Optimal System Design of In-Situ Bioremediation Using Parallel Recombinative Simulated Annealing

We present a simulation/optimization model combining optimization with BIOPLUME II simulation for optimizing in-situ bioremediation system design. In-situ bioremediation of contaminated groundwater has become widely accepted because of its cost-effective ability to achieve satisfactory cleanup. We use parallel recombinative simulated annealing to search for an optimal design and apply the BIOPLUME II model to simulate aquifer hydraulics and bioremediation. Parallel recombinative simulated annealing is a general-purpose optimization approach that has the good convergence of simulated annealing and the efficient parallelization of a genetic algorithm. This is the first time that parallel recombinative simulated annealing has been applied to groundwater management. The design goal of the in-situ bioremediation system is to minimize system installation and operation cost. System design decision variables are pumping well locations and pumping rates. The problem formulation is mixed-integer and nonlinear. The system design must satisfy constraints on pumping rates, hydraulic heads, contaminant concentration at the plume source and at downstream monitoring wells. For the posed problem, the parallel recombinative simulated annealing obtains an optimal solution that minimizes system cost, reduces contaminant concentration and prevents plume migration

Solving structural optimization problems with genetic algorithms and simulated annealing

In this paper we study the performance of two stochastic search methods: Genetic Algorithms and Simulated Annealing, applied to the optimization of pin‐jointed steel bar structures. We show that it is possible to embed these two schemes into a single parametric family of algorithms, and that optimal performance (in a parallel machine) is obtained by a hybrid scheme. Examples of applications to the optimization of several real steel bar structures are presented

Un modelo de optimización estocástica aplicado a la optimización de estructuras de barras prismáticas

Se presenta de forma general una familia de algoritmos de busqueda estocastica en forma parametrizada que puede ser utilizada para resolver problemas de optimizacion combinatoria. Esta familia incluye los ya conocidos algoritmos de optimizacion: algoritmos geneticos, estrategias evolutivas y recocido simulado. Ademas se incluye una nueva tecnica propuesta por los autores del trabajo que combina el recocido simulado en paralelo con seleccion. Se muestra el buen comportamiento del algoritmo propuesto y se aplica en la optimizacion de una armadura para una nave industrial en acero sujeta a cargas laterales, utilizando como informacion un catalogo de secciones transversales. Tambien se estudia en forma optima la estructura de un puente considerando efectos de compresion en el diseño de los elementos estructurales. Los autores del trabajo estan aplicando esta tecnica para realizar optimizacion de un gran numero de problemas de ingenieria civil y de mecanica

Learning algorithms for adaptive digital filtering

In this thesis, we consider the problem of parameter optimisation in adaptive digital filtering. Adaptive digital filtering can be accomplished using both Finite Impulse Response (FIR) filters and Infinite Impulse Response Filters (IIR) filters. Adaptive FIR filtering algorithms are well established. However, the potential computational advantages of IIR filters has led to an increase in research on adaptive IIR filtering algorithms. These algorithms are studied in detail in this thesis and the limitations of current adaptive IIR filtering algorithms are identified. New approaches to adaptive IIR filtering using intelligent learning algorithms are proposed. These include Stochastic Learning Automata, Evolutionary Algorithms and Annealing Algorithms. Each of these techniques are used for the filtering problem and simulation results are presented showing the performance of the algorithms for adaptive IIR filtering. The relative merits and demerits of the different schemes are discussed. Two practical applications of adaptive IIR filtering are simulated and results of using the new adaptive strategies are presented. Other than the new approaches used, two new hybrid schemes are proposed based on concepts from genetic algorithms and annealing. It is shown with the help of simulation studies, that these hybrid schemes provide a superior performance to the exclusive use of any one scheme

Beyond Narrative

This book calls for an investigation of the ›borderlands of narrativity‹ — the complex and culturally productive area where the symbolic form of narrative meets other symbolic logics, such as data(base), play, spectacle, or ritual. It opens up a conversation about the ›beyond‹ of narrative, about the myriad constellations in which narrativity interlaces with, rubs against, or morphs into the principles of other forms. To conceptualize these borderlands, the book introduces the notion of »narrative liminality,« which the 16 articles utilize to engage literature, popular culture, digital technology, historical artifacts, and other kinds of texts from a time span of close to 200 years

Beyond Narrative: Exploring Narrative Liminality and Its Cultural Work

This book calls for an investigation of the 'borderlands of narrativity' - the complex and culturally productive area where the symbolic form of narrative meets other symbolic logics, such as data(base), play, spectacle, or ritual. It opens up a conversation about the 'beyond' of narrative, about the myriad constellations in which narrativity interlaces with, rubs against, or morphs into the principles of other forms. To conceptualize these borderlands, the book introduces the notion of "narrative liminality," which the 16 articles utilize to engage literature, popular culture, digital technology, historical artifacts, and other kinds of texts from a time span of close to 200 years

Complexity in the entangled bank: On the structural and dynamical properties of empirical mutualistic networks

El mutualismo, que durante largo tiempo había sido considerado un tipo de interacción fascinante pero marginalmente relevante, es reconocido hoy en día por desempeñar un papel crucial en la formación de los ecosistemas. En esta tesis analizamos la complejidad del rico entrelazado que forman estas relaciones ecológicas en los sistemas naturales, o lo que Darwin célebremente llamó el `ribazo enmarañado’, desde el punto de vista del formalismo de redes.En la primera parte de la tesis nos centramos en estudiar el origen de la arquitectura de las redes mutualistas. En detalle, a partir de la aplicación de conceptos de la teoría de la información y la física estadística, abordamos la cuestión de la emergencia de un ubicuo patrón estructural conocido como anidamiento. A través del análisis de un vasto conjunto de redes empíricas, mostramos que unas pocas asunciones mínimas sobre el número de interacciones mutualistas por especie junto con el efecto del azar son condiciones suficientes para reproducir la estructura observada –sin necesidad de suponer la intervención de fuerzas selectivas o procesos mecanicistas. En este sentido, nuestros resultados muestran que la estructura global de las comunidades mutualistas puede explicarse, en términos estadísticos, a partir de las propiedades locales del sistema. En segundo lugar, exploramos también cómo las diferentes métricas propuestas en la literatura cuantifican el anidamiento, evaluando su eficacia tanto en redes reales como sintéticas. Nuestros resultados indican que la comparación y clasificación de patrones anidados correspondientes a distintos ecosistemas es entorpecida, sustancialmente, por la existencia de dependencias respecto a otros parámetros de la red.En la segunda parte de esta tesis, continuamos profundizando en el estudio de la organización de comunidades mutualistas pero abordando un desafío distinto, concretamente el de superar el paradigma de agregación temporal de las redes. Para empezar, caracterizamos un conjunto de redes empíricas y evaluamos cómo la incorporación de información detallada sobre la variabilidad temporal modifica la descripción estática del sistema. A continuación, proponemos un grupo de modelos que permite generar, bajo diversos supuestos, configuraciones sintéticas de fenología compatibles con una red determinada. Encontramos que, si bien la idoneidad de los modelos mecanicistas para producir configuraciones realistas depende en gran medida del sistema estudiado, un modelo estadístico basado en el principio de máxima entropía se comporta generalmente bien independientemente de los detalles de la red. Basándonos en estos resultados, exploramos brevemente las consecuencias dinámicas, específicamente para la persistencia de las especies, de tener en cuenta la dimensión temporal de la red de interacciones. En particular, observamos que las especies con un período de actividad corto se enfrentan a una mayor incertidumbre frente a perturbaciones externas. Este enfoque preliminar, sin embargo, requiere investigaciones más detalladas, especialmente en el contexto del cambio climático.En conjunto, a lo largo de esta tesis analizamos cómo se puede utilizar el lenguaje de redes para estudiar la complejidad de los sistemas mutualistas naturales, evaluando por un lado la información mínima requerida para comprender el `ribazo enmarañado', y por otro lado, identificando las limitaciones de la aún predominante representación estática de los ecosistemas.<br /