Heuristic Approach to Network Recovery

This study addresses optimization modeling for recovery of a transportation system after a major disaster. In particular, a novel metric based on the shape of the recovery curve is introduced as the objective to minimize. This metric is computed as the distance from the pre-disaster system performance at a time immediately before disruption to the two-dimensional location of the centroid point of the area beneath the recovery curve. The recovery trajectories derived from optimization models with this new metric are considered along with two other recovery goals from literature, i.e., minimizing the total recovery time and minimizing the skew of the recovery trajectory. A genetic algorithm is implemented to search for optimal restoration schedules under each objective and empirical analysis is used to evaluate the corresponding quality of the solutions. Additionally, a particle swarm optimization algorithm is employed as an alternative metaheuristic and the quality of the recovery schedules, as well as the observed computational efficiency is analyzed

Comparação de métodos de otimização coletiva aplicados a mineração de dados

Orientadora: Denise FukumiTsunodaMonografia(Graduação) - Universidade Federal do Paraná,Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Curso de Gestão da InformaçãoResumo: O presente trabalho compara métodos de otimização por inteligência coletiva aplicados à mineração de dados. Estes métodos quando aplicados à mineração de dados contribuem para a gestão da informação, visto a quantidade do volume de dados são geradas e armazenadas atualmente. O problema de pesquisa delimita-se a partir da questão de como comparar os métodos de otimização coletiva. Visto aausência de conteúdo acadêmico na área, o interesse do aluno pelo tema e contribuição para o Curso de Gestão da Informação, decidiu-se pela a realização do trabalho. Para responder ao problema, o trabalho contou com o aporte téorico de inteligência artificial e aprendizagem de máquinas, mineração de dados, otimização coletiva, métodos de otimização coletiva, método de colônia de formigas, método de enxame de partículas, método de cultura de bactérias, método de colônia artificiais de abelhas e método de cardume. Para a realização da comparação dos métodos foram selecionadas três bases de dados, sendo uma numérica, uma nominal e uma mista e processadas nas ferramentas de mineração de dados AntMiner e Weka. Utilizou-se de procedimentos metodológicos de pesquisa exploratória descritiva, método de classificação J48, método de colônias de formigas e método de selecionador de atributos (PSOSearch). A partir dos critérios estabelecidos, houve a análise e a comparação dos resultado

Applying bi-random MODM model to navigation coordinated scheduling: a case study of Three Gorges Project

The aim of this paper is to deal with the optimal navigation coordinated scheduling (NCS) problem in ship transportation of the Three Gorges Project in China, i.e. the Three Gorges Dam and the Gezhouba Dam. The NCS includes operational scheduling for two five-step locks in Three Gorges Dam and three single-step locks in Gezhouba Dam. A birandom multiple objective decision-making model is first proposed for the NCS problem to cope with hybrid uncertain environment where twofold randomness exists in practice. Then, particle swarm optimization is applied to search for the optimal solution. Based on real execution data, the results generated by a computer validate effectiveness of the proposed model and algorithm in solving large-scale practical problems is presented

Diseño de una técnica de solución para el problema de planeación de la generación y programación del consumo de energía en una escuela rural de Cundinamarca

Los recientes cambios climáticos han disminuido las fuentes de recursos fósiles, generando la necesidad de buscar fuentes alternas de energía renovable. En Colombia, muchas personas viven en condiciones de pobreza energética, generalmente en comunidades rurales. En este contexto, el Departamento de Ingeniería Electrónica de la Pontificia Universidad Javeriana diseñó un sistema de generación de energía solar que será implementado en una escuela rural de Caparrapí, Cundinamarca. El problema por resolver en este proyecto es la planeación de la generación y programación del consumo de energía del sistema. Este problema se abordará mediante la formulación de un modelo matemático y el diseño de una técnica de solución, los cuales se compararán en términos de tiempo computacional y resultado de la función objetivo en instancias de diferentes tamaños.Recent climate changes have reduced the sources of fossil resources, generating the need to look for alternative sources of renewable energy. In Colombia, many people live in conditions of energy poverty, usually in rural communities. In this context, the Department of Electronic Engineering of the Pontificia Universidad Javeriana designed a solar energy generation system that will be implemented in a rural school in Caparrapí, Cundinamarca. The problem to solve in this project is the planning of the generation and programming of the energy consumption of the system. This problem will be addressed by the formulation of a mathematical model and the design of a solution technique, which will be compared in terms of computational time and result of the objective function in instances of different sizes.Ingeniero (a) IndustrialPregrad

Aplicação do Particle Swarm Optimization a um problema de escalonamento de máquinas paralelas não relacionadas com tempos de setup dependentes da sequência

Dissertação de mestrado em Engenharia de SistemasEsta dissertação aborda um problema de escalonamento de máquinas paralelas não relacionadas com tempos de setup dependentes da sequência e o objetivo é minimizar o makespan de um conjunto de trabalhos. Para tal, é implementado o algoritmo Particle Swarm Optimization, que é usado para resolver um problema da literatura, dividido em pequenos e grandes problemas, consoante o número de trabalhos que são utilizados. O desempenho deste algoritmo foi avaliado através de uma análise comparativa das suas soluções com as soluções obtidas usando o Ant Colony Optimization, o Simulated Annealing e o Genetic Algorithm. Na implementação do algoritmo em estudo foi utilizado a toolbox particleswarm do software MATLAB, que tenta otimizar utilizando o algoritmo Particle Swarm Optimization. Os resultados da implementação mostram que para pequenos problemas o Particle Swarm consegue superar o Genetic Algorithm em algumas instâncias, sendo que os outros três algoritmos apresentam valores de makespan inferiores. Para grandes problemas, é clara a superioridade do Particle Swarm em relação ao Genetic Algorithm, no entanto, relativamente aos restantes algoritmos o mesmo não acontece. Existe também a tendência crescente da variação percentual entre os algoritmos à medida que o número de máquinas aumenta para o mesmo número de trabalhos.This dissertation addresses the unrelated parallel machine scheduling problem with sequence-dependent setup times and the objective is to minimize the makespan of a set of jobs. It is implemented the Particle Swarm Optimization, used to solve a problem from the literature, divided into small and large problems, depending on the number of jobs that are used. Particle Swarm performance is evaluated through a comparative analysis between its solutions and the solutions obtained using Ant Colony Optimization, Simulated Annealing and Genetic Algorithm. For implementing the algorithm under study, the particle swarm toolbox from the MATLAB software was used, which tries to optimize using the Particle Swarm Optimization. The results of the implementation show that for small problems the Particle Swarm can overcome the Genetic Algorithm in some instances, with the other three algorithms having lower makespan values. For large problems, the Particle Swarm superiority over Genetic Algorithm is clear, however, in relation to the other algorithms the same does not happen. There is also as increasing trend in the percentage variation between the algorithms as the number of machines increases for the same number of jobs

Desafios na aplicação de Particle Swarm Optimization em um problema de planejamento de produção de uma olaria

Orientadora : Profª. Drª. Neida Maria Patias VolpiDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 03/03/2017Inclui referências : p. 75-76Resumo: O presente trabalho tem como objetivo principal verificar a aplicabilidade de uma math-heurística em um problema de Planejamento de Produção de uma indústria de tijolos. Foi escolhida a metaheurística Particle Swarm Optimization (PSO) para a aplicação no problema. Depois de realizada uma revisão bibliográfica acerca do assunto percebeu-se que são encontrados poucos trabalhos que aplicam um PSO discreto em um problema de planejamento de produção, o que motivou o trabalho. A math-heurística será aqui a combinação do PSO com a metodologia exata Branch-and-Bound. A combinação deve-se ao fato de que a aplicação proposta é feita com um PSO discreto, ou seja, a matriz possui somente entradas inteiras. O uso do PSO discreto fez com que fosse proposta a utilização de uma metodologia exata para que a função objetivo do problema fosse encontrada, sendo que esta depende da distribuição das quantidades a serem produzidas e esses valores, por sua vez, são encontrados com base na matriz discreta que está sendo movimentada pelo PSO. O problema proposto possui preservação da preparação, capacidade (tempo limite de produção) e demanda a ser atendida. A preservação da preparação é o que dificulta a resolução do problema por heurísticas (como o Greedy-Mod) e também faz com que se encontrem muitas infactibilidades. Os desafios encontrados na aplicação dessa proposta não foram poucos. Merece uma maior discussão a codificação e representação das soluções, tratamento de infactibilidades nas soluções iniciais e na movimentação da nuvem. Estes problemas geraram alto custo computacional. Sugere-se uma tentativa de mudança na forma de aplicação (para a utilização de um PSO contínuo), de forma que as infactibilidades sejam reduzidas e o tempo computacional melhorado. Palavras-chaves: PSO. Planejamento de Produção. Olaria. Metodologia exata. Branch-and- Bound.Abstract: The present work has as main objective to verify the applicability of a math-heuristic in the Production Planning of a brick industry. The Particle Swarm Optimization (PSO) metaheuristic was chosen for the application in the problem. After a bibliographical review about the subject, it was noticed that not too many works were found that apply a discrete PSO in a problem of production planning, one of the reasons that motivated this work. The math-heuristic will be the combination of the metaheuristic PSO with the Branch-and-Bound exact methodology (performed by an optimizer). The combination is due to the fact that the proposed application is made with a discrete PSO, that is, the matrix to be moved has only discrete inputs. The use of discrete PSO has meant that the use of an exact methodology is proposed so that the objective function of the problem is found, which depends on the distribution of the quantities to be produced and these values, in turn, are found based on the discrete matrix that is being moved by the PSO. The proposed problem has preservation of the preparation, capacity (time limit of production) and demand to be met. Preservation of the preparation is what makes it difficult to solve the problem by heuristics (such as Greedy-Mod) and also causes many infeasibilities. Deserves a further discussion the codification and representation of solutions, treatment of infeasibilities in the initial solutions and in the movement of the swarm. These problems generated a high computational cost. An attempt is made to change the manner of application (for the use of a continuous PSO), so that the infeasibilities are reduced and the computational time improved. Key-words: PSO. Production Planning. Brickyard. Exact methodology. Branch-and-Bound

Advances in Grid Computing

This book approaches the grid computing with a perspective on the latest achievements in the field, providing an insight into the current research trends and advances, and presenting a large range of innovative research papers. The topics covered in this book include resource and data management, grid architectures and development, and grid-enabled applications. New ideas employing heuristic methods from swarm intelligence or genetic algorithm and quantum encryption are considered in order to explain two main aspects of grid computing: resource management and data management. The book addresses also some aspects of grid computing that regard architecture and development, and includes a diverse range of applications for grid computing, including possible human grid computing system, simulation of the fusion reaction, ubiquitous healthcare service provisioning and complex water systems

Model-based human upper body tracking using interest points in real-time video

Vision-based human motion analysis has received huge attention from researchers because of the number of applications, such as automated surveillance, video indexing, human machine interaction, traffic monitoring, and vehicle navigation. However, it contains several open problems. To date, despite very promising proposed approaches, no explicit solution has been found to solve these open problems efficiently. In this regard, this thesis presents a model-based human upper body pose estimation and tracking system using interest points (IPs) in real-time video. In the first stage, we propose a novel IP-based background-subtraction algorithm to segment the foreground IPs of each frame from the background ones. Afterwards, the foreground IPs of any two consecutive frames are matched to each other using a dynamic hybrid localspatial IP matching algorithm, proposed in this research. The IP matching algorithm starts by using the local feature descriptors of the IPs to find an initial set of possible matches. Then two filtering steps are applied to the results to increase the precision by deleting the mismatched pairs. To improve the recall, a spatial matching process is applied to the remaining unmatched points. Finally, a two-stage hierarchical-global model-based pose estimation and tracking algorithm based on Particle Swarm Optimiation (PSO) is proposed to track the human upper body through consecutive frames. Given the pose and the foreground IPs in the previous frame and the matched points in the current frame, the proposed PSO-based pose estimation and tracking algorithm estimates the current pose hierarchically by minimizing the discrepancy between the hypothesized pose and the real matched observed points in the first stage. Then a global PSO is applied to the pose estimated by the first stage to do a consistency check and pose refinement