Contributions to the development of the CRO-SL algorithm: Engineering applications problems

This Ph.D. thesis discusses advanced design issues of the evolutionary-based algorithm \textit{"Coral Reef Optimization"}, in its Substrate-Layer (CRO-SL) version, for optimization problems in Engineering Applications. The problems that can be tackled with meta-heuristic approaches is very wide and varied, and it is not exclusive of engineering. However we focus the Thesis on it area, one of the most prominent in our time. One of the proposed application is battery scheduling problem in Micro-Grids (MGs). Specifically, we consider an MG that includes renewable distributed generation and different loads, defined by its power profiles, and is equipped with an energy storage device (battery) to address its programming (duration of loading / discharging and occurrence) in a real scenario with variable electricity prices. Also, we discuss a problem of vibration cancellation over structures of two and four floors, using Tuned Mass Dampers (TMD's). The optimization algorithm will try to find the best solution by obtaining three physical parameters and the TMD location. As another related application, CRO-SL is used to design Multi-Input-Multi-Output Active Vibration Control (MIMO-AVC) via inertial-mass actuators, for structures subjected to human induced vibration. In this problem, we will optimize the location of each actuator and tune control gains. Finally, we tackle the optimization of a textile modified meander-line Inverted-F Antenna (IFA) with variable width and spacing meander, for RFID systems. Specifically, the CRO-SL is used to obtain an optimal antenna design, with a good bandwidth and radiation pattern, ideal for RFID readers. Radio Frequency Identification (RFID) has become one of the most numerous manufactured devices worldwide due to a reliable and inexpensive means of locating people. They are used in access and money cards and product labels and many other applications.Comment: arXiv admin note: text overlap with arXiv:1806.02654 by other author

Contributions to the development of the CRO-SL algorithm: Engineering applications problems

Esta tesis doctoral aborda el diseño del algoritmo evolutivo Coral Reef Optimization, en su versión Substrate-Layer, para la optimización de problemas en diferentes ámbitos de la ingeniería. Los algoritmos evolutivos han sido ampliamente aplicados a problemas de optimización difícilmente abordables de manera analítica, ya sea por tener espacios de búsqueda enormes o por ser no lineales. Si bien la ejecución de estos algoritmos no supone un gran coste computacional hoy en día, sí lo supone las funciones de coste que constantemente deben evaluar. La creciente capacidad de procesamiento en la tecnología le abre las puertas al abordaje de problemas temporalmente costosos por medio de la metaheurística. Uno de los inconvenientes de esta, es que no hay forma de saber a priori cuál de ellos es mejor para un problema específico, y sea cual sea la elección, la ejecución del mismo no te asegura que vayas a obtener el óptimo. Es por este motivo por el cual se ha elegido el algoritmo CRO-SL, ya que permite combinar los procesos de búsqueda más potentes, ayudándose entre ellos para alcanzar el óptimo global. La problemática a la que se puede aplicar la metaheurística es muy variada y no tiene por qué ser exclusiva de la ingeniería, sin embargo en esta tesis sí vamos a centrarla en ella. Una de las aplicaciones que vamos a ver es el diseño de una antena de tipo F invertida (IFA), para sistemas de IDentificación por Radio-Frecuencia (RFID). Estas han sido muy utilizadas en productos a lo largo de todo el mundo tanto en tarjetas de crédito como en etiquetas de productos debido a su pequeño tamaño y a una fabricación sencilla y barata. En concreto, en este trabajo se usarán como conductores láminas de cobre y como dieléctrico, fieltro. Se pretende así, diseñar el ancho y el espaciamiento de estas tiras de cobre para que emita en un ancho de banda determinado con una calidad determinada. También se abordará un problema de control de vibración en estructuras de dos y cuatro pisos mediante el uso de elementos amortiguadores pasivos, TMD's(Tunned Mass Dampers). Esta aplicación viene motivada por la necesidad de mitigar las vibraciones procedentes de la tierra, como pudiera ser en un terremoto. En este caso el algoritmo no sólo intentará optimizar las características físicas de los TMD's sino también su colocación dentro del edificio. En tercer lugar, se realizará un control activo de las vibraciones que generamos los humanos al caminar en una estructura civil, mediante el uso de actuadores de masa inercial. En este problema se tratará de optimizar la localización de los actuadores así como sintonizar las ganancias de control. Por último veremos un problema de optimización de planificación de las baterías en micro-redes(MG). Específicamente, consideramos una MG que incluye generación renovable y diferentes cargas, definidas por sus perfiles de potencia, y está equipada con un dispositivo de almacenamiento de energía (batería) para abordar su programación (duración de carga / descarga y ocurrencia) en un escenario real de precios variables de electricidad. Mediante la aplicación del CRO-SL a estos problemas se pretende cumplir dos objetivos. El primero es comprobar la aptitud del propio algoritmo en las aplicaciones mencionadas. Para ello además se realizarán experimentos con los algoritmos más populares y los resultados podrán ser comparados entre sí. El segundo es promover el uso del CRO-SL como herramienta de comparación entre métodos de exploración. Algunos de los algoritmos metaheurísticos se basan en la iteración de un proceso de búsqueda sobre una población de individuos codificados, que encarnan la solución a un determinado problema. El CRO-SL toma prestado la forma en la que otros algoritmos cambian a sus individuos, y forma nuevas soluciones de manera paralela. Entre los algoritmos evolutivos más conocidos que vamos a ver durante el desarrollo de esta tesis se encuentran los algoritmos Harmony Search, Differential Evolution y Genetic Algorithm. Además se verán otro tipo de mutaciones como la de tipo Gaussiana, mutación simple o cruce multipunto. Por último, durante el desarrollo de esta tesis también se ha probado una nueva forma de búsqueda basada en atractores extraños. Gracias a la capacidad de comparación del CRO-SL podremos ver si esta nueva forma de búsqueda es útil o no

On Comparative Algorithmic Pathfinding in Complex Networks for Resource-Constrained Software Agents

Software engineering projects that utilize inappropriate pathfinding algorithms carry a significant risk of poor runtime performance for customers. Using social network theory, this experimental study examined the impact of algorithms, frameworks, and map complexity on elapsed time and computer memory consumption. The 1,800 2D map samples utilized were computer random generated and data were collected and processed using Python language scripts. Memory consumption and elapsed time results for each of the 12 experimental treatment groups were compared using factorial MANOVA to determine the impact of the 3 independent variables on elapsed time and computer memory consumption. The MANOVA indicated a significant factor interaction between algorithms, frameworks, and map complexity upon elapsed time and memory consumption, F(4, 3576) = 94.09, p \u3c .001, h2 = .095. The main effects of algorithms, F(4, 3576) = 885.68, p \u3c .001, h2 = .498; and frameworks, F(2, 1787) = 720,360.01, p .001, h2 = .999; and map complexity, F(2, 1787) = 112,736.40, p \u3c .001, h2 = .992, were also all significant. This study may contribute to positive social change by providing software engineers writing software for complex networks, such as analyzing terrorist social networks, with empirical pathfinding algorithm results. This is crucial to enabling selection of appropriately fast, memory-efficient algorithms that help analysts identify and apprehend criminal and terrorist suspects in complex networks before the next attack