Evolución de controladores definidos por redes neuronales

Las Redes Neuronales han demostrado ser una excelente herramienta para la resolución de tareas complejas, entendiendo como tales aquellas cuya solución no es directa sino que involucra el aprendizaje de una estrategia para lograr el objetivo esperado. Tal es el caso de un robot que debe trasladar distintos tipos de elementos dentro de un escenario con obstáculos. También es importante considerar que existen situaciones que no pueden ser resueltas por un único agente. Tal es el caso del fútbol robótico donde varios jugadores combinan sus acciones para lograr un único objetivo. Este tipo de problemas pertenece a lo que se conoce como sistemas multi agente. Los sistemas multi agentes (MAS – Multi Agent System) pertenecen a una rama de la inteligencia artificial (AI – Artificial Intelligence) que apunta a proveer principios para la construcción de sistemas complejos involucrando múltiples agentes y mecanismos para coordinar comportamientos independientes de los mismos. Es importante notar que, más allá de las diferencias entre los agentes, es el grupo el que debe llevar a cabo la estrategia. Diversas investigaciones han demostrado que este tipo de situaciones pueden ser resueltas dividiendo el problema original en partes más simples, llamadas subtareas, permitiendo de esta forma un aprendizaje gradual de la respuesta buscada. Cuando la situación a resolver es compleja, es difícil establecer a priori el controlador a utilizar y es aquí donde la descomposición del problema toma importancia. Este proceso, que comienza por aprender las tareas más simples y a partir de ellas va incorporando habilidades más complejas, se conoce como aprendizaje por capas. Por otro lado, a menos que se disponga de la información inicial necesaria para resolver cada subtarea, resulta ideal disponer de algún mecanismo que permita realizar la adaptación de la manera más automática posible. En esta dirección se han desarrollado distintas soluciones que combinan técnicas de Evolución Incremental con Redes Neuronales Evolutivas con el objeto de proveer un mecanismo adaptivo que minimice el conocimiento previo necesario para obtener un buen desempeño dando lugar a controladores formados por varias redes. Otro aspecto a tener en cuenta es la forma de determinar cual es la red neuronal que debe desenvolverse en cada instante de tiempo; en esta línea existen diferentes alternativas que van desde el uso de un árbol de decisión diseñado ad-hoc hasta mecanismos que organizan la estructura en forma automática.Facultad de Informátic

Evolución de controladores definidos por redes neuronales

Las Redes Neuronales han demostrado ser una excelente herramienta para la resolución de tareas complejas, entendiendo como tales aquellas cuya solución no es directa sino que involucra el aprendizaje de una estrategia para lograr el objetivo esperado. Tal es el caso de un robot que debe trasladar distintos tipos de elementos dentro de un escenario con obstáculos. También es importante considerar que existen situaciones que no pueden ser resueltas por un único agente. Tal es el caso del fútbol robótico donde varios jugadores combinan sus acciones para lograr un único objetivo. Este tipo de problemas pertenece a lo que se conoce como sistemas multi agente. Los sistemas multi agentes (MAS – Multi Agent System) pertenecen a una rama de la inteligencia artificial (AI – Artificial Intelligence) que apunta a proveer principios para la construcción de sistemas complejos involucrando múltiples agentes y mecanismos para coordinar comportamientos independientes de los mismos. Es importante notar que, más allá de las diferencias entre los agentes, es el grupo el que debe llevar a cabo la estrategia. Diversas investigaciones han demostrado que este tipo de situaciones pueden ser resueltas dividiendo el problema original en partes más simples, llamadas subtareas, permitiendo de esta forma un aprendizaje gradual de la respuesta buscada. Cuando la situación a resolver es compleja, es difícil establecer a priori el controlador a utilizar y es aquí donde la descomposición del problema toma importancia. Este proceso, que comienza por aprender las tareas más simples y a partir de ellas va incorporando habilidades más complejas, se conoce como aprendizaje por capas. Por otro lado, a menos que se disponga de la información inicial necesaria para resolver cada subtarea, resulta ideal disponer de algún mecanismo que permita realizar la adaptación de la manera más automática posible. En esta dirección se han desarrollado distintas soluciones que combinan técnicas de Evolución Incremental con Redes Neuronales Evolutivas con el objeto de proveer un mecanismo adaptivo que minimice el conocimiento previo necesario para obtener un buen desempeño dando lugar a controladores formados por varias redes. Otro aspecto a tener en cuenta es la forma de determinar cual es la red neuronal que debe desenvolverse en cada instante de tiempo; en esta línea existen diferentes alternativas que van desde el uso de un árbol de decisión diseñado ad-hoc hasta mecanismos que organizan la estructura en forma automática.Facultad de Informátic

Revisión de literatura y propuesta metodológica para construir un proceso de asignación en investigación operativa - caso de estudio en asignación de docentes a materias

El propósito de este proyecto se centra en la construcción de una metodología para la correcta programación de un modelo de asignación de docentes a materias en la facultad de ingeniería industrial de la universidad ECCI, investigando los modelos meta heurísticos que permitan la adecuada asignación de docentes versus materias teniendo en cuenta el uso de las variables del entorno, dando cumplimiento a los requisitos exigidos por la universidad, tal como se halló en artículos realizados en universidades colombianas donde se lograron propuestas para mejorar el proceso de asignación que se desarrollaba en estas, partiendo de la diferencia que existe al asignar materias y docentes en instituciones educativas (colegios) y universidades; obteniendo así un método que favorezca a la correcta administración de los recursos de la universidad.Resumen Lista de formulas Lista de figuras Lista de tablas Lista de ilustraciones Introducción 1 Contexto del Proyecto 1.1 Problemática 1.1.1 Objetivos 1.1.1.1 Objetivo general Proponer una metodología basada en revisión de literatura para solucionar el problema de asignación de docentes a materias 1.1.1.2 Objetivos específicos 2 Marco teórico 2.1 Investigación de operaciones 2.1.1 Programación Dinámica 2.2 Metaheurística 2.2.1 Algoritmo genético 2.2.2 Enjambre de partículas 2.2.3 Búsqueda tabú (Tabú Search) 2.4.4 RECOCIDO SIMULADO: 2.4.5 GRASP (Greedy Randomized adaptive search Procedure): 3 Diseño y desarrollo metodológico 3.1 Diseño Metodológico 3.2 Metodología Propuesta 3.2.1 Variables 3.3 Segmentación del problema 3.4 Selección del Modelo 4 Conclusiones y recomendaciones 4.1 Conclusiones 4.2 RecomendacionesPregradoIngeniero en IndustrialIngeniería Industria

Localización de robots en mapas 3D mediante CLONALG

El objetivo de este Trabajo Fin de Grado es aplicar el Algoritmo de Selección Clonal (comúnmente conocido como CLONALG) al filtro de localización global de alta precisión para entornos 3D, también llamado RELF-3D, desarrollado por Fernando Martín, Luis Moreno, Santiago Garrido y Dolores Blanco, investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid. Una vez se desarrolle el algoritmo genético y se integre en el programa completo ya existente, se pasará a realizar pruebas para poder comparar los resultados obtenidos con el CLONALG y los obtenidos mediante el algoritmo de Evolución Diferencial, y así poder tener una base para decidir cuál de los dos métodos es más eficaz a la hora de cumplir con su propósito. En esta memoria, se comenzará con una introducción al trabajo, en la que se expondrán los objetivos del proyecto, se verá el trabajo previo y el estado del arte. En el siguiente apartado, se le proporcionará al lector una pequeña base en el campo de los algoritmos genéticos, para posteriormente explicar con mayor profundidad el método de Evolución Diferencial, comenzando por las bases teóricas y acabando con un estudio acerca del algoritmo implementado en el programa. A continuación, se llega a la parte central de este trabajo, el CLONALG. Se entrará en profundidad en el funcionamiento del algoritmo, tanto teórica como prácticamente, además de explicar las diferentes partes del código desarrollado. En este apartado también se expondrá el proceso de desarrollo de la solución, las decisiones de diseño y los problemas a los que fue necesario hacer frente para alcanzar la solución. Por último, se compararán los resultados obtenidos por ambos métodos, además de realizar un análisis de sensibilidad del CLONALG con respecto a una serie de parámetros, y se cerrará la memoria con una conclusión acerca de los resultados obtenidos en la investigación.The objective of this Final Project is to apply the Clonal Selection Algorithm (commonly known as CLONALG) to the Rejection Evolutionary Localization Filter in 3D, also called RELF-3D, developed by Fernando Martín, Luis Moreno, Santiago Garrido and Dolores White, researchers at the Carlos III University of Madrid. Once the genetic algorithm is developed and integrated into the existing full program, tests will be performed in order to compare the results obtained with CLONALG and those obtained by the algorithm Differential Evolution, so we can have a basis for deciding which of the two methods is more effective in fulfilling its purpose. In this report, we will begin with an introduction to the work, in which the project objectives will be discussed, previous work and the state of the art will be seen. In the next section, we will provide the reader a small introduction into the field of genetic algorithms to further explain in detail the method of Differential Evolution, beginning with the theoretical bases and ending with a study of the algorithm implemented in the program. Then we will reach the central part of this work, the CLONALG. It will go into depth on the performance of the algorithm, both theoretically and practically, in addition to explaining the different parts of the code developed. This section describes the development process of the solution and also expose the design decisions and the problems it was necessary to solve to reach the solution. Finally, the results obtained by both methods, in addition to an analysis of CLONALG sensitivity with respect to a number of parameters are compared, and the report will end with a conclusion about the results of the investigation.Ingeniería en Tecnologías Industriale

Elaboración de una solución metaheurística usando un algoritmo genético que permita elaborar la distribución de los horarios académicos

El presente documento describe un proyecto de fin de carrera en Ciencias de la Computación. Este proyecto intenta dar solución al problema de generación de horarios académicos en instituciones de nivel superior. La solución se construye con el uso de un algoritmo genético a partir de una población inicial generada por un algoritmo Grasp fase construcción. Se ha tomado como caso de estudio a la facultad de Ciencia e Ingeniera de la Pontificia Universidad Católica del Perú, en la cual se contó con el apoyo del encargado de realizar el horario de la especialidad de ingeniería informática para el respectivo levantamiento de información, con lo cual se consiguió la adaptación de un algoritmo que cumpla con sus restricciones y requerimientos. Para facilitar la búsqueda de esta solución se aplicarán los operadores de selección, casamiento, mutación y etilismo. La calidad de las soluciones, generadas por el algoritmo, se medirá en base a la cantidad de restricciones cumplidas. Para determinar los valores de los parámetros de los algoritmos se realizaron varias ejecuciones con diferentes combinaciones de valores y se optó por la que optimizaba la función objetivo de la solución. Se estima que la duración del proyecto será de un añoTesi

Detección, clasificación y localización de eventos de calidad de energía utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de señales e inteligencia artificial

La convergencia de la red eléctrica tradicional con los sistemas de generación distribuida, las fuentes de energía renovable y la incorporación de dispositivos electrónicos no lineales, generan una gran cantidad de fenómenos electromagnéticos que provocan un deterioro en la calidad de la energía consumida por el usuario.La desregulación de los mercados y el hecho que los usuarios residenciales e industriales se hayan vuelto más exigentes en lo referente a la calidad de la energía que consumen genera marcadas presiones a todos los actores del mercado para brindar una energía de mayor calidad.Por este motivo resulta imprescindible que las empresas eléctricas cuenten con herramientas que permitan el monitoreo del estado de la red en tiempo real para gestionar adecuadamente tareas de mantenimiento preventivo y reactivo de la red y, de este modo, mejorar los índices que miden la calidad de la energía.En el futuro, las empresas prestadoras de energía eléctrica se verán obligadas a incurrir en importantes gastos para implementar dispositivos de medición, redes de comunicación para centralizar la información y algoritmos de procesamiento que permitan extraer información importante de los datos colectados.Sin importar los objetivos técnicos involucrados en la implementación de un sistema de monitoreo el principal motivo que fundamenta su implementación radica en la necesidad, de mitigar las pérdidas económicas generadas por las perturbaciones en suministro eléctrico.Un algoritmo de clasificación de perturbaciones y localización de fallas tiene por objetivo principal encontrar la fuente de la perturbación para establecer diagnósticos de la salud de la red y, en caso de ser necesario, rápidamente restablecer el servicio.En este contexto, en la presente tesis se presentan algoritmos innovadores de procesamiento de mediciones obtenidas en un sistema eléctrico con el objetivo de detectar, caracterizar, clasificar y localizar perturbaciones en un sistema eléctrico de potencia, empleando la menor cantidad posible de información.La mayoría de los algoritmos propuestos por la comunidad científica se enfocan a detectar y clasificar una perturbación, dentro de un conjunto de muestras, evitando abordar casos que comúnmente se presentan en la realidad tal como las perturbaciones complejas.Por otro lado, la mayoría de las publicaciones relativas a la localización de fallas se enfocan en sistemas eléctricos de transmisión siendo muy escasos los trabajos que abordan la problemática desde el punto de vista de un sistema de distribución.En la presente tesis se presenta el desarrollo de diversos algoritmos cuyo objetivo radica en la detección y clasificación de perturbaciones simples y complejas así como también en la localización de fallas en sistemas eléctricos de potencia.Los desarrollos realizados están fundamentados en avanzadas técnicas de procesamiento de señales, diversas estrategias para la extracción de parámetros característicos, métodos de minería de datos para la selección de parámetros característicos y técnicas innovadoras de Inteligencia Artificial para la clasificación y localización de eventos de calidad de energía.Los métodos desarrollados presentan destacados resultados en comparación con las publicaciones que abordan la problemática propuesta en la presente tesis. Por este motivo, los algoritmos desarrollados se enfocarán en la detección y clasificación de perturbaciones complejas y en la localización de fallas en sistemas eléctricos de distribución.Fil: de Yong, David Marcelo. Autor; . Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electricidad y Electrónica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentin

Desarrollo de un sistema de control avanzado de la presión del vapor en una caldera de tubos de fuego

Esta tesis presenta el siguiente objetivo: Desarrollar un sistema de control avanzado de la variación de la presión del vapor en el cuerpo de una caldera de tubos de fuego, que posibilite un funcionamiento efectivo y fiable del proceso de combustión, así como una disminución del actual consumo de combustible y de los gases contaminantes del medio ambiente.Tesi

Optimización de las operaciones logísticas, en las rutas urbanas de recolección de desechos sólidos en la empresa pública Municipal GIDSA Ambato.

El objetivo de la presente investigación se basa en minimizar los costos de las operaciones logísticas, de las rutas urbanas de recolección de desechos sólidos de la empresa pública municipal GIDSA. Lo cual se llevó a cabo realizando el análisis de la situación actual mediante la recolección de información por medio de entrevistas, análisis deductivo e investigativo con la finalidad de obtener datos reales que ayuden a la orientación de la investigación propuesta y la realización de una aplicación del problema de enrutamiento del Agente Viajero, TSP, desarrollado mediante el algoritmo metaheurístico Colonia de Hormigas, ACO, la cual encuentre una solución que, satisfaciendo las condiciones iniciales del problema, proporcione una ruta cerrada la cual genere un recorrido mínimo. Por la complejidad de solución de los métodos heurísticos para resolver problemas del agente viajero (TSP) se elaboró un programa en Matlab con el propósito de resolver el algoritmo ACO y obtener respuestas factibles en tiempos considerables. Se concluye que el sistema de recolección actual puede ser mejorado con la solución propuesta lo cual ayudara a la empresa a reducir 42 km diarios y generar un ahorro del proceso de recolección del 25%. Se recomienda la utilización y generación de la programación en una versión de Matlab 2016 o superior en un computador con procesador I5 o superior para el buen funcionamiento del mismo, ya que de esto dependerá la velocidad de resolución.The present investigation aims to minimize the costs of the logistical operations at urban routes of solid waste collection of the municipal public company GIDSA. (Solid Waste Management Ambato). It analyzed the current situation through information gathering, interviews, deductive analysis and research, in order to obtain real data that help to the guide proposed research and realization of an application at problem Routing Traveling Agent (TSP) developed by means of the metaphysical algorithm Colonia de Hormigas ACO; which find a solution that satisfying the initial condition of the problem provides a closed route which generates a minimum route. Due to the complexity of solving the heuristic methods to solve problems of the traveling agent (TSP), a program was developed in Matlab with the purpose of solving the ACO algorithm and obtaining feasible answers in considerable time. It is concluded that the current collection system might be improved with the proposed solution, which will help the company to reduce 42 km per day and generate a saving of the collection process of 25%. It is recommended the use and generation of programming in a version of Maltlab 2016 or higher in a computer with processor 15 or higher for the proper functioning of it, since the resolution speed will depend on this

Modelado y optimización de sistemas de generación energética distribuida mediante algoritmo PSO binario

El propósito del estudio es el diseño de una herramienta informática capaz de resolver un problema de sistemas de generación energética distribuida mediante un algoritmo de optimización, buscando maximizar el rendimiento tanto técnico como económico. El sistema debe de contar con equipos almacenadores de energía, de energía renovables y generadores. El principal propósito es la creación de dicha herramienta informática tal que devuelva, en tiempo real, la configuración más optima de los equipos presentes en el sistema. El estudio comienza explicando las motivaciones y causas de su realización, introduciendo la situación energética actual y como surgen nuevas ideas en el ámbito de la distribución de energía. Se plantea la generación de energía distribuida como una baza para mejorar el sistema tradicional, tanto desde el punto de vista técnico, como económico y medioambiental. Del mismo modo, se expone la importancia de la existencia de equipos renovables y almacenadores para un funcionamiento eficiente de la generación distribuida. En este nuevo escenario, la cogeneración es una enorme opción de futuro para poder atender la enorme demanda de energía eléctrica y térmica a la que nos enfrentamos en la actualidad. Así, los sistemas combinados CHP se caracterizan por producir simultáneamente dos o más tipos de energía, normalmente electricidad y calor o energía mecánica y calor, en contraposición al sistema convencional. Teniendo en cuenta las ventajas del sistema de generación de energía distribuida así como la presencia de diferentes equipos para su funcionamiento, la cuestión central a determinar es cuál es la combinación más óptima de todos ellos para ser capaces de atender, en tiempo real, tanto la demanda eléctrica como términa exigida por el sistema. A lo largo de este trabajo se pretende solucionar este problema a través de un algoritmo de optimización. Una vez presentado el problema a estudiar, se diseña el modelo que lo define incluyendo las variables existentes en el sistema, las restricciones técnicas asociadas a cada uno de los equipos y la función objetivo que persigue el estudio. Además, se añaden las ecuaciones referidas, así como su grafo, al balance energético existente en el problema. A continuación, se explican las diferentes técnicas de optimización existentes que pueden resolver el problema. Para ello, se comienza exponiendo que es una técnica metaheurística y como se pueden clasificar dichas técnicas. Se justifica la elección del algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) para la resolución del problema y se realiza una descripción de las características y del funcionamiento del algoritmo elegido. Posteriormente, se realiza una descripción técnica del algoritmo a implementar, indicando la secuencia que sigue el optimizador para alcanzar la solución. Esta secuencia es la siguiente: 2 lectura de los datos de entrada, creación de una población inicial, exposición de la heurística empleada para resolver el problema y escritura de los datos de salida. Una vez planteada la secuencia del algoritmo se definen los parámetros particulares del algoritmo. Tras el diseño del optimizador, se procede a la resolución del problema mediante el algoritmo implementado para diferentes escenarios, diferenciándolos según el número de equipos presentes en el sistema, el número de periodos existentes o el nivel de carga inicial de los equipos almacenadores. Una vez resueltos los diferentes escenarios, se comparan las soluciones obtenidas mediante el algoritmo propuesto frente al método de resolución de Montecarlo. Las conclusiones expuestas al final del proyecto, se realizan a partir de los resultados obtenidos y su posterior análisis. Estas conclusiones defienden y justifican el uso del algoritmo implementado frente al método de Montecarlo para la resolución del problema estudiado a lo largo de este proyecto. Se puede concluir que la herramienta informática diseñada a lo largo de este proyecto permite generar en tiempo real una configuración eficiente de los equipos ante cualquier variación que se produzca en el sistema.Universidad de Sevilla, Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriale

Detección de intrusiones en redes de datos con captura distribuida y procesamiento estadístico

El enfoque de este estudio se orienta al análisis y desarrollo de tecnologías basadas en la investigación estadística, las redes neuronales y los sistemas autónomos aplicados a los problemas de detección de intrusiones en redes de datos. A lo largo de su desarrollo se pretende consolidar mejores métodos para detectar dichos ataques, para lo cual se seleccionan los más apropiados elementos de juicio que hagan efectivos y óptimos los métodos de defensa. Los objetivos específicos de este trabajo se sumarizan en el siguiente orden: - Proponer una arquitectura realista y bien estructurada de los métodos de defensa, a los fines de ser implementados en cualquier sitio. - Demostrar y comprobar paso a paso, las hipótesis y las propuestas teóricas mediante el análisis de los datos tomados de la realidad. - Poner de manifiesto el dominio en el conocimiento de la seguridad informática y de los IDS, de tal forma que ellos constituyan el ítem inteligente en la elección de los algoritmos apropiados, cuestión de evitar la incumbencia de un problema en algún algoritmo, en particular. - Implementar un prototipo de los algoritmos propuestos.Facultad de Informátic