A multi-objective optimization approach for the synthesis of granular computing-based classification systems in the graph domain

The synthesis of a pattern recognition system usually aims at the optimization of a given performance index. However, in many real-world scenarios, there exist other desired facets to take into account. In this regard, multi-objective optimization acts as the main tool for the optimization of different (and possibly conflicting) objective functions in order to seek for potential trade-offs among them. In this paper, we propose a three-objective optimization problem for the synthesis of a granular computing-based pattern recognition system in the graph domain. The core pattern recognition engine searches for suitable information granules (i.e., recurrent and/or meaningful subgraphs from the training data) on the top of which the graph embedding procedure towards the Euclidean space is performed. In the latter, any classification system can be employed. The optimization problem aims at jointly optimizing the performance of the classifier, the number of information granules and the structural complexity of the classification model. Furthermore, we address the problem of selecting a suitable number of solutions from the resulting Pareto Fronts in order to compose an ensemble of classifiers to be tested on previously unseen data. To perform such selection, we employed a multi-criteria decision making routine by analyzing different case studies that differ on how much each objective function weights in the ranking process. Results on five open-access datasets of fully labeled graphs show that exploiting the ensemble is effective (especially when the structural complexity of the model plays a minor role in the decision making process) if compared against the baseline solution that solely aims at maximizing the performances

Uncertain Multi-Criteria Optimization Problems

Most real-world search and optimization problems naturally involve multiple criteria as objectives. Generally, symmetry, asymmetry, and anti-symmetry are basic characteristics of binary relationships used when modeling optimization problems. Moreover, the notion of symmetry has appeared in many articles about uncertainty theories that are employed in multi-criteria problems. Different solutions may produce trade-offs (conflicting scenarios) among different objectives. A better solution with respect to one objective may compromise other objectives. There are various factors that need to be considered to address the problems in multidisciplinary research, which is critical for the overall sustainability of human development and activity. In this regard, in recent decades, decision-making theory has been the subject of intense research activities due to its wide applications in different areas. The decision-making theory approach has become an important means to provide real-time solutions to uncertainty problems. Theories such as probability theory, fuzzy set theory, type-2 fuzzy set theory, rough set, and uncertainty theory, available in the existing literature, deal with such uncertainties. Nevertheless, the uncertain multi-criteria characteristics in such problems have not yet been explored in depth, and there is much left to be achieved in this direction. Hence, different mathematical models of real-life multi-criteria optimization problems can be developed in various uncertain frameworks with special emphasis on optimization problems

Advanced meta-heuristic approaches and their application to operational optimization in forest wildfire management

La última década ha sido testigo de un aumento vertiginoso de la cantidad y frecuencia de desastres a gran escala, principalmente debido a los fenómenos devastadores derivados de paradigmas climatológicos y ambientales a gran escala como el calentamiento global. De entre ellos son las inundaciones, huracanes y terremotos los desastres de mayor frecuencia de aparición y fatales consecuencias durante este período, tal como certifican los más de 20.000 muertos a consecuencia de un terremoto en la región de Gujarat (India) en 2001, o las 230.000 y 316.000 pérdidas humanas de los terremotos de Indonesia y Haití en 2004 y 2010, respectivamente. En este contexto, el enfoque de esta tesis se centra en una casuística concreta de desastre a media-gran escala cuya frecuencia y severidad han crecido de manera igualmente preocupante en los últimos tiempos: los incendios, definidos como un fuego de grandes dimensiones no voluntariamente iniciado por el ser humano, y que afecta a aquello que no está destinado a quemarse. Pese a la diversidad de iniciativas, campañas y procedimientos orientados a la minimización del impacto y las consecuencias de los incendios, varios sucesos fatales acontecidos en los últimos años han puesto en duda la efectividad de las políticas actuales de gestión de recursos contra incendios como aeronaves, vehículos terrestres, equipamiento de comunicaciones radio, logística de abastecimiento y las brigadas desplegadas en el área afectada. Un ejemplo manifiesto de esta falta de eficacia es la muerte de once bomberos ocurrida en un incendio de 130 kilómetros cuadrados en la zona de Guadalajara (España) en 2005, oficialmente atribuida a una deficiente coordinación entre el puesto de mando y los equipos de extinción debida, fundamentalmente, a problemas de cobertura en los sistemas de radiocomunicación. Aunque la causa de esta falta de coordinación ha sido cuestionada por las autoridades y los agentes involucrados desde entonces, lo cierto es que este suceso supone un ejemplo evidente de la necesidad de estudiar y desarrollar herramientas algorítmicas que ayuden al personal de comandancia a ejecutar óptimamente sus tareas de coordinación y control. Desafortunadamente la coyuntura de crisis económica mundial que azota con especial fuerza los países del Sur de Europa ha mermado dramáticamente las partidas presupuestarias para la prevención y extinción de incendios en beneficio de programas nacionales de reducción de déficit. A consecuencia de estos recortes, el coste ha irrumpido con fuerza como un criterio de extrema relevancia en la planificación operativa de este tipo de desastres: desde la perspectiva de un problema de optimización, los recursos contra incendios son actualmente gestionados con el objetivo fundamental de maximizar su efectividad contra incendios, sujeto a la restricción de que el coste agregado asociado a las decisiones tomadas no supere un determinado umbral presupuestario. Pese a que estas restricciones de coste están bien acotadas, en la práctica la mayoría de los procedimientos de gestión de recursos contra incendios están fuertemente determinados por la capacidad limitada del ser humano para tomar decisiones ágiles en escenarios de elevada complejidad y heterogeneidad. Por los motivos anteriormente expuestos, la presente Tesis doctoral propone la adopción de algoritmos meta-heurísticos para solventar eficientemente problemas de optimización que modelan procesos de gestión de recursos contra incendios. Esta familia de algoritmos de optimización es capaz de explorar el espacio solución de un problema dado merced a la aplicación iterativa de mecanismos inteligentes de búsqueda explorativa y explotativa, produciendo soluciones que sacrifican calidad por una complejidad computacional menor en comparación con la resultante de procesos determinísticos de búsqueda exhaustiva. En particular la Tesis plantea la búsqueda por harmonía (del inglés Harmony Search) como la técnica meta-heurística de optimización común a las herramientas diseñadas para la gestión de recursos en dos escenarios diferentes: ? El primer escenario analizado contempla el despliegue óptimo de redes de comunicación inalámbrica para la coordinación de equipos de extinción en incendios forestales de gran escala. Desde el punto de vista formal, el problema del despliegue dinámico de retransmisores que caracteriza matemáticamente este escenario consiste en estimar el número y localización de los retransmisores radio que deben ser desplegados en el área afectada por el incendio, de tal modo que el número de nodos móviles (i.e. recursos) con cobertura radio es maximizado a un coste del despliegue mínimo. A fin de reflejar la diversidad de equipamiento de retransmisión radio existente en la realidad, este problema es reformulado para considerar modelos de retransmisor con diferentes características de cobertura y coste. El problema resultante es resuelto de manera eficiente mediante sendos algoritmos mono- y bi-objetivo que conjugan 1) la Búsqueda por Harmonía como método de búsqueda global; y 2) una versión modificada del algoritmo de agrupación K-means como técnica de búsqueda local. El desempeño de los métodos propuestos es evaluado mediante experimentos numéricos basados en datos estadísticos reales de la Comunidad de Castilla la Mancha (España), merced a cuyos resultados queda certificada su practicidad a la hora de desplegar infraestructura de comunicación en este tipo de desastres. ? El segundo escenario bajo estudio se concentra en el despliegue y planificación óptima de vehículos aéreos de extinción de incendios basados en estimaciones predictivas del riesgo de incendio de una cierta área geográfica. De manera enunciativa, el problema subyacente busca la asignación de recursos a aeródromos y aeropuertos con restricciones de capacidad que maximice la utilidad de dichos recursos en relación al riesgo de incendio y minimice, a su vez, el coste de ejecutar dicha asignación. La formulación de este problema también considera, dentro de la definición de dicha función de utilidad, la distancia relativa entre aeropuerto, punto de potencial riesgo de incendio y el recurso acuífero (lago, río o mar) más cercano. Para su resolución eficiente se propone el uso de algoritmos de optimización basados, de nuevo, en la Búsqueda por Harmonía, incorporando además métodos voraces de reparación capacitiva. La aplicabilidad práctica de estos métodos es validada mediante experimentos numéricos en escenarios sintéticos y un caso práctico que incluye valores reales del riesgo de incendio, posiciones de recursos acuíferos e instalaciones aeroportuarias. En resumen, esta Tesis evidencia, desde un punto de vista práctico, que la meta-heurística moderna supone una solución algorítmica computacionalmente eficiente para tratar problemas de gestión de recursos contra incendios sujetos a restricciones de coste

Advanced meta-heuristic approaches and their application to operational optimization in forest wildfire management

La última década ha sido testigo de un aumento vertiginoso de la cantidad y frecuencia de desastres a gran escala, principalmente debido a los fenómenos devastadores derivados de paradigmas climatológicos y ambientales a gran escala como el calentamiento global. De entre ellos son las inundaciones, huracanes y terremotos los desastres de mayor frecuencia de aparición y fatales consecuencias durante este período, tal como certifican los más de 20.000 muertos a consecuencia de un terremoto en la región de Gujarat (India) en 2001, o las 230.000 y 316.000 pérdidas humanas de los terremotos de Indonesia y Haití en 2004 y 2010, respectivamente. En este contexto, el enfoque de esta tesis se centra en una casuística concreta de desastre a media-gran escala cuya frecuencia y severidad han crecido de manera igualmente preocupante en los últimos tiempos: los incendios, definidos como un fuego de grandes dimensiones no voluntariamente iniciado por el ser humano, y que afecta a aquello que no está destinado a quemarse. Pese a la diversidad de iniciativas, campañas y procedimientos orientados a la minimización del impacto y las consecuencias de los incendios, varios sucesos fatales acontecidos en los últimos años han puesto en duda la efectividad de las políticas actuales de gestión de recursos contra incendios como aeronaves, vehículos terrestres, equipamiento de comunicaciones radio, logística de abastecimiento y las brigadas desplegadas en el área afectada. Un ejemplo manifiesto de esta falta de eficacia es la muerte de once bomberos ocurrida en un incendio de 130 kilómetros cuadrados en la zona de Guadalajara (España) en 2005, oficialmente atribuida a una deficiente coordinación entre el puesto de mando y los equipos de extinción debida, fundamentalmente, a problemas de cobertura en los sistemas de radiocomunicación. Aunque la causa de esta falta de coordinación ha sido cuestionada por las autoridades y los agentes involucrados desde entonces, lo cierto es que este suceso supone un ejemplo evidente de la necesidad de estudiar y desarrollar herramientas algorítmicas que ayuden al personal de comandancia a ejecutar óptimamente sus tareas de coordinación y control. Desafortunadamente la coyuntura de crisis económica mundial que azota con especial fuerza los países del Sur de Europa ha mermado dramáticamente las partidas presupuestarias para la prevención y extinción de incendios en beneficio de programas nacionales de reducción de déficit. A consecuencia de estos recortes, el coste ha irrumpido con fuerza como un criterio de extrema relevancia en la planificación operativa de este tipo de desastres: desde la perspectiva de un problema de optimización, los recursos contra incendios son actualmente gestionados con el objetivo fundamental de maximizar su efectividad contra incendios, sujeto a la restricción de que el coste agregado asociado a las decisiones tomadas no supere un determinado umbral presupuestario. Pese a que estas restricciones de coste están bien acotadas, en la práctica la mayoría de los procedimientos de gestión de recursos contra incendios están fuertemente determinados por la capacidad limitada del ser humano para tomar decisiones ágiles en escenarios de elevada complejidad y heterogeneidad. Por los motivos anteriormente expuestos, la presente Tesis doctoral propone la adopción de algoritmos meta-heurísticos para solventar eficientemente problemas de optimización que modelan procesos de gestión de recursos contra incendios. Esta familia de algoritmos de optimización es capaz de explorar el espacio solución de un problema dado merced a la aplicación iterativa de mecanismos inteligentes de búsqueda explorativa y explotativa, produciendo soluciones que sacrifican calidad por una complejidad computacional menor en comparación con la resultante de procesos determinísticos de búsqueda exhaustiva. En particular la Tesis plantea la búsqueda por harmonía (del inglés Harmony Search) como la técnica meta-heurística de optimización común a las herramientas diseñadas para la gestión de recursos en dos escenarios diferentes: ? El primer escenario analizado contempla el despliegue óptimo de redes de comunicación inalámbrica para la coordinación de equipos de extinción en incendios forestales de gran escala. Desde el punto de vista formal, el problema del despliegue dinámico de retransmisores que caracteriza matemáticamente este escenario consiste en estimar el número y localización de los retransmisores radio que deben ser desplegados en el área afectada por el incendio, de tal modo que el número de nodos móviles (i.e. recursos) con cobertura radio es maximizado a un coste del despliegue mínimo. A fin de reflejar la diversidad de equipamiento de retransmisión radio existente en la realidad, este problema es reformulado para considerar modelos de retransmisor con diferentes características de cobertura y coste. El problema resultante es resuelto de manera eficiente mediante sendos algoritmos mono- y bi-objetivo que conjugan 1) la Búsqueda por Harmonía como método de búsqueda global; y 2) una versión modificada del algoritmo de agrupación K-means como técnica de búsqueda local. El desempeño de los métodos propuestos es evaluado mediante experimentos numéricos basados en datos estadísticos reales de la Comunidad de Castilla la Mancha (España), merced a cuyos resultados queda certificada su practicidad a la hora de desplegar infraestructura de comunicación en este tipo de desastres. ? El segundo escenario bajo estudio se concentra en el despliegue y planificación óptima de vehículos aéreos de extinción de incendios basados en estimaciones predictivas del riesgo de incendio de una cierta área geográfica. De manera enunciativa, el problema subyacente busca la asignación de recursos a aeródromos y aeropuertos con restricciones de capacidad que maximice la utilidad de dichos recursos en relación al riesgo de incendio y minimice, a su vez, el coste de ejecutar dicha asignación. La formulación de este problema también considera, dentro de la definición de dicha función de utilidad, la distancia relativa entre aeropuerto, punto de potencial riesgo de incendio y el recurso acuífero (lago, río o mar) más cercano. Para su resolución eficiente se propone el uso de algoritmos de optimización basados, de nuevo, en la Búsqueda por Harmonía, incorporando además métodos voraces de reparación capacitiva. La aplicabilidad práctica de estos métodos es validada mediante experimentos numéricos en escenarios sintéticos y un caso práctico que incluye valores reales del riesgo de incendio, posiciones de recursos acuíferos e instalaciones aeroportuarias. En resumen, esta Tesis evidencia, desde un punto de vista práctico, que la meta-heurística moderna supone una solución algorítmica computacionalmente eficiente para tratar problemas de gestión de recursos contra incendios sujetos a restricciones de coste

Numerical Simulations

This book will interest researchers, scientists, engineers and graduate students in many disciplines, who make use of mathematical modeling and computer simulation. Although it represents only a small sample of the research activity on numerical simulations, the book will certainly serve as a valuable tool for researchers interested in getting involved in this multidisciplinary field. It will be useful to encourage further experimental and theoretical researches in the above mentioned areas of numerical simulation

Pathways to Water Sector Decarbonization, Carbon Capture and Utilization

The water sector is in the middle of a paradigm shift from focusing on treatment and meeting discharge permit limits to integrated operation that also enables a circular water economy via water reuse, resource recovery, and system level planning and operation. While the sector has gone through different stages of such revolution, from improving energy efficiency to recovering renewable energy and resources, when it comes to the next step of achieving carbon neutrality or negative emission, it falls behind other infrastructure sectors such as energy and transportation. The water sector carries tremendous potential to decarbonize, from technological advancements, to operational optimization, to policy and behavioural changes. This book aims to fill an important gap for different stakeholders to gain knowledge and skills in this area and equip the water community to further decarbonize the industry and build a carbon-free society and economy. The book goes beyond technology overviews, rather it aims to provide a system level blueprint for decarbonization. It can be a reference book and textbook for graduate students, researchers, practitioners, consultants and policy makers, and it will provide practical guidance for stakeholders to analyse and implement decarbonization measures in their professions

Pathways to Water Sector Decarbonization, Carbon Capture and Utilization

The water sector is in the middle of a paradigm shift from focusing on treatment and meeting discharge permit limits to integrated operation that also enables a circular water economy via water reuse, resource recovery, and system level planning and operation. While the sector has gone through different stages of such revolution, from improving energy efficiency to recovering renewable energy and resources, when it comes to the next step of achieving carbon neutrality or negative emission, it falls behind other infrastructure sectors such as energy and transportation. The water sector carries tremendous potential to decarbonize, from technological advancements, to operational optimization, to policy and behavioural changes. This book aims to fill an important gap for different stakeholders to gain knowledge and skills in this area and equip the water community to further decarbonize the industry and build a carbon-free society and economy. The book goes beyond technology overviews, rather it aims to provide a system level blueprint for decarbonization. It can be a reference book and textbook for graduate students, researchers, practitioners, consultants and policy makers, and it will provide practical guidance for stakeholders to analyse and implement decarbonization measures in their professions

Pathways to Water Sector Decarbonization, Carbon Capture and Utilization

The water sector is in the middle of a paradigm shift from focusing on treatment and meeting discharge permit limits to integrated operation that also enables a circular water economy via water reuse, resource recovery, and system level planning and operation. While the sector has gone through different stages of such revolution, from improving energy efficiency to recovering renewable energy and resources, when it comes to the next step of achieving carbon neutrality or negative emission, it falls behind other infrastructure sectors such as energy and transportation. The water sector carries tremendous potential to decarbonize, from technological advancements, to operational optimization, to policy and behavioural changes. This book aims to fill an important gap for different stakeholders to gain knowledge and skills in this area and equip the water community to further decarbonize the industry and build a carbon-free society and economy. The book goes beyond technology overviews, rather it aims to provide a system level blueprint for decarbonization. It can be a reference book and textbook for graduate students, researchers, practitioners, consultants and policy makers, and it will provide practical guidance for stakeholders to analyse and implement decarbonization measures in their professions