© de contrĂŽle (SCM) responsable de la formation des clusters de calculs et de leur exĂ©cution. Le second algorithme proposĂ© est itĂ©ratif et consiste en une formation de cluster au niveau des FCs ne tenant pas compte de la prĂ©sence dâautres demandes de calculs dans le rĂ©seau. Les propositions de cluster sont envoyĂ©es au SCM qui Ă©value la distribution des charges sur les diffĂ©rentes FCs. Le SCM signale tout abus de charges pour que les FCs redistribuent leur excĂšs dans des cellules moins chargĂ©es.Dans la derniĂšre partie de la thĂšse, nous proposons un nouveau concept de mise en cache des calculs dans lâEdge cloud. Afin de rĂ©duire la latence et la consommation Ă©nergĂ©tique des clusters de calculs, nous proposons la mise en cache de calculs populaires pour empĂȘcher leur rĂ©exĂ©cution. Ici, notre contribution est double : dâabord, nous proposons un algorithme de mise en cache basĂ©, non seulement sur la popularitĂ© des tĂąches de calculs, mais aussi sur les tailles et les capacitĂ©s de calculs demandĂ©s, et la connectivitĂ© des FCs dans le rĂ©seau. Lâalgorithme proposĂ© identifie les tĂąches aboutissant Ă des Ă©conomies dâĂ©nergie et de temps plus importantes lorsquâelles sont tĂ©lĂ©chargĂ©es dâun cache au lieu dâĂȘtre recalculĂ©es. Nous proposons ensuite dâexploiter la relation entre la popularitĂ© des tĂąches et la probabilitĂ© de leur mise en cache, pour localiser les emplacements potentiels de leurs copies. La mĂ©thode proposĂ©e est basĂ©e sur ces emplacements, et permet de former des clusters de recherche de taille rĂ©duite tout en garantissant de retrouver une copie en cache
A Polyhedral Study of Mixed 0-1 Set
We consider a variant of the well-known single node fixed charge network flow set with constant capacities. This set arises from the relaxation of more general mixed integer sets such as lot-sizing problems with multiple suppliers. We provide a complete polyhedral characterization of the convex hull of the given set
Généralisations de la théorie PAC-bayésienne pour l'apprentissage inductif, l'apprentissage transductif et l'adaptation de domaine
Tableau dâhonneur de la FacultĂ© des Ă©tudes supĂ©rieures et postdoctorales, 2015-2016En apprentissage automatique, lâapproche PAC-bayĂ©sienne permet dâobtenir des garanties statistiques sur le risque de votes de majoritĂ© pondĂ©rĂ©s de plusieurs classificateurs (nommĂ©s votants). La thĂ©orie PAC-bayĂ©sienne «classique», initiĂ©e par McAllester (1999), Ă©tudie le cadre dâapprentissage inductif, sous lâhypothĂšse que les exemples dâapprentissage sont gĂ©nĂ©rĂ©s de maniĂšre indĂ©pendante et quâils sont identiquement distribuĂ©s (i.i.d.) selon une distribution de probabilitĂ© inconnue mais fixe. Les contributions de la thĂšse se divisent en deux parties. Nous prĂ©sentons dâabord une analyse des votes de majoritĂ©, fondĂ©e sur lâĂ©tude de la marge comme variable alĂ©atoire. Il en dĂ©coule une conceptualisation originale de la thĂ©orie PACbayĂ©sienne. Notre approche, trĂšs gĂ©nĂ©rale, permet de retrouver plusieurs rĂ©sultats existants pour le cadre dâapprentissage inductif, ainsi que de les relier entre eux. Nous mettons notamment en lumiĂšre lâimportance de la notion dâespĂ©rance de dĂ©saccord entre les votants. BĂątissant sur une comprĂ©hension approfondie de la thĂ©orie PAC-bayĂ©sienne, acquise dans le cadre inductif, nous lâĂ©tendons ensuite Ă deux autres cadres dâapprentissage. Dâune part, nous Ă©tudions le cadre dâapprentissage transductif, dans lequel les descriptions des exemples Ă classifier sont connues de lâalgorithme dâapprentissage. Dans ce contexte, nous formulons des bornes sur le risque du vote de majoritĂ© qui amĂ©liorent celles de la littĂ©rature. Dâautre part, nous Ă©tudions le cadre de lâadaptation de domaine, dans lequel la distribution gĂ©nĂ©ratrice des exemples Ă©tiquetĂ©s de lâĂ©chantillon dâentraĂźnement diffĂšre de la distribution gĂ©nĂ©rative des exemples sur lesquels sera employĂ© le classificateur. GrĂące Ă une analyse thĂ©orique â qui se rĂ©vĂšle ĂȘtre la premiĂšre approche PAC-bayĂ©sienne de ce cadre dâapprentissage â, nous concevons un algorithme dâapprentissage automatique dĂ©diĂ© Ă lâadaptation de domaine. Nos expĂ©rimentations empiriques montrent que notre algorithme est compĂ©titif avec lâĂ©tat de lâart.In machine learning, the PAC-Bayesian approach provides statistical guarantees on the risk of a weighted majority vote of many classifiers (named voters). The âclassicalâ PAC-Bayesian theory, initiated by McAllester (1999), studies the inductive learning framework under the assumption that the learning examples are independently generated and are identically distributed (i.i.d.) according to an unknown but fixed probability distribution. The thesis contributions are divided in two major parts. First, we present an analysis of majority votes based on the study of the margin as a random variable. It follows a new conceptualization of the PAC-Bayesian theory. Our very general approach allows us to recover several existing results for the inductive PAC-Bayesian framework, and link them in a whole. Among other things, we highlight the notion of expected disagreement between the voters. Building upon an improved understanding of the PAC-Bayesian theory, gained by studying the inductive framework, we then extend it to two other learning frameworks. On the one hand, we study the transductive framework, where the learning algorithm knows the description of the examples to be classified. In this context, we state risk bounds on majority votes that improve those from the current literature. On the other hand, we study the domain adaptation framework, where the generating distribution of the labelled learning examples differs from the generating distribution of the examples to be classified. Our theoretical analysis is the first PAC-Bayesian approach of this learning framework, and allows us to conceive a new machine learning algorithm for domain adaptation. Our empirical experiments show that our algorithm is competitive with other state-of-the-art algorithms