An Efficient Lagrangean Relaxation-based Object Tracking Algorithm in Wireless Sensor Networks

In this paper we propose an energy-efficient object tracking algorithm in wireless sensor networks (WSNs). Such sensor networks have to be designed to achieve energy-efficient object tracking for any given arbitrary topology. We consider in particular the bi-directional moving objects with given frequencies for each pair of sensor nodes and link transmission cost. This problem is formulated as a 0/1 integer-programming problem. A Lagrangean relaxation-based (LR-based) heuristic algorithm is proposed for solving the optimization problem. Experimental results showed that the proposed algorithm achieves near optimization in energy-efficient object tracking. Furthermore, the algorithm is very efficient and scalable in terms of the solution time

Fuzzy zoning: a lagrangean relaxation approach

This research arises from the need of equality in real life problems. Clustering algorithms are being used in many applications where equality is an interest, such as districting (either zonal or political) and industry (distribution companies). One of the well known clustering algorithms is Fuzzy clustering. We add an equality constraint to the existing model. We call the new problem ”Zoning” problem. One of the application where equality can play a critical role is Wireless Sensor Network. A Lagrangean relaxation based approach is developed to solve Zonnig problem. The proposed algorithm is simulated and the results show robust performance regarding the equality of the clusters

Modeling of RFID-Enabled Real-Time Manufacturing Execution System in Mixed-Model Assembly Lines

To quickly respond to the diverse product demands, mixed-model assembly lines are well adopted in discrete manufacturing industries. Besides the complexity in material distribution, mixed-model assembly involves a variety of components, different process plans and fast production changes, which greatly increase the difficulty for agile production management. Aiming at breaking through the bottlenecks in existing production management, a novel RFID-enabled manufacturing execution system (MES), which is featured with real-time and wireless information interaction capability, is proposed to identify various manufacturing objects including WIPs, tools, and operators, etc., and to trace their movements throughout the production processes. However, being subject to the constraints in terms of safety stock, machine assignment, setup, and scheduling requirements, the optimization of RFID-enabled MES model for production planning and scheduling issues is a NP-hard problem. A new heuristical generalized Lagrangian decomposition approach has been proposed for model optimization, which decomposes the model into three subproblems: computation of optimal configuration of RFID senor networks, optimization of production planning subjected to machine setup cost and safety stock constraints, and optimization of scheduling for minimized overtime. RFID signal processing methods that could solve unreliable, redundant, and missing tag events are also described in detail. The model validity is discussed through algorithm analysis and verified through numerical simulation. The proposed design scheme has important reference value for the applications of RFID in multiple manufacturing fields, and also lays a vital research foundation to leverage digital and networked manufacturing system towards intelligence

Fuzzy clustering with balance constraint

We study equality in fuzzy clustering algorithms where an equality constraint is added to the existing model. Equality is being used in various areas, such as districting (either zonal or political), industries (distribution companies). We focus on wireless sensor networks problem. Existing protocols do not pay too much attention to the cluster head selection step and equality of workload of the clusters. These two issues have significant e ect on the consumption of energy in a network where increasing lifetime of network is critical. A solution approach based on the Lagrangean relaxation is developed. The proposed algorithm is compared with the popular LEACH protocol. Results show that in the same simulated environment, our algorithm works better

A decision support system for staff workload balancing

This research arises from a real life problem that a third party solution partner of health care insurance companies in Turkey faces. The company develops Electronic Claim Processing System (ECPS) that private health care insurance companies utilize in order to check and validate whether an expenditure (i.e., claims) of their customers abides by the rules of the contracts between the insurance companies and the customers as well as the insurance companies and the health care service providers. As part of their business, the company also trains and assists the health care service providers regarding to the ECPS and the regulation of the insurance companies. Every year their training staffs visit 400+ health care service providers in Istanbul and in order to reduce the total travelling cost and balance the workload among them is a problem that they face. A decision support system that utilizes fuzzy zoning as a solution for the planning problem that the company faces is being developed. In this paper the fuzzy zoning algorithm utilized for this purpose will be presented and its performance will be evaluated

Engineering for a changing world: 60th Ilmenau Scientific Colloquium, Technische Universität Ilmenau, September 04-08, 2023 : programme

In 2023, the Ilmenau Scientific Colloquium is once more organised by the Department of Mechanical Engineering. The title of this year’s conference “Engineering for a Changing World” refers to limited natural resources of our planet, to massive changes in cooperation between continents, countries, institutions and people – enabled by the increased implementation of information technology as the probably most dominant driver in many fields. The Colloquium, supplemented by workshops, is characterised but not limited to the following topics: – Precision engineering and measurement technology Nanofabrication – Industry 4.0 and digitalisation in mechanical engineering – Mechatronics, biomechatronics and mechanism technology – Systems engineering – Productive teaming - Human-machine collaboration in the production environment The topics are oriented on key strategic aspects of research and teaching in Mechanical Engineering at our university

3D locomotion biomimetic robot fish with haptic feedback

This thesis developed a biomimetic robot fish and built a novel haptic robot fish system based on the kinematic modelling and three-dimentional computational fluid dynamic (CFD) hydrodynamic analysis. The most important contribution is the successful CFD simulation of the robot fish, supporting users in understanding the hydrodynamic properties around it

Portuguese SKA white book

Sem resumo disponível.publishe

Sensor resource management with evolutionary algorithms applied to indoor positioning

Premio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2016-2017Esta tesis pretende contribuir a la mejora de la gestión de recursos en sistemas de sensores aplicados a localización en interiores. Mediante esta gestión pueden abordarse dos temas, la colocación de estos sensores y su uso óptimo una vez colocados, centrándose la tesis en el primero de ellos. Durante la tesis se considera el uso de un sistema de posicionamiento en interiores basado en señales infrarrojas con medida de diferencia de fase. Estas medidas de fase son posteriormente transformadas en distancias, con lo cual nuestro problema es el de trilateración hiperbólica utilizando medidas de diferencia de distancia. Aunque se describe un modelo para el error en diferencia de distancias del enlace infrarrojo, podemos abstraernos de este y simplemente considerar que utilizamos medidas de diferencia de distancia que están normalmente distribuidas con una varianza dada por el modelo usado. De hecho, el trabajo expuesto en esta tesis podría ser usado con cualquier otro sistema del cual obtengamos un modelo de los errores de medida, ya sea empleando además trilateración esférica o angulación. La gran mayoría de trabajos que mejoran la precisión de un sistema de posicionamiento colocando sensores optimizan funciones de coste basadas en el límite inferior de Cramér-Rao, enfoque que adoptamos también en este trabajo. En el capítulo de la tesis dedicado al estado del arte hacemos un repaso de las diferentes propuestas existentes, que concluye explicando qué pretendemos aportar sobre las contribuciones existentes en la literatura científica. En resumen, podemos clasificar las propuestas actuales en tres clases. La primera de ellas trata de determinar una configuración óptima para localizar un objetivo, normalmente utilizando el determinante de la matriz de información de Fisher o la dilución de la precisión. Estos métodos pueden obtener expresiones analíticas que proporcionan una explicación sobre como intervienen las características de los sensores y su colocación en la precisión obtenida. Sin embargo, carecen de aplicabilidad en situaciones reales. El segundo tipo de propuestas emplea métodos numéricos para optimizar la colocación de sensores considerando varios objetivos o un área entera. Los métodos propuestos en esta tesis encajan dentro de esta categoría. Por último, existen métodos que utilizan técnicas de selección de sensores para obtener configuraciones óptimas. Entre las distintas propuestas encontramos varias deficiencias, como la simplificación del modelo de error de la medida para obtener expresiones fácilmente tratables, la consideración de un solo criterio de precisión de la localización, colocación de un número determinado y fijo de sensores, o su despliegue en áreas simples que no presenten problemas de oclusiones. Nuestra primera aportación trata de solucionar la consideración de un único criterio de precisión, que normalmente es el determinante o la traza de la matriz de covarianza o información de la estimación. Cada métrica obtenida de estas matrices tiene un significado práctico distinto, y la consideración de solo una de ellas puede dar lugar a soluciones que presenten deficiencias en las otras, como la obtención de elipses de error muy alargadas. Nuestra propuesta implica el uso de algoritmos evolutivos multifunción que optimicen varias de estas métricas, como el error cuadrático medio en todo el área, la isotropía de la solución, y la máxima desviación que puede aparecer. Esto nos permite tener un conjunto de soluciones dadas en un frente de Pareto, que permitirán al gestor de la red de sensores visualizar las posibles soluciones y elegir entre ellas según las necesidades. También permite obtener colocaciones que mejoren la convergencia de algunos estimadores. La segunda contribución de la tesis se ocupa de la colocación de sensores en zonas más complejas, donde existan obstáculos que provoquen oclusiones a algunos sensores. De esta manera, podemos introducir el problema de intentar cubrir la mayor cantidad de puntos del espacio con el número mínimo de sensores necesario para calcular la posición de un objetivo. Dicho número influirá en el porcentaje de área cubierto y en la precisión obtenida, además de aumentar el coste del sistema. Debido a esto, también será un objetivo a optimizar junto a la cobertura y la incertidumbre de la posición estimada. Para llevar a cabo esta optimización se propone una mejora sobre el algoritmo utilizado en la aportación anterior basada en el uso de subpoblaciones y añadiendo operadores genéticos que modifiquen el número de sensores según la cobertura y condensación en los distintos puntos de la zona a cubrir. Cada uno de los capítulos dedicado a las aportaciones descritas contiene resultados y conclusiones que confirman el buen funcionamiento de los métodos propuestos. Finalmente, la tesis concluye con una lista de propuestas que serán estudiadas en un futuro