Benchmarking a wide spectrum of metaheuristic techniques for the radio network design problem

The radio network design (RND) is an NP-hard optimization problem which consists of the maximization of the coverage of a given area while minimizing the base station deployment. Solving RND problems efficiently is relevant to many fields of application and has a direct impact in the engineering, telecommunication, scientific, and industrial areas. Numerous works can be found in the literature dealing with the RND problem, although they all suffer from the same shortfall: a noncomparable efficiency. Therefore, the aim of this paper is twofold: first, to offer a reliable RND comparison base reference in order to cover a wide algorithmic spectrum, and, second, to offer a comprehensible insight into accurate comparisons of efficiency, reliability, and swiftness of the different techniques applied to solve the RND problem. In order to achieve the first aim we propose a canonical RND problem formulation driven by two main directives: technology independence and a normalized comparison criterion. Following this, we have included an exhaustive behavior comparison between 14 different techniques. Finally, this paper indicates algorithmic trends and different patterns that can be observed through this analysis.Publicad

Metaheurísticas aplicadas a la optimización de cobertura de señales de radio frecuencia con un modelo de propagación adaptable

Desde el surgimiento de las comunicaciones inalámbricas la selección de un conjunto de puntos geográficos que permitan una cobertura óptima de una señal ha sido una tarea crítica. El costo de los equipamientos para brindar el servicio con la calidad adecuada es elevado, por lo tanto minimizar su cantidad es fundamental. A este problema se lo denomina diseño de la red de radio (RND) [1]. Los métodos analíticos fueron las primeras herramientas para resolver este problema, donde se intenta predecir el valor de nivel de señal en diferentes escenarios de terreno. El RND es un problema NP – duro de optimización, por lo tanto, es factible de ser tratado con metaheurísticas. El objetivo de esta línea de investigación es realizar el análisis, estudio e implementación de diferentes metaheurísticas utilizando un modelo de propagación de radio frecuencia real en la resolución del problema de localización de antenas para la distribución de servicios inalámbricos.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Metaheurísticas aplicadas a la optimización de cobertura de señales de radio frecuencia con un modelo de propagación adaptable

Desde el surgimiento de las comunicaciones inalámbricas la selección de un conjunto de puntos geográficos que permitan una cobertura óptima de una señal ha sido una tarea crítica. El costo de los equipamientos para brindar el servicio con la calidad adecuada es elevado, por lo tanto minimizar su cantidad es fundamental. A este problema se lo denomina diseño de la red de radio (RND) [1]. Los métodos analíticos fueron las primeras herramientas para resolver este problema, donde se intenta predecir el valor de nivel de señal en diferentes escenarios de terreno. El RND es un problema NP – duro de optimización, por lo tanto, es factible de ser tratado con metaheurísticas. El objetivo de esta línea de investigación es realizar el análisis, estudio e implementación de diferentes metaheurísticas utilizando un modelo de propagación de radio frecuencia real en la resolución del problema de localización de antenas para la distribución de servicios inalámbricos.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Metaheurísticas aplicadas a la optimización de cobertura de señales de radio frecuencia con un modelo de propagación adaptable

Desde el surgimiento de las comunicaciones inalámbricas la selección de un conjunto de puntos geográficos que permitan una cobertura óptima de una señal ha sido una tarea crítica. El costo de los equipamientos para brindar el servicio con la calidad adecuada es elevado, por lo tanto minimizar su cantidad es fundamental. A este problema se lo denomina diseño de la red de radio (RND) [1]. Los métodos analíticos fueron las primeras herramientas para resolver este problema, donde se intenta predecir el valor de nivel de señal en diferentes escenarios de terreno. El RND es un problema NP – duro de optimización, por lo tanto, es factible de ser tratado con metaheurísticas. El objetivo de esta línea de investigación es realizar el análisis, estudio e implementación de diferentes metaheurísticas utilizando un modelo de propagación de radio frecuencia real en la resolución del problema de localización de antenas para la distribución de servicios inalámbricos.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Protein Domain Linker Prediction: A Direction for Detecting Protein – Protein Interactions

Protein chains are generally long and consist of multiple domains. Domains are the basic of elements of protein structures that can exist, evolve and function independently. The accurate and reliable identification of protein domains and their interactions has very important impacts in several protein research areas. The accurate prediction of protein domains is a fundamental stage in both experimental and computational proteomics. The knowledge is an initial stage of protein tertiary structure prediction which can give insight into the way in which protein works. The knowledge of domains is also useful in classifying the proteins, understanding their structures, functions and evolution, and predicting protein-protein interactions (PPI). However, predicting structural domains within proteins is a challenging task in computational biology. A promising direction of domain prediction is detecting inter-domain linkers and then predicting the reigns of the protein sequence in which the structural domains are located accordingly. Protein-protein interactions occur at almost every level of cell function. The identification of interaction among proteins and their associated domains provide a global picture of cellular functions and biological processes. It is also an essential step in the construction of PPI networks for human and other organisms. PPI prediction has been considered as a promising alternative to the traditional drug design techniques. The identification of possible viral-host protein interaction can lead to a better understanding of infection mechanisms and, in turn, to the development of several medication drugs and treatment optimization. In this work, a compact and accurate approach for inter-domain linker prediction is developed based solely on protein primary structure information. Then, inter-domain linker knowledge is used in predicting structural domains and detecting PPI. The research work in this dissertation can be summarized in three main contributions. The first contribution is predicting protein inter-domain linker regions by introducing the concept of amino acid compositional index and refining the prediction by using the Simulated Annealing optimization technique. The second contribution is identifying structural domains based on inter-domain linker knowledge. The inter-domain linker knowledge, represented by the compositional index, is enhanced by the in cooperation of biological knowledge, represented by amino acid physiochemical properties. To develop a well optimized Random Forest classifier for predicting novel domain and inter-domain linkers. In the third contribution, the domain information knowledge is utilized to predict protein-protein interactions. This is achieved by characterizing structural domains within protein sequences, analyzing their interactions, and predicting protein interaction based on their interacting domains. The experimental studies and the higher accuracy achieved is a valid argument in favor of the proposed framework