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Natural computing for vehicular networks
La presente tesis aborda el diseño inteligente de soluciones para el despliegue de redes vehiculares ad-hoc (vehicular ad hoc networks, VANETs). Estas son redes de comunicación inalámbrica formada principalmente por vehículos y elementos de infraestructura vial. Las VANETs ofrecen la oportunidad para desarrollar aplicaciones revolucionarias en el ámbito de la seguridad y eficiencia vial. Al ser un dominio tan novedoso, existe una serie de cuestiones abiertas, como el diseño de la infraestructura de estaciones base necesaria y el encaminamiento (routing) y difusión (broadcasting) de paquetes de datos, que todavía no han podido resolverse empleando estrategias clásicas. Es por tanto necesario crear y estudiar nuevas técnicas que permitan de forma eficiente, eficaz, robusta y flexible resolver dichos problemas.
Este trabajo de tesis doctoral propone el uso de computación inspirada en la naturaleza o Computación Natural (CN) para tratar algunos de los problemas más importantes en el ámbito de las VANETs, porque representan una serie de algoritmos versátiles, flexibles y eficientes para resolver problemas complejos. Además de resolver los problemas VANET en los que nos enfocamos, se han realizado avances en el uso de estas técnicas para que traten estos problemas de forma más eficiente y eficaz. Por último, se han llevado a cabo pruebas reales de concepto empleando vehículos y dispositivos de comunicación reales en la ciudad de Málaga (España).
La tesis se ha estructurado en cuatro grandes fases. En la primera fase, se han estudiado los principales fundamentos en los que se basa esta tesis. Para ello se hizo un estudio exhaustivo sobre las tecnologías que emplean las redes vehiculares, para así, identificar sus principales debilidades. A su vez, se ha profundizado en el análisis de la CN como herramienta eficiente para resolver problemas de optimización complejos, y de cómo utilizarla en la resolución de los problemas en VANETs. En la segunda fase, se han abordado cuatro problemas de optimización en redes vehiculares: la transferencia de archivos, el encaminamiento (routing) de paquetes, la difusión (broadcasting) de mensajes y el diseño de la infraestructura de estaciones base necesaria para desplegar redes vehiculares. Para la resolución de dichos problemas se han propuesto diferentes algoritmos CN que se clasifican en algoritmos evolutivos (evolutionary algorithms, EAs), métodos de inteligencia de enjambre (swarm intelligence, SI) y enfriamiento simulado (simulated annealing, SA). Los resultados obtenidos han proporcionado protocolos de han mejorado de forma significativa las comunicaciones en VANETs. En la tercera y última fase, se han realizado experimentos empleando vehículos reales circulando por las carreteras de Málaga y que se comunicaban entre sí. El principal objetivo de estas pruebas ha sido el validar las mejoras que presentan los protocolos que se han optimizado empleando CN. Los resultados obtenidos de las fases segunda y tercera confirman la hipótesis de trabajo, que la CN es una herramienta eficiente para tratar el diseño inteligente en redes vehiculares
A cultural algorithm for pomdps from stochastic inventory control
Abstract. Reinforcement Learning algorithms such as SARSA with an eligibility trace, and Evolutionary Computation methods such as genetic algorithms, are competing approaches to solving Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs) which occur in many fields of Artificial Intelligence. A powerful form of evolutionary algorithm that has not previously been applied to POMDPs is the cultural algorithm, in which evolving agents share knowledge in a belief space that is used to guide their evolution. We describe a cultural algorithm for POMDPs that hybridises SARSA with a noisy genetic algorithm, and inherits the latter’s convergence properties. Its belief space is a common set of state-action values that are updated during genetic exploration, and conversely used to modify chromosomes. We use it to solve problems from stochastic inventory control by finding memoryless policies for nondeterministic POMDPs. Neither SARSA nor the genetic algorithm dominates the other on these problems, but the cultural algorithm outperforms the genetic algorithm, and on highly non-Markovian instances also outperforms SARSA.
Approches avancées pour la planification et l'ordonnancement en contexte dynamique
Cette thèse présente trois approches pour aider les entreprises dans la planification dans un contexte dynamique. Chaque approche aide à différents niveaux de la planification (décisions stratégiques à long terme, tactique à moyen terme, décision opérationnelle à court terme ou même au moment de l'exécution). Après la génération d'un plan, il est possible que des événements rendent le plan inutilisable. L'entreprise doit alors générer un autre plan suivant ces nouvelles informations. Il est donc important pour une entreprise de pouvoir s'adapter rapidement aux changements et d'être plus agile. Les entreprises peuvent utiliser des systèmes d'aide à la décision permettant de les aider à prendre de meilleures décisions pour leur planification. Ces outils, bien qu'ils soient performants pour résoudre un problème, sont souvent non adaptés au contexte dynamique des entreprises. Cette thèse présente trois approches permettant d'adapter les plans rapidement suivant l'évolution des problèmes. La première approche est pour le niveau tactique de la planification. Le plan tactique considère un certain horizon de planification (ex. : 52 semaines). La solution trouvée pour cet horizon devient obsolète après un certain temps, car plusieurs éléments du problème ont changé. Il serait avantageux pour une entreprise de toujours tenir à jour le plan chaque fois qu'il y a une nouvelle information. Par contre, générer un nouveau plan demande beaucoup de temps. L'approche que nous proposons est de tenir à jour le plan, mais en s'aidant des décisions prises précédemment. Nous avons testé cette approche sur le problème d'optimiser la position des outils pour les machines à commande numérique avec tourelles. Nous avons conçu un programme à nombres entiers pour résoudre le problème. Après avoir trouvé la position optimale des outils pour chaque produit usiné, il est possible qu'un nouveau produit s'ajoute à la liste des produits à usiner. Il y a un grand coût en temps de production à devoir modifier la position des outils. Nous devons donc trouver la position des outils pour le nouveau produit sans changer la position des outils pour les autres produits pour éviter de perdre trop de temps. Le modèle conçu pour résoudre le problème comporte une fonction objectif permettant d'être réutilisé lors de l'ajout d'un nouveau produit. Il est alors possible de voir l'évolution de la solution chaque fois qu'on ajoute un nouveau produit. À chaque ajout d'un nouveau produit, nous pouvons évaluer s'il est avantageux de changer la position des outils pour tous les produits. La deuxième approche est pour le niveau opérationnel de la planification. Le planificateur peut s'aider d'un programme d'optimisation pour trouver un plan réalisable et optimal à son problème. Cependant, au niveau opérationnel, il peut arriver divers imprévus rendant le plan désuet. Par exemple, une commande de matériel peut arriver en retard ce qui crée un délai avant de pouvoir fabriquer un certain produit. Il faut donc trouver une alternative au plan initiale pour pallier cet imprévu. Il peut être difficile et même impossible pour un humain de changer le plan tout en respectant les contraintes du problème et l'optimalité du plan initial. Le planificateur peut exécuter une nouvelle fois le programme d'optimisation pour prendre en considération cet imprévu, mais cela demande un certain temps dont le planificateur n'a pas pour prendre la décision. L'approche proposée est d'utiliser un système à initiative partagée. Ce système permet de changer une solution retournée par un programme mixte à nombres entiers tout en conservant l'optimalité de la solution. Le système génère plusieurs solutions pour pouvoir rapidement retourner une solution suivant une modification à la solution par le planificateur. Pour générer les solutions rapidement, le système repose sur une technique personnalisée basée sur le noyau de la matrice de contraintes. La troisième approche est pour le niveau stratégique de la planification. Les décisions au niveau stratégique sont pour le long terme. Par exemple, une entreprise manufacturière doit décider quelles ressources achetées pour améliorer sa productivité. L'approche proposée est de suggérer des choix au planificateur lors de la génération des plans au niveau opérationnel ou tactique. L'entreprise peut alors prendre des choix plus rapidement sans devoir mettre beaucoup d'efforts d'analyse. Cette approche est testée sur un problème d'ordonnancement qui se fait au niveau de la planification opérationnelle. Suivant la génération du plan à l'aide de la programmation par contraintes, il est possible de suggérer des ressources à acheter pour améliorer la solution. Cette approche utilise l'apprentissage automatique pour prédire l'impact sur la solution d'apporter certains changements comme par exemple d'acheter une nouvelle ressource. L'idée est de s'entraîner sur les instances du problème passées pour faire des suggestions sur l'instance du problème courant.This thesis presents three approaches to help companies pla in a dynamic context. Each approach helps at different levels of planning: strategic decisions for long-term, tactics decisions for medium-term, operational decisions for short-term or even at the time of execution. After the generation of a plan, it is possible that the plan becomes unusable following an unforeseen event. The company must then generate another plan based on this new information. It is therefore important for a company to be able to adapt quickly to changes and to be more agile. Companies can use decision support systems to help them make better decisions for their planning. These tools are effective in solving a problem, but are often not adapted to the dynamic context of companies. This thesis presents three approaches to make it possible to adapt the plans quickly following the evolution of the problems. The first approach is for the tactical level of planning. The tactical plan considers a certain planning horizon (ex.: 52 weeks). The solution found for this horizon becomes obsolete after some time, because several elements of the problem have changed. It would be advantageous for a business to always keep the plan up to date whenever there is new information. However, it would take a lot of time. Our approach is to keep the plan up to date, but with the help of decisions made previously. We tested this approach on the problem of optimizing the position of the tools for CNC machines with turrets. We designed an integer program to solve the problem. After finding the optimal tool position for each product to be machined, a new product may be added to the list of products to be machined. There is a great time cost in having to change the position of the tools. We must therefore find the position of the tools for the new product without changing the position of the tools for the other products. The template designed to solve the problem has an objective function that can be reused when adding a new product. It is then possible to see the evolution of the solution when a new product is added. The second approach is for the operational level of planning. The planner can use an optimization program to find a feasible and optimal plan for his/her problem. However, there can be various unforeseen events that make the plan obsolete. For example, a material order may arrive late which creates a delay before being able to manufacture a product. We must therefore find an alternative to the initial plan to overcome this unforeseen event. It can be difficult and even impossible for a human to change the plan while respecting the constraints of the problem as well as the optimality of the plan. The planner may run the optimization program again to take this unforeseen into consideration, but it may take too long. The proposed approach is to use a mixed initiative system making it possible to change a solution returned by an integer program while maintaining the optimality of the solution. The system generates several solutions to be able to quickly return a solution following a modification by the planner. The system is based on a custom technique based on the kernel of the constraint matrix. The third approach is for the strategic level of planning. Decisions at the strategic level are for the long term. For example, a manufacturing company must decide which tools to purchase to improve their productivity. The proposed approach is to suggest choices to the planner when generating plans at the operational level. The business can make choices faster without having to put in a lot of analytical effort. This approach is tested on a scheduling problem located at the operational planning level. This approach uses machine learning to predict the impact on the solution of making certain changes such as purchasing a new resource. The idea is to practice on past problem instances to make suggestions on the current problem instance
An Approach Based on Particle Swarm Optimization for Inspection of Spacecraft Hulls by a Swarm of Miniaturized Robots
The remoteness and hazards that are inherent to the operating environments of space infrastructures promote their need for automated robotic inspection. In particular, micrometeoroid and orbital debris impact and structural fatigue are common sources of damage to spacecraft hulls. Vibration sensing has been used to detect structural damage in spacecraft hulls as well as in structural health monitoring practices in industry by deploying static sensors. In this paper, we propose using a swarm of miniaturized vibration-sensing mobile robots realizing a network of mobile sensors. We present a distributed inspection algorithm based on the bio-inspired particle swarm optimization and evolutionary algorithm niching techniques to deliver the task of enumeration and localization of an a priori unknown number of vibration sources on a simplified 2.5D spacecraft surface. Our algorithm is deployed on a swarm of simulated cm-scale wheeled robots. These are guided in their inspection task by sensing vibrations arising from failure points on the surface which are detected by on-board accelerometers. We study three performance metrics: (1) proximity of the localized sources to the ground truth locations, (2) time to localize each source, and (3) time to finish the inspection task given a 75% inspection coverage threshold. We find that our swarm is able to successfully localize the present so
Advances in Intelligent Vehicle Control
This book is a printed edition of the Special Issue Advances in Intelligent Vehicle Control that was published in the journal Sensors. It presents a collection of eleven papers that covers a range of topics, such as the development of intelligent control algorithms for active safety systems, smart sensors, and intelligent and efficient driving. The contributions presented in these papers can serve as useful tools for researchers who are interested in new vehicle technology and in the improvement of vehicle control systems
6th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering
Producción CientíficaThis ebook contains the 37 full papers submitted to the 6th International Conference on Mechanical Models in Structural Engineering (CMMOST 2021) held in Valladolid on December 2021
The European Landing Obligation. Reducing Discards in Complex, Multi-Species and Multi-Jurisdictional Fisheries
This open access book provides a comprehensive examination of the European Landing Obligation policy from many relevant perspectives. It includes evaluations of its impacts at economical, socio-cultural, ecological and institutional levels. It also discusses the feasibility and benefits of several potential mitigation strategies. The book was timely published, exactly at the time where the Landing Obligation was planned to be fully implemented. This book is of significant interest to all stakeholders involved, but also to the general public of Europe and to other jurisdictions throughout the world that are also searching for ways to deal with by-catch and discard issues