Método de reducción de incertidumbre basado en HPC y metaheurísticas híbridas aplicado a la predicción de incendios forestales

La predicción del comportamiento de incendios forestales no es una tarea sencilla ya que dicho proceso se ve afectado por la falta de precisión o incertidumbre en los parámetros de entrada. En base a esto, resulta importante desarrollar métodos que permitan tratar la incertidumbre posibilitando la obtención de predicciones más precisas y confiables. En el presente trabajo se presenta un proyecto de desarrollo de un método de reducción de incertidumbre denominado Sistema Estadístico Evolutivo Híbrido con Modelo de Islas (HESS-IM). HESS-IM es un método que combina las bondades de tres metaheurísticas poblacionales evolutivas: Algoritmos Evolutivos, Evolución Diferencial y Optimización por Cúmulo de Partículas bajo un esquema de combinación colaborativa basado en migración mediante modelo de islas y HPC. Es importante mencionar que si bien el método se encuentra aún en desarrollo, existe una versión preliminar la cual ha sido implementada con Algoritmos Evolutivos y Evolución Diferencial. Ésta, ha obtenido resultados alentadores, ya que ha superado resultados obtenidos por metodologías previamente desarrolladas, sin considerar que aún resta realizar estudios más exhaustivos; los cuales podrían permitir obtener resultados de mayor calidad.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Paral·lelització de la simulació de la propagació d'incendis forestals

Els incendis forestals són un tipus de desastres naturals que cada any provoquen importants pèrdues a nivell mundial. Per a poder lluitar de la manera més eficient contra aquests desastres és de gran ajuda poder predir el comportament i evolució d'aquests incendis. Així, s'han desenvolupat diversos models de propagació i simuladors que intenten predir el comportament dels incendis. En aquest context, cal tenir en compte que el temps de simulació és un factor clau, ja que la predicció s'ha de realitzar molt més depressa que el temps real, per a poder prendre accions que mitiguin l'efecte dels incendis. En aquest treball s'ha analitzat el comportament i temps d'execució d'un simulador, àmpliament utilitzat en el camp, anomenat FARSITE, que presenta un temps d'execució força irregular. Un cop analitzat el simulador s'ha dut a terme una paral·lelització basada en pas de missatges (MPI) que ha permès reduir el temps de simulació de forma significativa.Los incendios forestales son desastres naturales que cada año provocan importantes pérdidas a nivel mundial. Para poder luchar de forma más eficiente contra estos desastres es de gran ayuda poder predecir el comportamiento y la evolución de estos incendios. Por este motivo se han creado diversos modelos de propagación y simuladores que intentan predecir el comportamiento de los incendios. En este contexto se ha de tener en cuenta que el tiempo de simulación es un factor clave, ya que la predicción se tiene que realizar mucha más deprisa que el tiempo real, para poder emprender acciones que reduzcan los efectos de los incendios. En este Trabajo se ha analizado el comportamiento y el tiempo de ejecución de un simulador, ampliamente utilizado, llamado FARSITE, que presenta unos tiempos de ejecución irregular. Una vez analizado el simulador se ha paralelizado usando la librería MPI que ha permitido reducir el tiempo de simulación de forma significativa.The wildfires are a type of natural cataclysm that every year cause important loses in the world. To help the fireman with an efficient way is very helpful predict the evolution of this wildfires. Because of that some research groups have developed different propagation models and simulators that want to predict the wildfire evolution. In this context the simulation time have to be much faster than the real time if we want to do some useful actions to reduce the wildfires. For this research we analysed the performance of the one of the most used simulators, named FARSITE, which represents irregular execution times. We have parallelized the MPI library and that permitted to reduce the simulation time significantly

CROSS-Fire : a risk management decision support system on the Grid

The CROSS-Fire project aims to develop a grid-based risk management decision support system for the Civil Protection (CP) authorities, using forest fires as the main case study and FireStation as a standalone CAD application to simulate the fire spread over complex topography. CROSS-Fire approach is based in an architecture that includes: information models, encodings, and metadata that represent the scientific knowledge associated to FireStation execution models and standards to enable the discovery and access of Web services, data repository, sensor networks and data processing facilities. To achieve the desired integration of information and services we use: i) EGEE to provide raw technological capability provision, including data management and storage, access to meta-data data bases and high-performance computing and ii) a Geospatial Information Infrastructure based on OCG-WS and SWE Web services to provide the access and management of remote geospatial data and virtualized sensor networks. This article, stresses the relevance of standards adoption of OGC-WS by describing the work that is been done to provide G-FireStation with: i) a standard-based SDI layer, based on Geoserver to exploit/enable geospatial services for data access/processing and ii) a 52N’s implementation of a OGC-SWE compatible layer, to address sensors CP data sources, such as meteorological stations data and satellite images and iii) the development of G-FireStation graphical user interface to access the platform facilities. The core of the CROSS-Fire Platform is a WPS 52North OGC standard layer divided into three interoperable components, respectively, the CROSS-Fire Business Logic, the Grid Services and Geospatial Services. WPS serves as an interface to a wide range of distributed computing resources provides the mechanism to access the grid facilities for processing and data management and including all the algorithms, calculation, or model that operates on spatially referenced data, also mediating all the communication with the portal and other GUI clients. The G-FireStation user interface that is currently under development is an open-source desktop with GIS and CAD capabilities that exploits an SDI client complying with OGC-WS and EU INSPIRE directives. It provides facilities to locate and access the spatial data infrastructure and to visualize the fire propagation, based on the native facilities of gvSig, it was also extended to support a OGC WPS client that mediate all the interactions with the core WPS service layer.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT

Procesamiento computacional paralelo con metaheurísticas híbridas para la reducción de incertidumbre en modelos de incendios forestales

La predicción del comportamiento de incendios forestales no es una tarea sencilla ya que dicho proceso se ve afectado por la falta de precisión o incertidumbre en los parámetros de entrada. En base a esto, resulta importante desarrollar métodos que permitan tratar la incertidumbre posibilitando la obtención de predicciones más precisas y confiables. En el proyecto que aquí se expone se propone el desarrollo de un método de reducción de incertidumbre denominado Sistema Estadístico Evolutivo Híbrido con Modelo de Islas (HESSIM). En HESSIM se plantea un método que combine la fuerza de tres metaheurísticas poblacionales evolutivas: Algoritmos Evolutivos (EA), Evolución Diferencial (DE) y Optimización por Cúmulo de Partículas (PSO), bajo un esquema de combinación colaborativa basado en migración mediante modelo de islas y HPC. HESSIM corresponde a la continuación de las líneas abiertas resultantes de proyectos previos en los cuales se implementaron dos versiones de ESS-IM: la primera con Algoritmos Evolutivos, y la segunda con Evolución Diferencial. De este modo surge la idea de desarrollar una versión híbrida en un único método, en vista del potencial aportado por cada una de las metaheurísticas poblacionales en forma aislada, y añadiendo además una tercera (PSO). Dado que las arquitecturas paralelas se han convertido en una herramienta importante en muchos campos de la ciencia por los beneficios que aporta a la hora de efectuar los cálculos, y debido a la naturaleza intrínsecamente paralela de las tres metaheurísticas elegidas, HESSIM se implementará siguiendo un esquema de procesamiento paralelo.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Procesamiento computacional paralelo con metaheurísticas híbridas para la reducción de incertidumbre en modelos de incendios forestales

La predicción del comportamiento de incendios forestales no es una tarea sencilla ya que dicho proceso se ve afectado por la falta de precisión o incertidumbre en los parámetros de entrada. En base a esto, resulta importante desarrollar métodos que permitan tratar la incertidumbre posibilitando la obtención de predicciones más precisas y confiables. En el proyecto que aquí se expone se propone el desarrollo de un método de reducción de incertidumbre denominado Sistema Estadístico Evolutivo Híbrido con Modelo de Islas (HESSIM). En HESSIM se plantea un método que combine la fuerza de tres metaheurísticas poblacionales evolutivas: Algoritmos Evolutivos (EA), Evolución Diferencial (DE) y Optimización por Cúmulo de Partículas (PSO), bajo un esquema de combinación colaborativa basado en migración mediante modelo de islas y HPC. HESSIM corresponde a la continuación de las líneas abiertas resultantes de proyectos previos en los cuales se implementaron dos versiones de ESS-IM: la primera con Algoritmos Evolutivos, y la segunda con Evolución Diferencial. De este modo surge la idea de desarrollar una versión híbrida en un único método, en vista del potencial aportado por cada una de las metaheurísticas poblacionales en forma aislada, y añadiendo además una tercera (PSO). Dado que las arquitecturas paralelas se han convertido en una herramienta importante en muchos campos de la ciencia por los beneficios que aporta a la hora de efectuar los cálculos, y debido a la naturaleza intrínsecamente paralela de las tres metaheurísticas elegidas, HESSIM se implementará siguiendo un esquema de procesamiento paralelo.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Procesamiento computacional paralelo con metaheurísticas híbridas para la reducción de incertidumbre en modelos de incendios forestales

La predicción del comportamiento de incendios forestales no es una tarea sencilla ya que dicho proceso se ve afectado por la falta de precisión o incertidumbre en los parámetros de entrada. En base a esto, resulta importante desarrollar métodos que permitan tratar la incertidumbre posibilitando la obtención de predicciones más precisas y confiables. En el proyecto que aquí se expone se propone el desarrollo de un método de reducción de incertidumbre denominado Sistema Estadístico Evolutivo Híbrido con Modelo de Islas (HESSIM). En HESSIM se plantea un método que combine la fuerza de tres metaheurísticas poblacionales evolutivas: Algoritmos Evolutivos (EA), Evolución Diferencial (DE) y Optimización por Cúmulo de Partículas (PSO), bajo un esquema de combinación colaborativa basado en migración mediante modelo de islas y HPC. HESSIM corresponde a la continuación de las líneas abiertas resultantes de proyectos previos en los cuales se implementaron dos versiones de ESS-IM: la primera con Algoritmos Evolutivos, y la segunda con Evolución Diferencial. De este modo surge la idea de desarrollar una versión híbrida en un único método, en vista del potencial aportado por cada una de las metaheurísticas poblacionales en forma aislada, y añadiendo además una tercera (PSO). Dado que las arquitecturas paralelas se han convertido en una herramienta importante en muchos campos de la ciencia por los beneficios que aporta a la hora de efectuar los cálculos, y debido a la naturaleza intrínsecamente paralela de las tres metaheurísticas elegidas, HESSIM se implementará siguiendo un esquema de procesamiento paralelo.Eje: Procesamiento Distribuido y Paralelo.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Método de reducción de incertidumbre basado en algoritmos evolutivos y paralelismo orientado a la predicción y prevención de desastres naturales : Doctorado en Ciencias de la Computación, Facultad de Ciencias Físico Matemáticas y Naturales de la Universidad Nacional de San Luis

La presente tesis doctoral aborda la problemática de la incertidumbre existente en todo sistema de predicción, focalizando en el desarrollo de métodos de reducción de incertidumbre aplicados a la predicción de fenómenos naturales. Debido a que estos fenómenos suelen causar gran impacto en las comunidades, la flora y la fauna, el ecosistema, entre otros, los sistemas de predicción deben proporcionar respuesta en el menor tiempo posible. Por estos motivos, los métodos propuestos han sido desarrollados utilizando capacidades de alto rendimiento. El primer método desarrollado en esta tesis (ESS-IM), comenzó con el objetivo de lograr una mejora a una metodología previamente desarrollada denominada ESS (Sistema Estadístico Evolutivo). Específicamente se trabajó en el incremento del paralelismo de la metaheurística interna, incorporando una arquitectura basada en modelo de islas bajo un esquema de migración. Este desarrollo logró incrementar la capacidad de búsqueda de la metaheurística interna, impactando de forma directa en un incremento en la calidad de predicción del método. En la validación, ESS-IM fue aplicado en una serie de casos de quemas controladas e incendios forestales. Es importante destacar que, en forma conjunta al desarrollo de la tesis, se llevaron a cabo diferentes investigaciones complementarias, tales como: estudios de sintonización de parámetros, desarrollo de un sistema de generación de mapas de incendios forestales a partir de imágenes satelitales, diseño de una red inalámbrica de sensores como sistema de alerta temprana, entre otros. Finalmente, en la última etapa de la tesis, se implementó una versión híbrida basada en metaheurísticas evolutivas bajo una estrategia colaborativa basada en islas. El método HESS-IM, se implementó de forma heterogénea (a nivel de hardware), logrando que los resultados obtenidos incrementen la calidad de predicción y eficiencia del método.Eje: Tesis de Doctorado.Red de Universidades con Carreras en Informátic

A review of wildland fire spread modelling, 1990-present 3: Mathematical analogues and simulation models

In recent years, advances in computational power and spatial data analysis (GIS, remote sensing, etc) have led to an increase in attempts to model the spread and behvaiour of wildland fires across the landscape. This series of review papers endeavours to critically and comprehensively review all types of surface fire spread models developed since 1990. This paper reviews models of a simulation or mathematical analogue nature. Most simulation models are implementations of existing empirical or quasi-empirical models and their primary function is to convert these generally one dimensional models to two dimensions and then propagate a fire perimeter across a modelled landscape. Mathematical analogue models are those that are based on some mathematical conceit (rather than a physical representation of fire spread) that coincidentally simulates the spread of fire. Other papers in the series review models of an physical or quasi-physical nature and empirical or quasi-empirical nature. Many models are extensions or refinements of models developed before 1990. Where this is the case, these models are also discussed but much less comprehensively.Comment: 20 pages + 9 pages references + 1 page figures. Submitted to the International Journal of Wildland Fir

Applying probability theory for the quality assessment of a wildfire spread prediction framework based on genetic algorithms

This work presents a framework for assessing how the existing constraints at the time of attending an ongoing forest fire affect simulation results, both in terms of quality (accuracy) obtained and the time needed to make a decision. In the wildfire spread simulation and prediction area, it is essential to properly exploit the computational power offered by new computing advances. For this purpose, we rely on a two-stage prediction process to enhance the quality of traditional predictions, taking advantage of parallel computing. This strategy is based on an adjustment stage which is carried out by a well-known evolutionary technique: Genetic Algorithms. The core of this framework is evaluated according to the probability theory principles. Thus, a strong statistical study is presented and oriented towards the characterization of such an adjustment technique in order to help the operation managers deal with the two aspects previously mentioned: time and quality. The experimental work in this paper is based on a region in Spain which is one of the most prone to forest fires: El Cap de Creus