Modeling Spatial Organization with Swarm Intelligence Processes

International audienceUrban Dynamics modeling needs to implement spatial organization emergence in order to describe the development of services evolution and their usage within spatial centers. In this paper, we propose an extension of the nest building algorithm with multi-center, multi-criteria and adaptive processes. We combine a decentralized approach based on emergent clustering mixed with spatial constraints or attractions. Typically, this model is suitable to analyse and simulate urban dynamics like the evolution of cultural equipment in urban area

Wind turbine power output short-term forecast : a comparative study of data clustering techniques in a PSO-ANFIS model

Abstract:The emergence of new sites for wind energy exploration in South Africa requires an accurate prediction of the potential power output of a typical utility-scale wind turbine in such areas. However, careful selection of data clustering technique is very essential as it has a significant impact on the accuracy of the prediction. Adaptive neurofuzzy inference system (ANFIS), both in its standalone and hybrid form has been applied in offline and online forecast in wind energy studies, however, the effect of clustering techniques has not been reported despite its significance. Therefore, this study investigates the effect of the choice of clustering algorithm on the performance of a standalone ANFIS and ANFIS optimized with particle swarm optimization (PSO) technique using a synthetic wind turbine power output data of a potential site in the Eastern Cape, South Africa. In this study a wind resource map for the Eastern Cape province was developed. Also, autoregressive ANFIS models and their hybrids with PSO were developed. Each model was evaluated based on three clustering techniques (grid partitioning (GP), subtractive clustering (SC), and fuzzy-c-means (FCM)). The gross wind power of the model wind turbine was estimated from the wind speed data collected from the potential site at 10 min data resolution using Windographer software. The standalone and hybrid models were trained and tested with 70% and 30% of the dataset respectively. The performance of each clustering technique was compared for both standalone and PSO-ANFIS models using known statistical metrics. From our findings, ANFIS standalone model clustered with SC performed best among the standalone models with a root mean square error (RMSE) of 0.132, mean absolute percentage error (MAPE) of 30.94, a mean absolute deviation (MAD) of 0.077, relative mean bias error (rMBE) of 0.190 and variance accounted for (VAF) of 94.307. Also, PSO-ANFIS model clustered with SC technique performed the best among the three hybrid models with RMSE of 0.127, MAPE of 28.11, MAD of 0.078, rMBE of 0.190 and VAF of 94.311. The ANFIS-SC model recorded the lowest computational time of 30.23secs among the standalone models. However, the PSO-ANFIS-SC model recorded a computational time of 47.21secs. Based on our findings, a hybrid ANFIS model gives better forecast accuracy compared to the standalone model, though with a trade-off in the computational time. Since, the choice of clustering technique was observed to play a vital role in the forecast accuracy of standalone and hybrid models, this study recommends SC technique for ANFIS modeling at both standalone and hybrid models

Desarrollo eficiente de algoritmos de clasificación difusa en entornos Big Data

Estamos presenciando una época de transición donde los “datos” son los principales protagonistas. En la actualidad, cada día se genera una ingente cantidad de información en la conocida como era del Big Data. La toma de decisiones basada en estos datos, su estructuración, organización, así como su correcta integración y análisis, constituyen un factor clave para muchos sectores estratégicos de la sociedad. En el tratamiento de cantidades grandes de datos, las técnicas de almacenamiento y análisis asociadas al Big Data nos proporcionan una gran ayuda. Entre estas técnicas predominan los algoritmos conocidos como machine learning, esenciales para el análisis predictivo a partir de grandes cantidades de datos. Dentro del campo del machine learning, los algoritmos de clasificación difusa son empleados con frecuencia para la resolución de una gran variedad de problemas, principalmente, los relacionados con control de procesos industriales complejos, sistemas de decisión en general, la resolución y la compresión de datos. Los sistemas de clasificación están también muy extendidos en la tecnología cotidiana, por ejemplo, en cámaras digitales, sistemas de aire acondicionado, etc. El éxito del uso de las técnicas de machine learning está limitado por las restricciones de los recursos computacionales actuales, especialmente, cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos y requisitos de tiempo real. En este contexto, dichos algoritmos necesitan ser rediseñados e, incluso, repensados con la finalidad de aprovechar al máximo las arquitecturas masivamente paralelas que ofrecen el máximo rendimiento en la actualidad. Esta tesis doctoral se centra dentro de este contexto, analizando computacionalmente el actual panorama de algoritmos de clasificación y proponiendo algoritmos de clasificación paralelos que permitan ofrecer soluciones adecuadas en un intervalo de tiempo reducido. En concreto, se ha realizado un estudio en profundidad de técnicas bien conocidas de machine learning mediante un caso de aplicación práctica. Esta aplicación predice el nivel de ozono en diferentes áreas de la Región de Murcia. Dicho análisis se fundamentó en la recogida de distintos parámetros de contaminación para cada día durante los años 2013 y 2014. El estudio reveló que la técnica que obtenía mejores resultados fue Random Forest y se obtuvo una regionalización en dos grandes zonas, atendiendo a los datos procesados. A continuación, se centró el objetivo en los algoritmos de clasificación difusa. En este caso, se utilizó una modificación del algoritmo Fuzzy C-Means (FCM), mFCM, como técnica de discretización con el objetivo de convertir los datos de entrada de continuos a discretos. Este proceso tiene especial importancia debido a que hay determinados algoritmos que necesitan valores discretos para poder trabajar, incluso técnicas que sí trabajan con datos continuos, obtienen mejores resultados con datos discretos. Esta técnica fue validada a través de la aplicación al bien conocido conjunto de Iris Data de Anderson, donde se comparó estadísticamente con la técnica de K-Means (KM), proporcionando mejores resultados. Una vez realizado el estudio de los algoritmos de clasificación difusa, se detecta que dichas técnicas son sensibles a la cantidad de datos, incrementando su tiempo computacional. De modo que la eficiencia en la programación de estos algoritmos es un factor crítico para su posible aplicabilidad al Big Data. Por lo tanto, se propone la paralización de un algoritmo de clasificación difusa a fin de conseguir que la aplicación sea más rápida conforme aumente el grado de paralelismo del sistema. Para ello, se propuso el algoritmo de clasificación difusa Parallel Fuzzy Minimals (PFM) y se comparó con los algoritmos FCM y Fuzzy Minimals (FM) en diferentes conjuntos de datos. En términos de calidad, la clasificación era similar a la obtenida por los tres algoritmos, sin embargo, en términos de escalabilidad, el algoritmo paralelizado PFM obtenía una aceleración lineal con respecto al número de procesadores empleados. Habiendo identificado la necesidad de que dichas técnicas tengan que ser desarrolladas en entornos masivamente paralelos, se propone una infraestructura de hardware y software de alto rendimiento para procesar, en tiempo real, los datos obtenidos de varios vehículos en relación a variables que analizan problemas de contaminación y tráfico. Los resultados mostraron un rendimiento adecuado del sistema trabajando con grandes cantidades de datos y, en términos de escalabilidad, las ejecuciones fueron satisfactorias. Se visualizan grandes retos a la hora de identificar otras aplicaciones en entornos Big Data y ser capaces de utilizar dichas técnicas para la predicción en áreas tan relevantes como la contaminación, el tráfico y las ciudades inteligentes.Ingeniería, Industria y Construcció

Using MapReduce Streaming for Distributed Life Simulation on the Cloud

Distributed software simulations are indispensable in the study of large-scale life models but often require the use of technically complex lower-level distributed computing frameworks, such as MPI. We propose to overcome the complexity challenge by applying the emerging MapReduce (MR) model to distributed life simulations and by running such simulations on the cloud. Technically, we design optimized MR streaming algorithms for discrete and continuous versions of Conway’s life according to a general MR streaming pattern. We chose life because it is simple enough as a testbed for MR’s applicability to a-life simulations and general enough to make our results applicable to various lattice-based a-life models. We implement and empirically evaluate our algorithms’ performance on Amazon’s Elastic MR cloud. Our experiments demonstrate that a single MR optimization technique called strip partitioning can reduce the execution time of continuous life simulations by 64%. To the best of our knowledge, we are the first to propose and evaluate MR streaming algorithms for lattice-based simulations. Our algorithms can serve as prototypes in the development of novel MR simulation algorithms for large-scale lattice-based a-life models.https://digitalcommons.chapman.edu/scs_books/1014/thumbnail.jp

Application-specific protocol architectures for wireless networks

Thesis (Ph.D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2000.Includes bibliographical references (p. 145-154).In recent years, advances in energy-efficient design and wireless technologies have enabled exciting new applications for wireless devices. These applications span a wide range, including real-time and streaming video and audio delivery, remote monitoring using networked microsensors, personal medical monitoring, and home networking of everyday appliances. While these applications require high performance from the network, they suffer from resource constraints that do not appear in more traditional wired computing environments. In particular, wireless spectrum is scarce, often limiting the bandwidth available to applications and making the channel error-prone, and the nodes are battery-operated, often limiting available energy. My thesis is that this harsh environment with severe resource constraints requires an application-specific protocol architecture, rather than the traditional layered approach, to obtain the best possible performance. This dissertation supports this claim using detailed case studies on microsensor networks and wireless video delivery. The first study develops LEACH (Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy), an architecture for remote microsensor networks that combines the ideas of energy-efficient cluster-based routing and media access together with application-specific data aggregation to achieve good performance in terms of system lifetime, latency, and application-perceived quality. This approach improves system lifetime by an order of magnitude compared to general-purpose approaches when the node energy is limited. The second study develops an unequal error protection scheme for MPEG-4 compressed video delivery that adapts the level of protection applied to portions of a packet to the degree of importance of the corresponding bits. This approach obtains better application-perceived performance than current approaches for the same amount of transmission bandwidth. These two systems show that application-specific protocol architectures achieve the energy and latency efficiency and error robustness needed for wireless networks.by Wendi Beth Heinzelman.Ph.D

Identification of robust water resources planning strategies

Thesis (M.C.P.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Urban Studies and Planning and Dept. of Civil Engineering, 1987.Bibliography: leaves 169-170.by Francisco Javier Martin Carrasco.M.C.P

Reduksi Dimensi Fitur Menggunakan Algoritma ALOFT Untuk Pengelompokan Dokumen

Pengelompokan dokumen masih memiliki tantangan dimana semakin besar dokumen maka akan menghasilkan fitur yang semakin banyak. Sehingga berdampak pada tingginya dimensi dan dapat menyebabkan performa yang buruk terhadap algoritma clustering. Cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan reduksi dimensi. Metode reduksi dimensi seperti seleksi fitur dengan metode filter telah digunakan untuk pengelompokan dokumen. Akan tetapi metode filter sangat tergantung pada masukan pengguna untuk memilih sejumlah n fitur teratas dari keseluruhan dokumen, metode ini sering disebut variable rangking (VR). Cara mengatasi masalah ini adalah dengan Algoritma ALOFT (At Least One FeaTure) dimana ALOFT dapat menghasilkan sejumlah set fitur secara otomatis tanpa adanya parameter masukan dari pengguna. Algoritma ALOFT pada penelitian sebelumnya digunakan untuk klasifikasi dokumen, metode filter yang digunakan pada algoritma ALOFT adalah metode filter yang membutuhkan adanya label pada kelas sehingga metode filter tersebut tidak dapat digunakan untuk pengelompokan dokumen. Oleh karena itu, pada penelitian ini diusulkan metode reduksi dimensi fitur dengan menggunakan variasi metode filter pada algoritma ALOFT untuk pengelompokan dokumen. Proses pencarian kata dasar pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan kata turunan yang disediakan oleh Kateglo (kamus, tesaurus, dan glosarium). Fase reduksi dimensi dilakukan dengan menggunakan metode filter seperti Document Frequency (DF), Term Contributtion (TC), Term Variance Quality (TVQ), Term Variance (TV), Mean Absolute Difference (MAD), Mean Median (MM), dan Arithmetic Mean Geometric Mean (AMGM). Selanjutnya himpunan fitur akhir dipilih dengan algoritma ALOFT. Tahap terakhir adalah pengelompokan dokumen menggunakan dua metode clustering yang berbeda yaitu k-means dan hierarchical agglomerative clustering (HAC). Kualitas dari cluster yang dihasilkan dievaluasi dengan menggunakan metode silhouette coefficient. Pengujian dilakukan dengan cara membandingkan nilai silhouette coefficient dari variasi metode filter pada ALOFT dengan pemilihan fitur secara VR. Berdasarkan pengujian variasi metode filter pada ALOFT untuk pengelompokan dokumen didapatkan bahwa kualitas cluster yang dihasilkan oleh metode usulan dengan menggunakan algoritma k-means mampu memperbaiki hasil dari metode VR. Kualitas cluster yang didapat memiliki kriteria “Baik” untuk filter TC, TV, TVQ, dan MAD dengan rata – rata silhouette lebih dari 0,5. ========== Document clustering still have a challenge when the volume of document increases, the dimensionality of term features increases as well. this contributes to the high dimensionality and may cause deteriorates performance and accuracy of clustering algorithm. The way to overcome this problem is dimension reduction. Dimension reduction methods such as feature selection using filter method has been used for document clustering. But the filter method is highly dependent on user input to select number of n top features from the whole document, this method often called variable ranking (VR). ALOFT (At Least One feature) Algorithm can generate a number of feature set automatically without user input. In the previous research ALOFT algorithm used on classification documents so the filter method require labels on classes. Such filter method can not be used on document clustering. This research proposed feature dimension reduction method by using variations of several filter methods in ALOFT algorithm for document clustering. Before the dimension reduction process first step that must be done is the preprocessing phase then calculate the weight of term using tfidf. filter method used in this study are such Document Frequency (DF), Term contributtion (TC), Term Variance Quality (TVQ), Term Variance (TV), Mean Absolute Difference (MAD), Mean Median (MM), and Arithmetic Mean geometric Mean (AMGM). Furthermore, the final feature set selected by the algorithm ALOFT. The last phase is document clustering using two different clustering methods, k-means and agglomerative hierarchical clustering (HAC). Quality of cluster are evaluated using coefficient silhouette. Experiment is done by comparing value of silhouette coefficient from variation of filter method in ALOFT with feature selection in VR. Experiment results showed that the proposed method using k-means algorithm able to improve results of VR methods. This research resulted quality of cluster with criteria of "Good" for filter TC, TV, TVQ, and MAD with average silhouette width (ASW) more than 0.