Hiperheurística diseñada para un problema de localización y transporte público

Se propone aquí el empleo de una hiperheurística para resolver un problema de localización y transporte. El trabajo presenta una clasificación en el campo de las hiperheurísticas, se establecen claramente los beneficios que proporcionan y se exponen las nuevas tendencias en su utilización. Se plantea un modelo de una hiperheurística aleatoria basada en metaheurísticas. Las metaheurísticas empleadas en el modelo son: Recocido Simulado (SA: Simulated Annealing) y Optimización por Colonia de Hormigas (ACO: Ant Colony Optimization). Se destacan las debilidades y fortalezas que éstas presentan, y se hace hincapié en la importancia de la calibración de los parámetros asociados. Se propone un simple algoritmo que resuelve una instancia basada en una línea existente de transporte público de pasajeros. Se demuestra que la hiperheurística obtiene resultados satisfactorios, eligiendo aleatoriamente la técnica a utilizar en cada iteración. Así, las técnicas logran combinarse para obtener un equilibrio entre la diversificación y la intensificación en la búsqueda de soluciones. Esto implica disminuir la cantidad de evaluaciones a realizar y mejorar los tiempos de cómputos para la obtención de una solución satisfactoria.Fil: Rodriguez, Diego Alejandro. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Cs.exactas - Cons.de Investigacion; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnológico Bahia Blanca. Planta Piloto de Ingenieria Quimica (i). Grupo Vinculado Al Plapiqui - Investigación y Desarrollo en Tecnologia Quimica; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingenieria de la Computacion. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computacion Cientifica; ArgentinaFil: Olivera, Ana Carolina. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Academica Caleta Olivia. Departamento de Cs.exactas y Naturales; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingenieria de la Computacion. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computacion Cientifica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Brignole, Nelida Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnológico Bahia Blanca. Planta Piloto de Ingenieria Quimica (i). Grupo Vinculado Al Plapiqui - Investigación y Desarrollo en Tecnologia Quimica; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingenieria de la Computacion. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computacion Cientifica; Argentin

Sistema de control para el almacenamiento intermedio de gasolina natural

En Rodríguez et al., Ind Eng Chem Res., 52 (25), 8579−8588 (2013) se desarrolló un paquete general con el fin de encontrar una óptima red de cañerías para el transporte de gasolina natural proveniente de yacimientos gasíferos. Con esta herramienta, se analizó la distribución de líneas de transporte para yacimientos que se encuentran en la provincia de Santa Cruz (Argentina) y se localizaron los nodos concentradores. En estos nodos se proyecta almacenar la gasolina natural. Entonces, se desea controlar en forma óptima estos tanques con el objetivo de garantizar el suministro a la planta de procesamiento. Por lo tanto, en este trabajo analizamos la respuesta dinámica del sistema y, como primera etapa del estudio, optimizamos conjuntamente mediante Algoritmos Genéticos los parámetros de un controlador Proporcional-Integral-Derivativo y otro Proporcional-Integral de forma desacoplada.Fil: Oteiza, Paola Patricia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingenieria de la Computacion. Instituto de Ciencias e Ingenieria de la Computacion; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química (i); ArgentinaFil: Rodriguez, Diego Alejandro. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingenieria de la Computacion. Instituto de Ciencias e Ingenieria de la Computacion; Argentina. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química (i); ArgentinaFil: Brignole, Nelida Beatriz. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingenieria de la Computacion. Instituto de Ciencias e Ingenieria de la Computacion; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química (i); Argentin

A Bioinformatics Approach for Detecting Repetitive Nested Motifs using Pattern Matching

The identification of nested motifs in genomic sequences is a complex computational problem. The detection of these patterns is important to allow discovery of transposable element (TE) insertions, incomplete reverse transcripts, deletions, and/or mutations. Here, we designed a de novo strategy for detecting patterns that represent nested motifs based on exhaustive searches for pairs of motifs and combinatorial pattern analysis. These patterns can be grouped into three categories: motifs within other motifs, motifs flanked by other motifs, and motifs of large size. Our methodology, applied to genomic sequences from the plant species Aegilops tauschii and Oryza sativa, revealed that it is possible to find putative nested TEs by detecting these three types of patterns. The results were validated though BLAST alignments, which revealed the efficacy and usefulness of the new method, which we call Mamushka.Fil: Romero, José Rodolfo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; ArgentinaFil: Carballido, Jessica Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Cs. E Ingeniería de la Computacion; ArgentinaFil: Garbus, Ingrid. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; ArgentinaFil: Echenique, Carmen Viviana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida. Universidad Nacional del Sur. Centro de Recursos Naturales Renovables de la Zona Semiárida; ArgentinaFil: Ponzoni, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Cs. E Ingeniería de la Computacion; Argentin

Bisimulations on data graphs

Bisimulation provides structural conditions to characterize indistinguishability from an external observer between nodes on labeled graphs. It is a fundamental notion used in many areas, such as verification, graph-structured databases, and constraint satisfaction. However, several current applications use graphs where nodes also contain data (the so called “data graphs”), and where observers can test for equality or inequality of data values (e.g., asking the attribute ‘name’ of a node to be different from that of all its neighbors). The present work constitutes a first investigation of “data aware” bisimulations on data graphs. We study the problem of computing such bisimulations, based on the observational indistinguishability for XPath —a language that extends modal logics like PDL with tests for data equality— with and without transitive closure operators. We show that in general the problem is PSPACE-complete, but identify several restrictions that yield better complexity bounds (CO- NP, PTIME) by controlling suitable parameters of the problem, namely the amount of non-locality allowed, and the class of models considered (graphs, DAGs, trees). In particular, this analysis yields a hierarchy of tractable fragments.Fil: Abriola, Sergio Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación En Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación En Ciencias de la Computacion; ArgentinaFil: Barceló, Pablo. Universidad de Chile; ChileFil: Figueira, Diego. Centre National de la Recherche Scientifique; FranciaFil: Figueira, Santiago. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación En Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación En Ciencias de la Computacion; Argentin

A MATLAB SMO implementation to train a SVM classifier: Application to multi-style license plate numbers recognition

This paper implements the Support Vector Machine (SVM) training procedure proposed by John Platt denominated Sequential Minimimal Optimization (SMO). The application of this system involves a multi-style license plate characters recognition identifying numbers from “0” to “9”. In order to be robust against license plates with different character/background colors, the characters (numbers) visual information is encoded using Histograms of Oriented Gradients (HOG). A reliability measure to validate the system outputs is also proposed. Several tests are performed to evaluate the sensitivity of the algorithm to different parameters and kernel functions.Fil: Negri, Pablo Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigación En Ciencias de la Computación. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Investigación En Ciencias de la Computacion; Argentin