Experimental validation of a reinforcement learning based approach for a service-wise optimisation of heterogeneous wireless sensor networks

Due to their constrained nature, wireless sensor networks (WSNs) are often optimised for a specific application domain, for example by designing a custom medium access control protocol. However, when several WSNs are located in close proximity to one another, the performance of the individual networks can be negatively affected as a result of unexpected protocol interactions. The performance impact of this 'protocol interference' depends on the exact set of protocols and (network) services used. This paper therefore proposes an optimisation approach that uses self-learning techniques to automatically learn the optimal combination of services and/or protocols in each individual network. We introduce tools capable of discovering this optimal set of services and protocols for any given set of co-located heterogeneous sensor networks. These tools eliminate the need for manual reconfiguration while only requiring minimal a priori knowledge about the network. A continuous re-evaluation of the decision process provides resilience to volatile networking conditions in case of highly dynamic environments. The methodology is experimentally evaluated in a large scale testbed using both single- and multihop scenarios, showing a clear decrease in end-to-end delay and an increase in reliability of almost 25 %

Algoritmos metaheurísticos para la segmentación de imágenes

Uno de los temas más tratados en la comunidad de procesamiento de imágenes es la segmentación, consistente en obtener estructuras subyacentes para facilitar su interpretación, por ejemplo, obtener bordes o agrupaciones de píxeles que forman regiones con alguna propiedad. Dado que se utiliza como un paso de preprocesamiento antes de las tareas de visión por computador de alto nivel, como el reconocimiento de objetos y la representación de imágenes, se han propuesto diversos enfoques para la segmentación, que se centran en la mejora de la calidad de los procesos aplicados para conseguir los mejores resultados posibles. Sin embargo, en muchos casos el coste computacional de estas técnicas puede ser elevado, limitando su uso. En el área de la optimización global se han propuesto una gran cantidad de algoritmos metaheurísticos (AM) para resolver problemas complejos de ingeniería en un tiempo razonable. Los AMs son algoritmos de búsqueda estocásticos que utilizan reglas o heurísticas aplicables a cualquier problema para acelerar su convergencia a soluciones cercanas al óptimo. Es común observar que los AMs emulan procesos y comportamientos inspirados por mecanismos presentes en la naturaleza, como la evolución..