60 research outputs found

    On the performance of ACO-based methods in p2p resource discovery

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    Over the recent years peer-to-peer (p2p) systems have become increasingly popular. As of today most ofthe internet IP traffic is already transmitted in this format and still it is said to double in volume till 2014.Most p2p systems, however, are not pure serverless solutions, nor is the searching in those networkshighly efficient, usually achieved by simple flooding. In order to confront with the growing traffic wemust consider more elaborate search mechanisms and far less centralized environments. An effectiveproposal to this problem is to solve it in the domain of ant colony optimization metaheuristics. In thispaper we present an overview of ACO algorithms that offer the best potential in this field, under the strictrequirements and limitations of a pure p2p network. We design several experiments to serve as an evalu-ation platform for the mentioned algorithms to conclude the features of a high quality approach. Finally,we consider two hybrid extensions to the classical algorithms, in order to examine their contribution tothe overall quality robustness.© 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.This work was funded by the Spanish Ministry of Education and Science and Innovation under the National Strategic Program of Scientific Research, Development and Technological Innovation (I+D+i) project TIN2010-20488. Kamil Krynicki is supported by a FPI fellowship from Universidad Politecnica de Valencia.Krynicki, KK.; Jaén Martínez, FJ.; Mocholí Agües, JA. (2013). On the performance of ACO-based methods in p2p resource discovery. Applied Soft Computing. 13(12):4813-4831. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2013.07.022S48134831131

    Natural computing for vehicular networks

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    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

    Efficient design of post-tensioned concrete box-girder road bridges based on sustainable multi-objective criteria

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    [EN] Bridges, as an important component of infrastructure, are expected to meet all the requirements for a modern society. Traditionally, the primary aim in bridge design has been to achieve the lowest cost while guaranteeing the structural efficiency. However, concerns regarding building a more sustainable future have change the priorities of society. Ecological and durable structures are increasingly demanded. Under these premises, heuristic optimization methods provide an effective alternative to structural designs based on experience. The emergence of new materials, structural designs and sustainable criteria motivate the need to create a methodology for the automatic and accurate design of a real post-tensioned concrete bridge that considers all these aspects. For the first time, this thesis studies the efficient design of post-tensioned concrete box-girder road bridges from a sustainable point of view. This research integrates environmental, safety and durability criteria into the optimum design of the bridge. The methodology proposed provides multiple trade-off solutions that hardly increase the cost and achieve improved safety and durability. Likewise, this approach quantifies the sustainable criteria in economic terms, and evaluates the effect of these criteria on the best values of the variables. In this context, a multi-objective optimization is formulated to provide multiple trade-off and high-performing solutions that balance economic, ecologic and societal goals. An optimization design program selects the best geometry, concrete type, reinforcement and post-tensioning steel that meet the objectives selected. A three-span continuous box-girder road bridge located in a coastal region is selected for a case study. This approach provides vital knowledge about this type of bridge in the sustainable context. The life-cycle perspective has been included through a lifetime performance evaluation that models the bridge deterioration process due to chloride-induced corrosion. The economic, environmental and societal impacts of maintenance actions required to extend the service life are examined. Therefore, the proposed goals for an efficient design have been switch from initial stage to life-cycle consideration. Faced with the large computational time of multi-objective optimization and finite-element analysis, artificial neural networks (ANNs) are integrated in the proposed methodology. ANNs are trained to predict the structural response based on the design variables, without the need to analyze the bridge response. The multi-objective optimization problem results in a set of trade-off solutions characterized by the presence of conflicting objectives. The final selection of preferred solutions is simplified by a decision-making technique. A rational technique converts a verbal pairwise comparison between criteria with a degree of uncertainty into numerical values that guarantee the consistency of judgments. This thesis gives a guide for the sustainable design of concrete structures. The use of the proposed approach leads to designs with lower life-cycle cost and emissions compared to general design approaches. Both bridge safety and durability can be improved with a little cost increment by choosing the correct design variables. In addition, this methodology is applicable to any type of structure and material.[ES] Los puentes, como parte importante de una infraestructura, se espera que reúnan todos los requisitos de una sociedad moderna. Tradicionalmente, el objetivo principal en el diseño de puentes ha sido lograr el menor coste mientras se garantiza la eficiencia estructural. Sin embargo, la preocupación por construir un futuro más sostenible ha provocado un cambio en las prioridades de la sociedad. Estructuras más ecológicas y duraderas son cada vez más demandadas. Bajo estas premisas, los métodos de optimización heurística proporcionan una alternativa eficaz a los diseños estructurales basados en la experiencia. La aparición de nuevos materiales, diseños estructurales y criterios sostenibles motivan la necesidad de crear una metodología para el diseño automático y preciso de un puente real de hormigón postesado que considere todos estos aspectos. Por primera vez, esta tesis estudia el diseño eficiente de puentes de hormigón postesado con sección en cajón desde un punto de vista sostenible. Esta investigación integra criterios ambientales, de seguridad estructural y durabilidad en el diseño óptimo del puente. La metodología propuesta proporciona múltiples soluciones que apenas encarecen el coste y mejoran la seguridad y durabilidad. Al mismo tiempo, se cuantifica el enfoque sostenible en términos económicos, y se evalúa el efecto que tienen dichos criterios en el valor óptimo de las variables. En este contexto, se formula una optimización multiobjetivo que proporciona soluciones eficientes y de compromiso entre los criterios económicos, ecológicos y sociales. Un programa de optimización del diseño selecciona la mejor combinación de geometría, tipo de hormigón, armadura y postesado que cumpla con los objetivos seleccionados. Se ha escogido como caso de estudio un puente continuo en cajón de tres vanos situado en la costa. Este método proporciona un mayor conocimiento sobre esta tipología de puentes desde un punto de vista sostenible. Se ha estudiado el ciclo de vida a través de la evaluación del deterioro estructural del puente debido al ataque por cloruros. Se examina el impacto económico, ambiental y social que produce el mantenimiento necesario para extender la vida útil del puente. Por lo tanto, los objetivos propuestos para un diseño eficiente han sido trasladados desde la etapa inicial hasta la consideración del ciclo de vida. Para solucionar el problema del elevado tiempo de cálculo debido a la optimización multiobjetivo y el análisis por elementos finitos, se han integrado redes neuronales en la metodología propuesta. Las redes neuronales son entrenadas para predecir la respuesta estructural a partir de las variables de diseño, sin la necesidad de analizar el puente. El problema de optimización multiobjetivo se traduce en un conjunto de soluciones de compromiso que representan objetivos contrapuestos. La selección final de las soluciones preferidas se simplifica mediante una técnica de toma de decisiones. Una técnica estructurada convierte los juicios basados en comparaciones por pares de elementos con un grado de incertidumbre en valores numéricos que garantizan la consistencia de dichos juicios. Esta tesis proporciona una guía que extiende y mejora las recomendaciones sobre el diseño de estructuras de hormigón dentro del contexto de desarrollo sostenible. El uso de la metodología propuesta lleva a diseños con menor coste y emisiones del ciclo de vida, comparado con diseños que siguen metodologías generales. Los resultados demuestran que mediante una correcta elección del valor de las variables se puede mejorar la seguridad y durabilidad del puente con un pequeño incremento del coste. Además, esta metodología es aplicable a cualquier tipo de estructura y material.[CA] Els ponts, com a part important d'una infraestructura, s'espera que reunisquen tots els requisits d'una societat moderna. Tradicionalment, l'objectiu principal en el disseny de ponts ha sigut aconseguir el menor cost mentres es garantix l'eficiència estructural. No obstant això, la preocupació per construir un futur més sostenible ha provocat un canvi en les prioritats de la societat. Estructures més ecològiques i durables són cada vegada més demandades. Davall estes premisses, els mètodes d'optimització heurística proporcionen una alternativa eficaç als dissenys estructurals basats en l'experiència. L'aparició de nous materials, dissenys estructurals i criteris sostenibles motiven la necessitat de crear una metodologia per al disseny automàtic i precís d'un pont real de formigó posttesat que considere tots estos aspectos. Per primera vegada, esta tesi estudia el disseny eficient de ponts de formigó posttesat amb secció en calaix des d'un punt de vista sostenible. Esta investigació integra criteris ambientals, de seguretat estructural i durabilitat en el disseny òptim del pont. La metodologia proposada proporciona múltiples solucions que a penes encarixen el cost i milloren la seguretat i durabilitat. Al mateix temps, es quantifica l'enfocament sostenible en termes econòmics, i s'avalua l'efecte que tenen els dits criteris en el valor òptim de les variables. En este context, es formula una optimització multiobjetivo que proporciona solucions eficients i de compromís entre els criteris econòmics, ecològics i socials. Un programa d'optimització del disseny selecciona la millor geometria, tipus de formigó, armadura i posttesat que complisquen amb els objectius seleccionats. S'ha triat com a cas d'estudi un pont continu en calaix de tres vans situat en la costa. Este mètode proporciona un major coneixement sobre esta tipologia de ponts des d'un punt de vista sostenible. S'ha estudiat el cicle de vida a través de l'avaluació del deteriorament estructural del pont a causa de l'atac per clorurs. S'examina l'impacte econòmic, ambiental i social que produïx el manteniment necessari per a estendre la vida útil del pont. Per tant, els objectius proposats per a un disseny eficient han sigut traslladats des de l'etapa inicial fins a la consideració del cicle de vida. Per a solucionar el problema de l'elevat temps de càlcul degut a l'optimització multiobjetivo i l'anàlisi per elements finits, s'han integrat xarxes neuronals en la metodologia proposada. Les xarxes neuronals són entrenades per a predir la resposta estructural a partir de les variables de disseny, sense la necessitat d'analitzar el pont. El problema d'optimització multiobjetivo es traduïx en un conjunt de solucions de compromís que representen objectius contraposats. La selecció final de les solucions preferides se simplifica per mitjà d'una tècnica de presa de decisions. Una tècnica estructurada convertix els juís basats en comparacions per parells d'elements amb un grau d'incertesa en valors numèrics que garantixen la consistència dels dits juís. Esta tesi proporciona una guia que estén i millora les recomanacions sobre el disseny d'estructures de formigó dins del context de desenrotllament sostenible. L'ús de la metodologia proposada porta a dissenys amb menor cost i emissions del cicle de vida, comparat amb dissenys que seguixen metodologies generals. Els resultats demostren que per mitjà d'una correcta elecció del valor de les variables es pot millorar la seguretat i durabilitat del pont amb un xicotet increment del cost. A més, esta metodologia és aplicable a qualsevol tipus d'estructura i material.García Segura, T. (2016). Efficient design of post-tensioned concrete box-girder road bridges based on sustainable multi-objective criteria [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/73147TESI

    Optimization for Decision Making II

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    In the current context of the electronic governance of society, both administrations and citizens are demanding the greater participation of all the actors involved in the decision-making process relative to the governance of society. This book presents collective works published in the recent Special Issue (SI) entitled “Optimization for Decision Making II”. These works give an appropriate response to the new challenges raised, the decision-making process can be done by applying different methods and tools, as well as using different objectives. In real-life problems, the formulation of decision-making problems and the application of optimization techniques to support decisions are particularly complex and a wide range of optimization techniques and methodologies are used to minimize risks, improve quality in making decisions or, in general, to solve problems. In addition, a sensitivity or robustness analysis should be done to validate/analyze the influence of uncertainty regarding decision-making. This book brings together a collection of inter-/multi-disciplinary works applied to the optimization of decision making in a coherent manner

    Hyper-heuristic decision tree induction

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    A hyper-heuristic is any algorithm that searches or operates in the space of heuristics as opposed to the space of solutions. Hyper-heuristics are increasingly used in function and combinatorial optimization. Rather than attempt to solve a problem using a fixed heuristic, a hyper-heuristic approach attempts to find a combination of heuristics that solve a problem (and in turn may be directly suitable for a class of problem instances). Hyper-heuristics have been little explored in data mining. This work presents novel hyper-heuristic approaches to data mining, by searching a space of attribute selection criteria for decision tree building algorithm. The search is conducted by a genetic algorithm. The result of the hyper-heuristic search in this case is a strategy for selecting attributes while building decision trees. Most hyper-heuristics work by trying to adapt the heuristic to the state of the problem being solved. Our hyper-heuristic is no different. It employs a strategy for adapting the heuristic used to build decision tree nodes according to some set of features of the training set it is working on. We introduce, explore and evaluate five different ways in which this problem state can be represented for a hyper-heuristic that operates within a decisiontree building algorithm. In each case, the hyper-heuristic is guided by a rule set that tries to map features of the data set to be split by the decision tree building algorithm to a heuristic to be used for splitting the same data set. We also explore and evaluate three different sets of low-level heuristics that could be employed by such a hyper-heuristic. This work also makes a distinction between specialist hyper-heuristics and generalist hyper-heuristics. The main difference between these two hyperheuristcs is the number of training sets used by the hyper-heuristic genetic algorithm. Specialist hyper-heuristics are created using a single data set from a particular domain for evolving the hyper-heurisic rule set. Such algorithms are expected to outperform standard algorithms on the kind of data set used by the hyper-heuristic genetic algorithm. Generalist hyper-heuristics are trained on multiple data sets from different domains and are expected to deliver a robust and competitive performance over these data sets when compared to standard algorithms. We evaluate both approaches for each kind of hyper-heuristic presented in this thesis. We use both real data sets as well as synthetic data sets. Our results suggest that none of the hyper-heuristics presented in this work are suited for specialization – in most cases, the hyper-heuristic’s performance on the data set it was specialized for was not significantly better than that of the best performing standard algorithm. On the other hand, the generalist hyper-heuristics delivered results that were very competitive to the best standard methods. In some cases we even achieved a significantly better overall performance than all of the standard methods

    Improving a State-of-the-Art Heuristic for the Minimum Latency Problem with Data Mining

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    Recently, hybrid metaheuristics have become a trend in operations research. A successful example combines the Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP) and data mining techniques, where frequent patterns found in high-quality solutions can lead to an efficient exploration of the search space, along with a significant reduction of computational time. In this work, a GRASP-based state-of-the-art heuristic for the Minimum Latency Problem (MLP) is improved by means of data mining techniques for two MLP variants. Computational experiments showed that the approaches with data mining were able to match or improve the solution quality for a large number of instances, together with a substantial reduction of running time. In addition, 88 new cost values of solutions are introduced into the literature. To support our results, tests of statistical significance, impact of using mined patterns, equal time comparisons and time-to-target plots are provided.Comment: This document is a dissertation fil

    Solving Multiple Timetabling Problems at Danish High Schools

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

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    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

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    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
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