Metaheurística ACO para resolver un problema de transporte

Se propone una técnica metaheurística que resuelve problemas de localización y ruteo considerando restricciones de capacidad en los vehículos y satisfacción de la demanda. El estudio se enfoca en el problema de transporte público y tiene como objetivos: I. Encontrar las mejores localizaciones para las paradas de los colectivos y II. Determinar las rutas que minimicen el costo de brindar el servicio. El algoritmo que determina la ubicación de las paradas está basado en la técnica de optimización por colonia de hormigas y está implementado en Java. El software GAMS es utilizado para la evaluación de las potenciales soluciones y la determinación de las rutas. Se presenta un caso de estudio asociado a la ciudad de Bahía Blanca, Argentina. El enfoque propuesto provee resultados computacionales satisfactorios para las instancias propuestas, determinando soluciones adecuadas en tiempos de cómputo razonables. Además, responde correctamente a cambios en el modelo, como por ejemplo en la capacidad de los colectivos.Fil: Rodriguez, Diego Alejandro. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química (i); Argentina. Universidad Nacional del Sur . Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; ArgentinaFil: Olivera, Ana Carolina. Universidad Nacional del Sur . Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Brignole, Nelida Beatriz. Universidad Nacional del Sur . Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química (i); Argentin

A hybrid ACO/PSO based algorithm for QoS multicast routing problem

AbstractMany Internet multicast applications such as videoconferencing, distance education, and online simulation require to send information from a source to some selected destinations. These applications have stringent Quality-of-Service (QoS) requirements that include delay, loss rate, bandwidth, and delay jitter. This leads to the problem of routing multicast traffic satisfying QoS requirements. The above mentioned problem is known as the QoS constrained multicast routing problem and is NP Complete. In this paper, we present a swarming agent based intelligent algorithm using a hybrid Ant Colony Optimization (ACO)/Particle Swarm Optimization (PSO) technique to optimize the multicast tree. The algorithm starts with generating a large amount of mobile agents in the search space. The ACO algorithm guides the agents’ movement by pheromones in the shared environment locally, and the global maximum of the attribute values are obtained through the random interaction between the agents using PSO algorithm. The performance of the proposed algorithm is evaluated through simulation. The simulation results reveal that our algorithm performs better than the existing algorithms

Development of an on-line process monitoring for yeast cultivations via 2D-fluorescence spectroscopy

An optimum process is required in the field of food, pharmaceutical and biotechnological industry with the ultimate goal of achieving high productivity and high-quality products. In order to achieve this goal, there are many different parameters to be realized and controlled, e.g., physical, chemical and biological aspects of microbial bioprocesses. Microbial cultivations are a very complex process, therefore, reliable and efficient tools are required to receive as much real-time information for an on-line monitoring as possible, so that the processes can be controlled in time. The primary objective of this research was to apply a two-dimensional (2D) fluorescence spectroscopy to monitor glucose, ethanol and biomass concentrations of yeast cultivations. The measurement of one spectrum has 120 fluorescence intensity variables of excitation and emission wavelength combinations (WLCs) without consideration of the scattered light. To investigate which WLCs carry important and relevant information regarding the analyte concentrations, the three wavelength selection methods were implemented: a method based on loadings, variable importance in projection (VIP) and ant colony optimization. The five selected WLCs from each method for a particular analyte were evaluated by multiple linear regression (MLR) models. The selected WLCs, which showed the best predictive performance of the MLR models, were relevant to the analyte concentrations. Regarding the results of the MLR models, the most significant WLCs contained seven different excitation and emission wavelengths. They can be combined to have 38 WLCs for one spectrum based on the principle of fluorescence. They were in the area of NADH, tryptophan, pyridoxine, riboflavin and FAD/FMN. The 38 WLCs were used to predict the glucose, ethanol and biomass concentrations via partial least squares (PLS) regression. The best prediction from the PLS models with 38 WLCs had the percentage of root mean square error of prediction (pRMSEP) in the range of 3.1-6.3 %, which was not significantly different from the PLS models with the 120 variables. Therefore, the specific fluorescence sensor for yeast cultivations could be built with less filters, which would make it a low-cost device. The following plan of the research goal was to investigate the attribute of fluorophores inside cells in real time using a 2D fluorescence spectrometer. The considered intracellular fluorophores, such as NADH, tryptophan, pyridoxine, riboflavin and FAD/FMN were observed during the yeast cultivations under three different conditions: batch, fed-batch with the glucose pulse during a glucose growth phase (GP) and fed-batch with the glucose pulse during an ethanol growth phase (EP) after a diauxic shift. With the help of principal component analysis, the different states of the yeast cultivations, particularly the glucose pulse during EP, can be recognized and identified from the on-line fluorescence spectra. On the other hand, the change of the fluorescence spectra in the fed-batch process with the glucose pulse during GP was not recognizable. Remarkably, the intensities of the fluorophores due to the glucose pulse during EP did not change in the same direction. The fluorescence intensities of NADH and riboflavin increased, but the intensity of tryptophan, pyridoxine and FAD/FMN decreased. The conversion between tryptophan and NADH intensities was quantified as a proportional factor. It was calculated from the ratio of the area of NADH and tryptophan fluorescence intensity after the glucose addition until depletion. The proportional factor was independent on various glucose concentrations with the coefficient of determination, R2 = 0.999. The correlative intensity changes of these fluorophores demonstrate a metabolic switch from ethanol to glucose growth phase. Based on the previous experiments, a closed-loop control has been implemented for yeast cultivations. 2D fluorescence spectroscopy was applied for an on-line monitoring and control of yeast cultivations to attain pure oxidative metabolism. A glucose concentration is an important factor in a fed-batch process of Saccharomyces cerevisiae. Therefore, it has to be controlled under a critical concentration to avoid overflow metabolism and to gain high productivity of biomass. The characteristic of the NADH intensity can effectively identify the metabolic switch between oxidative and oxidoreductive states. Consequently, the feed rates were regulated using the NADH intensity as a metabolic signal. With this closed-loop control of the glucose concentration, a biomass yield was obtained at 0.5 gbiomass/gglucose. Additionally, ethanol production could be avoided during the controlled feeding phase. The fluorescence sensor with the signal of the NADH intensity has potential to control a glucose concentration under the critical value in real time. The experiments carried out show that 2D fluorescence spectroscopy has great potential in on-line monitoring and process control of the yeast cultivations. Consequently, it is promising to build up a compact and economical fluorescence sensor with the specific wavelengths using light-emitting diodes and photodiodes. The sensor would be a cost-effective and miniaturized device for routine analysis, which could be advantageous to real-time bioprocess monitoring.Im Bereich der Lebensmittel-, Pharma- und Biotech-Industrie ist ein optimaler Prozess mit dem Ziel einer hohen Produktivität und hohen Produktqualität erforderlich. Um dieses Ziel zu erreichen, sind viele verschiedene Parameter zu überwachen und zu regeln, z.B. physikalische, chemische und biologische Aspekte von mikrobiellen Bioprozessen. Kultivierung von Mikroorganismen ist ein komplexer Prozess, der für ein Online-Monitoring zuverlässige und effiziente Werkzeuge benötigt, um möglichst viele Informationen in Echtzeit zu erhalten, so dass eine Regelung realisiert werden kann. Das Hauptziel der Forschung war die Anwendung von 2D-Fluoreszenzspektroskopie zur Überwachung der Glukose-, Ethanol- und Biomassekonzentrationen von Hefekultivierung. Die Messung eines Spektrums besteht aus 120 Wellenlängenkombinationen (WLK) ohne Berücksichtigung des Streulichts. Um zu untersuchen, welche WLK wichtige und relevante Informationen über die Prozessgrößen enthalten, wurden drei Wellenlängenauswahlmethoden implementiert: Methode basierend auf Loadings, Variable Importance in Projection (VIP) und Ameisenkolonieoptimierung. Die fünf ausgewählten WLK jeder Methode für eine bestimmte Substanz wurden mit Hilfe der multilinearen Regression (MLR) bewertet. Die ausgewählten WLK, die die beste Vorhersageleistung des MLR-Modells zeigten, waren für die Prozessgrößen relevant. Bezüglich der Ergebnisse des MLR-Modells enthielten die wichtigsten WLK sieben verschiedene Anregungs- und Emissionswellenlängen. Basierend auf dem Prinzip der Fluoreszenz können sie zu 38 WLK für die Messung eines Teilspektrums kombiniert werden. Sie lagen im Bereich der Fluoreszenz von NADH, Tryptophan, Pyridoxin, Riboflavin und FAD/FMN. Diese 38 WLK wurden verwendet, um die Glukose-, Ethanol- und Biomassekonzentrationen über Partial Least Squares (PLS) Regression vorherzusagen. Die besten Vorhersagen der PLS-Modelle mit 38 WLK hatte relative Fehler im Bereich von 3,1-6,3 %. Das ist nicht signifikant schlechter als die PLS-Modellen mit 120 Variablen. Ein spezifischer Fluoreszenzsensor für die Hefekulturen könnte daher mit weniger Filtern gebaut werden, was ein kostengünstiges Gerät wäre. Forschungsziel war es, die Eigenschaften von Fluorophoren in den Zellen in Echtzeit mit einem 2D-Fluoreszenzspektrometer zu untersuchen. Die betrachteten intrazellulären Fluorophore wie NADH, Tryptophan, Pyridoxin, Riboflavin und FAD/FMN wurden während der Hefekultivierung unter drei verschiedenen Bedingungen beobachtet: Batch-Kultivierung, Fed-Batch-Kultivierung mit einem Glukose-Puls während der Glukosewachstumsphase (GP) und Fed-Batch-Kultivierung mit einem Glukose-Puls während der Ethanolwachstumsphase (EP) nach einer Diauxie. Mit Hilfe der Hauptkomponentenanalyse können die verschiedenen Zustände der Hefekultivierung, insbesondere der Glukose-Puls während des EP, aus den Online-Fluoreszenzspektren erkannt und identifiziert werden. Andererseits war die Änderung in den Fluoreszenzspektren der Fed-Batch-Kultivierung mit dem Glukose-Puls während der GP nicht erkennbar. Bemerkenswert war, dass sich die Intensitäten der Fluorophore durch den Glukose-Puls während des EP nicht alle in die gleiche Richtung verändert haben. Die Fluoreszenzintensitäten von NADH und Riboflavin nahmen zu, aber die Intensitäten von Tryptophan, Pyridoxin und FAD/FMN nahmen ab. Die Umwandlung von Tryptophan zu NADH konnte aufgezeigt und ein linearer Zusammenhang nachgewiesen werden. Der Proportionalfaktor war unabhängig von verschiedenen Glukosekonzentrationen mit einem Bestimmtheitsmaß von R2 = 0,999. Die korrelative Intensitätsänderung von den Fluorophoren zeigte die Stoffwechselveränderung von der Ethanol- zur Glukosewachstumsphase. Basierend auf den vorherigen Experimenten wurde eine Regelung für die Hefekultivierung implementiert. Die 2D-Fluoreszenzspektroskopie wurde zur Online-Überwachung und Kontrolle der Hefekultivierung eingesetzt, um einen reinen oxidativen Stoffwechsel zu erreichen. Die Höhe der Glukosekonzentration ist ein wichtiger Faktor in einem Fed-Batch-Prozess von Saccharomyces cerevisiae. Daher ist es notwendig die Glukosekonzentration unter einer kritischen Konzentration zu halten, um einen Überlaufstoffwechsel zu vermeiden und eine hohe Produktivität der Biomasse zu erreichen. Die Charakteristik der NADH-Intensität kann den metabolischen Wechsel zwischen oxidativen und oxidoreduktiven Zuständen effektiv identifizieren. Folglich wurde die Fütterungsrate auf Basis der Fluoreszenzintensität von NADH als Stoffwechselsignal geregelt. Mit dieser Regelung der Glukosekonzentration wurde ein Ausbeutekoeffizient von 0,5 gBiomass/gGlucose erzielt. Die Ethanolproduktion wurde so effektiv vermieden. Der Fluoreszenzsensor hat das Potenzial, die Glukosekonzentration unter dem kritischen Wert zu regeln. Die durchgeführten Experimente zeigen, dass die 2D-Fluoreszenzspektroskopie ein großes Potenzial in der Online-Überwachung und Prozesskontrolle hat. Daher ist es vielversprechend mit Hilfe von Leucht- und Photodioden einen kompakten und kostengünstigen Fluoreszenzsensor mit den spezifischen Wellenlängen aufzubauen. Der Sensor wäre ein preiswertes und miniaturisiertes Gerät für die Routineanalytik, was für die Online-Bioprozessüberwachung von Vorteil ist

Stratégie de désassemblage d'un modèle CAO basée sur le concept de « sous-assemblage »

De nos jours, suite aux exigences croissantes des clients, les produits mécaniques deviennent de plus en plus complexes. Les outils de CAO doivent être capables de suivre cette évolution et offrir par conséquent les fonctionnalités requises pour assister les concepteurs dans les choix et la validation de ces produits. Les outils de calcul par la méthode des éléments finis, les outils de simulation des mouvements sont parmi les outils d'assitance au concepteur et totalement intégrés à la CAO. Dans cet article, une méthode de génération des séquences de désassemblage (SD) des produits mécaniques est proposée afin d'aider le concepteur durant le cycle de vie des produits. Cette méthode est basée sur le concept de sous-assemblage. Ainsi, une SD du produit en des sous-assemblages est proposée. Ensuite, à chaque sous-assemblage, une SD est générée. Pour mener à bien les propositions, une solution de co-simulation Solidworks-Matlab est détaillée. Un exemple concret est présenté afin de mettre en évidence la faisabilité et l'efficacité de l'approche proposée

Swarm Intelligence Based Feature Selection for High Dimensional Classification: A Literature Survey

Feature selection is an important and challenging task in machine learning and data mining techniques to avoid the curse of dimensionality and maximize the classification accuracy. Moreover, feature selection helps to reduce computational complexity of learning algorithm, improve prediction performance, better data understanding and reduce data storage space. Swarm intelligence based feature selection approach enables to find an optimal feature subset from an extremely large dimensionality of features for building the most accurate classifier model. There is still a type of researches that is not done yet in data mining. In this paper, the utilization of swarm intelligence algorithms for feature selection process in high dimensional data focusing on medical data classification is form the subject matter. The results shows that swarm intelligence algorithms reviewed based on state-of-the-art literature have a promising capability that can be applied in feature selections techniques. The significance of this work is to present the comparison and various alternatives of swarm algorithms to be applied in feature selections for high dimensional classification

Rough-Cut Capacity Planning in Multimodal Freight Transportation Networks

A main challenge in transporting cargo for United States Transportation Command (USTRANSCOM) is in mode selection or integration. Demand for cargo is time sensitive and must be fulfilled by an established due date. Since these due dates are often inflexible, commercial carriers are used at an enormous expense, in order to fill the gap in organic transportation asset capacity. This dissertation develops a new methodology for transportation capacity assignment to routes based on the Resource Constrained Shortest Path Problem (RCSP). Routes can be single or multimodal depending on the characteristics of the network, delivery timeline, modal capacities, and costs. The difficulty of the RCSP requires use of metaheuristics to produce solutions. An Ant Colony System to solve the RCSP is developed in this dissertation. Finally, a method for generating near Pareto optimal solutions with respect to the objectives of cost and time is developed

Nonlinear Predictive Control of Mass Moment Aerospace Vehicles Based on Ant Colony Genetic Algorithm Optimization

Based on the mathematical model of the mass moment aerospace vehicles (MMAV), a coupled nonlinear dynamical system is established by rational simplification. The flight control system of MMAV is designed via utilizing nonlinear predictive control (NPC) approach. Aiming at the parameters of NPC is generally used the trial-and-error method to optimize and design, a novel kind of NPC parameters optimization strategy based on ant colony genetic algorithm (ACGA) is proposed in this paper. The method for setting NPC parameters with ACA in which the routes of ants are optimized by the genetic algorithm (GA) is derived. And then, a detailed realized process of this method is also presented. Furthermore, this optimization algorithm of the NPC parameters is applied to the flight control system of MMAV. The simulation results show that the system not only meets the demands of time-response specifications but also has excellent robustness

Ensemble clustering via heuristic optimisation

This thesis was submitted for the degree of Doctor of Philosophy and was awarded by Brunel UniversityTraditional clustering algorithms have different criteria and biases, and there is no single algorithm that can be the best solution for a wide range of data sets. This problem often presents a significant obstacle to analysts in revealing meaningful information buried among the huge amount of data. Ensemble Clustering has been proposed as a way to avoid the biases and improve the accuracy of clustering. The difficulty in developing Ensemble Clustering methods is to combine external information (provided by input clusterings) with internal information (i.e. characteristics of given data) effectively to improve the accuracy of clustering. The work presented in this thesis focuses on enhancing the clustering accuracy of Ensemble Clustering by employing heuristic optimisation techniques to achieve a robust combination of relevant information during the consensus clustering stage. Two novel heuristic optimisation-based Ensemble Clustering methods, Multi-Optimisation Consensus Clustering (MOCC) and K-Ants Consensus Clustering (KACC), are developed and introduced in this thesis. These methods utilise two heuristic optimisation algorithms (Simulated Annealing and Ant Colony Optimisation) for their Ensemble Clustering frameworks, and have been proved to outperform other methods in the area. The extensive experimental results, together with a detailed analysis, will be presented in this thesis