Ajustes de un algoritmo híbrido basado en SA aplicado al diseño óptimo de redes de sensores

Sensor network design problem (SNDP) in process plants includes the determination of which process variables should be measured to achieve a required degree of knowledge about the plant. We propose to solve the SNDP problem in plants of increasing size and complexity using a hybrid algorithm based on Simulated Annealing (HSA) as main metaheuristic and Tabu Search embedded with Strategic Oscillation (SOTS) as a subordinate metaheuristic. We studied the tuning of control parameters in order to improve the HSA performance. Experimental results indicate that a high-quality solution in reasonable computational times can be found by HSA effectively. Moreover, HSA shows good features solving SNDP compared with proposals from the literature.Facultad de Informátic

Ajustes de un algoritmo híbrido basado en SA aplicado al diseño óptimo de redes de sensores

Sensor network design problem (SNDP) in process plants includes the determination of which process variables should be measured to achieve a required degree of knowledge about the plant. We propose to solve the SNDP problem in plants of increasing size and complexity using a hybrid algorithm based on Simulated Annealing (HSA) as main metaheuristic and Tabu Search embedded with Strategic Oscillation (SOTS) as a subordinate metaheuristic. We studied the tuning of control parameters in order to improve the HSA performance. Experimental results indicate that a high-quality solution in reasonable computational times can be found by HSA effectively. Moreover, HSA shows good features solving SNDP compared with proposals from the literature.Facultad de Informátic

Ajustes de un algoritmo híbrido basado en SA aplicado al diseño óptimo de redes de sensores

Sensor network design problem (SNDP) in process plants includes the determination of which process variables should be measured to achieve a required degree of knowledge about the plant. We propose to solve the SNDP problem in plants of increasing size and complexity using a hybrid algorithm based on Simulated Annealing (HSA) as main metaheuristic and Tabu Search embedded with Strategic Oscillation (SOTS) as a subordinate metaheuristic. We studied the tuning of control parameters in order to improve the HSA performance. Experimental results indicate that a high-quality solution in reasonable computational times can be found by HSA effectively. Moreover, HSA shows good features solving SNDP compared with proposals from the literature.Facultad de Informátic

Diseño de redes de sensores utilizando modelos gráficos probabilísticos

En este trabajo se aborda el diseño óptimo de redes de sensores para plantas químicas utilizando estrategias de optimización estocásticas. El problema consiste en seleccionar el tipo, número y ubicación de los nuevos sensores que proporcionen la cantidad y calidad necesaria de la información requerida del proceso. En el diseño de redes de sensores la decisión importante que debe hacerse con respecto a cada variable de flujo es si ésta se mide o no. Para formular matemáticamente estas decisiones, se emplean variables binarias las cuales indican la presencia o ausencia de sensores. El problema suele ser multimodal e involucra, en casos reales, un gran número de variables binarias, por lo que debe ser resuelto un problema de optimización combinatoria sujeto a restricciones de gran tamaño. En estos casos, es muy valioso contar con un procedimiento de solución que proporcione, al menos, una buena solución, sino el óptimo global, y que además se pueda ejecutar en ordenadores paralelos para reducir los tiempos de ejecución. En este trabajo se aplican nuevas estrategias para resolver el problema de localización óptima de sensores basadas en los algoritmos de estimación de distribuciones que hacen uso de un modelo gráfico probabilístico, aprendido a partir del conjunto de soluciones más prometedoras. Se proporcionan las características distintivas de las metodologías propuestas así como su desempeño en la resolución de diferentes diseños de redes de instrumentación extraídos de la literatura.Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Diseño de redes de sensores utilizando modelos gráficos probabilísticos

En este trabajo se aborda el diseño óptimo de redes de sensores para plantas químicas utilizando estrategias de optimización estocásticas. El problema consiste en seleccionar el tipo, número y ubicación de los nuevos sensores que proporcionen la cantidad y calidad necesaria de la información requerida del proceso. En el diseño de redes de sensores la decisión importante que debe hacerse con respecto a cada variable de flujo es si ésta se mide o no. Para formular matemáticamente estas decisiones, se emplean variables binarias las cuales indican la presencia o ausencia de sensores. El problema suele ser multimodal e involucra, en casos reales, un gran número de variables binarias, por lo que debe ser resuelto un problema de optimización combinatoria sujeto a restricciones de gran tamaño. En estos casos, es muy valioso contar con un procedimiento de solución que proporcione, al menos, una buena solución, sino el óptimo global, y que además se pueda ejecutar en ordenadores paralelos para reducir los tiempos de ejecución. En este trabajo se aplican nuevas estrategias para resolver el problema de localización óptima de sensores basadas en los algoritmos de estimación de distribuciones que hacen uso de un modelo gráfico probabilístico, aprendido a partir del conjunto de soluciones más prometedoras. Se proporcionan las características distintivas de las metodologías propuestas así como su desempeño en la resolución de diferentes diseños de redes de instrumentación extraídos de la literatura.Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Diseño de redes de sensores utilizando modelos gráficos probabilísticos

En este trabajo se aborda el diseño óptimo de redes de sensores para plantas químicas utilizando estrategias de optimización estocásticas. El problema consiste en seleccionar el tipo, número y ubicación de los nuevos sensores que proporcionen la cantidad y calidad necesaria de la información requerida del proceso. En el diseño de redes de sensores la decisión importante que debe hacerse con respecto a cada variable de flujo es si ésta se mide o no. Para formular matemáticamente estas decisiones, se emplean variables binarias las cuales indican la presencia o ausencia de sensores. El problema suele ser multimodal e involucra, en casos reales, un gran número de variables binarias, por lo que debe ser resuelto un problema de optimización combinatoria sujeto a restricciones de gran tamaño. En estos casos, es muy valioso contar con un procedimiento de solución que proporcione, al menos, una buena solución, sino el óptimo global, y que además se pueda ejecutar en ordenadores paralelos para reducir los tiempos de ejecución. En este trabajo se aplican nuevas estrategias para resolver el problema de localización óptima de sensores basadas en los algoritmos de estimación de distribuciones que hacen uso de un modelo gráfico probabilístico, aprendido a partir del conjunto de soluciones más prometedoras. Se proporcionan las características distintivas de las metodologías propuestas así como su desempeño en la resolución de diferentes diseños de redes de instrumentación extraídos de la literatura.Eje: XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

A hybrid EDA for load balancing in multicast with network coding

Load balancing is one of the most important issues in the practical deployment of multicast with network coding. However, this issue has received little research attention. This paper studies how traffic load of network coding based multicast (NCM) is disseminated in a communications network, with load balancing considered as an important factor. To this end, a hybridized estimation of distribution algorithm (EDA) is proposed, where two novel schemes are integrated into the population based incremental learning (PBIL) framework to strike a balance between exploration and exploitation, thus enhance the efficiency of the stochastic search. The first scheme is a bi-probability-vector coevolution scheme, where two probability vectors (PVs) evolve independently with periodical individual migration. This scheme can diversify the population and improve the global exploration in the search. The second scheme is a local search heuristic. It is based on the problem-specific domain knowledge and improves the NCM transmission plan at the expense of additional computational time. The heuristic can be utilized either as a local search operator to enhance the local exploitation during the evolutionary process, or as a follow-up operator to improve the best-so-far solutions found after the evolution. Experimental results show the effectiveness of the proposed algorithms against a number of existing evolutionary algorithms

A new metaheuristic based approach for the design of sensor networks

The optimal design of sensor networks consists in selecting the type, number and location of sensors that provide the required quantity and quality of process information by optimizing an appropriate objective function. The problem is multimodal and involves many binary variables, therefore a huge combinatorial optimization problem results. In this work, the design is solved using a metaheuristic based approach. A strategy that combines the advantages of Tabu Search and Estimation of Distribution Algorithms is presented, which is able to solve high scale designs since it can be implemented to run in parallel. Application results of the methodology to the optimal selection of instruments for networks of incremental size are provided.Fil: Carnero, Mercedes. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Hernández, José. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Sanchez, Mabel Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química (i); Argentin