Self-organized Network Management Model For Next Generation Wireless Heterogeneous Systems

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2014Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Instıtute of Science and Technology, 2014Son yıllarda artan mobil cihaz kullanımı ve beraberinde getirdiği yüksek ağ trafiği, iş çıkarımı ve gecikme problemlerini gündeme getirmiştir. Kullanıcı paketleri giderek artan bir gecikme ve seğirme ile karşılaşmaya başlamış ve bunun neticesinde iş çıkarımı aşırı düzeyde düşmüştür. LTE sistemlerinin geliştirilmesi ve uygulamaya alınmasıyla birlikte frekansların tekrardan kullanımı ve taşıyıcı birleştirme fikirleri gündeme gelmiştir. Ancak taşıyıcı birleştirme ağ kapasitesinde aktif bir uygulama olmakla birlikte güç tüketimi konusunda kayda değer bir gelişme sunamamıştır. Güç tüketimi bakımından frekansların tekrar kullanılabilirliği ve beraberinde getirdiği küçük ağ yapıları fikri nispeten daha parlak sonuçlar yaratmıştır. Temel olarak, daha sınırlı alanlarda daha düşük güçte baz istasyonları kurularak aynı frekansların kullanılması fikrine dayanan bu yöntem, kullanıcıyla olan mesafenin az olmasından dolayı güç tüketiminde azalma getirmiştir. Ancak küçük ağ sistemlerinin kullanımlarının yaygınlaşmasıyla birlikte, farklı ağların birbirine yaptığı girişim giderek artmıştır. Artan girişim problemi netice itibariyle güç tüketiminde azımsanmayacak bir artışa neden olmuştur. Aynı zamanda, ağ yapısının heterojen özellik kazanmasıyla birlikte kaynak atama da giderek zorlaşan bir alan olmuş ve netice itibariyle hem sermaye harcamalarını hem de işletim masraflarını arttırmıştır. Bu süreçte, kapasite artışını kontrol etmek için uygulanan bir diğer yöntem ise ağ içerisindeki baz istasyonunun yayın gücünü arttırmaktır. Felsefe olarak, baz istasyonunun yayın gücünün artması beraberinde ağın iş çıkarımının artmasını tetiklemektedir. Bu felsefeye dayanarak daha yüksek kapasiteye sahip, çok daha yüksek güç tüketimi olan kablosuz ağ bağlantı noktaları geliştirilmiştir. Ancak güç tüketimindeki aşırı artış, artan girişim problemi nedeniyle iş çıkarımında kısıtlı miktarda bir artış sağlarken, hem işletim maliyetlerinin hem de elektronik yaşlanmanın artmasına neden olmuştur. Bu yaşlanma problemiyle cihazların kullanım ömürleri ciddi miktarda azalırken sermaye masrafları da üssel olarak artmıştır. Uygulanan bu yöntemler ağ performansı ile güç tüketimi arasındaki ödünleşimi keskin bir şekilde ortaya koymuştur. Bu nedenle performans bakımından üstün olan ağ yönetim sistemlerinde, güç tüketimini iyileştirmek için ilave yöntemler araştırılmaya başlanmıştır. Bu araştırmalar göstermiştir ki güç tüketimindeki problemlerin başlıca nedeni yönetim sisteminin gün içinde sıklıkla değişen trafik akışını takip edememesidir. Bu nedenle ağ sistemleri genellikle ağa fazlaca kaynak sunmakta bu da güç tüketiminde ciddi artışa neden olmaktadır. Kendini düzenleyen ağ yönetim mekanizması gün içerisinde aktif olarak değişmekte olan trafik ve ağ koşullarının yönetim mekanizmasınca etkin bir şekilde kontrol edilerek, ağ yapısının en verimli yapıya getirilmesini sağlamaktadır. Bu en iyileme işlemi kendini düzenleyen ağ yönetim sistemlerinde tanımlanmış olan üç adet temel yapıya dayanmaktadır. Bu yapılar kendini ayarlama, kendini en iyileme ve kendini iyileştirmedir. Ağ yapısındaki bu ödünleşimin görünürlüğü, kendini düzenleyen ağ yapısının geliştirilmesiyle birlikte azalmıştır. Ancak bu ödünleşim, yeni bir kullanıcı yapısının geliştirilmesiyle birlikte yeniden görünür hale gelmiştir. Tümdevre tasarımında ve gerçeklenmesinde ortaya çıkan ilerlemeler çok daha gelişmiş ve verimli sistemlerin hem daha ucuza hem de daha küçük boyutlarda yapılmasını sağlamıştır. Bu durum ise günlük hayatta sıkça kullanılmakta olan kullanıcı cihazlarına RF alıcı ve vericilerinin eklenmesine olanak sağlamıştır. Bu cihazlar gün içerisinde oldukça fazla miktarda veri oluşturmakta ve bu verileri kendi iş tanımlarına göre belli birimlere iletmektedirler. Bu cihazların RF yapıları taşımasıyla birlikte, bu veri akışını sağlamak için birbirlerine bağlanması fikri ortaya çıkmıştır. Bu şekilde, cihazların ağı (CA) fikri ilk defa ortaya atılmıştır. Bu yeni ağ yapısının geliştirilmesiyle birlikte ortaya daha önceden var olmayan yeni bir kullanıcı tipi çıkmıştır. Klasik mobil kullanıcıdan farklı olarak, gecikme ya da seğirme konusunda herhangi bir performans beklentisi olmayan bu cihazlar açısından, en önemli kriter güç tüketimidir. Bu bakımdan geliştirilmiş olan bu yeni kullanıcı türü mobil kullanıcılarla duyarga cihazlarının arasında bir yapıya sahiptir. Ancak var olan kendini düzenleyen ağ yönetim modelleri önceliği ağın servis kalitesini en iyilemeye ayırdıklarından, yeni gelişmiş olan cihazlar açısından yetersiz kalmışlardır. Şu anda günlük cihaz yönetiminde genellikle doğaçlama yöntemler ve duyarga ağlarında kullanılmakta olan algoritmalar kullanılmaktadır. Ancak günlük cihaz ağıyla mobil kullanıcı ağlarının arasındaki etkileşimlerin artması beraberinde her iki kullanıcıyı birlikte kontrol edebilen sistemlerin geliştirilmesi ihtiyacını doğurmuştur. Bu tez kapsamında her iki kullanıcı modelini de etkin bir şekilde yönetebilecek kendini düzenleyebilen ağ yapısı önerilemektedir. Bu amaçla iki farklı kullanıcı için ayrı ayrı performans beklentilerini karşılayabilen birer ağ kontrol sistemi geliştirilmiş olup, arkasından bu iki model birleştirerek, her iki kullanıcı modeline de yüksek performansla hizmet sunabilen bir yapı geliştirilmiştir.  Bu amaçla öncelikle doğadan esinlenilerek, kendini düzenleyen ağ yapısı geliştirilmiştir. Bu yapıda basitlik ve etkin olma özelliklerinin yanı sıra güçlü bir bellek yönetimi özelliğine sahip olmasından dolayı bağışıklık sistemi model alınmıştır. Tasarım süresinde bağışıklık sistemindeki B-hücresi, T-hücresi, Timüs organı ve antijen yapılarından esinlenilerek önerdiğimiz kendini düzenleyen yapının kendini ayarlama, kendini en iyileme, kendini iyileştirme ve problem tespiti kısımları tasarlanmıştır. Önermekte olduğumuz yapı, pek çok küçük ağ taşıyan bir ağı yönetmekte olan ana baz istasyonları için tasarlanmıştır. Küçük ağ baz istasyonları, haberleşme için kullanmakta oldukları gücü ve kullanıcı sayısını ana baz istasyonuna yollamaktadırlar. Verilen bu değerlere göre ana baz istasyonu, küçük ağ baz istasyonunun enerji verimini incelemekte ve verimsiz olduğuna karar vermesi durumunda daha önceden tanımlanmış olan üç farklı yöntemden birini olasılıksal olarak seçmektedir. Uygulanan yöntemin uygunluğu, T-hücresinden esinlenilmiş olan kendini en iyileme birimi tarafından incelenmekte ve bunun geçerli bir yöntem olup olmadığına karar verilmektedir. Verimin uygun olduğuna karar verilmesi halinde, karşılaşılan ağ sorunuyla uygulanan yöntem birbiriyle eşleştirilerek saklanmaktadır. Eğer uygun olmadığına karar verilirse, bu eşleştirme kaldırılmakta ve böylece etkin olmayan yöntem elenmektedir. Bu yöntem neticesinde en uygun çözümleri taşıyan yapıların oluşması sağlanacaktır ki; bu da bir sonraki hedefimiz olan hizmet alanındaki iyileşmeyi önümüze getirmektedir. Timüs organından esinlenilmiş olan kendini iyileştirme yapısı ağ yönetiminin politikasına karar vermekte ve bu politikaya göre sorunlu durumları belirlemektedir. Tez kapsamında aynı zamanda Markov yapısı sunulmuş olup kararlı bir yapıda baz istasyonlarının hangi metotları aktif bir şekilde kullanacakları incelenmiştir. Benzetim sonuçları ortaya koymaktadır ki; önerilmiş olan yapı enerji tüketimini düzenleyip ağdaki yük dağılımını iyileştirirken, ağa kabul oranında %26 bir iyileşme sunmaktadır. İkinci olarak, günlük ağ cihazları için kendini düzenleyebilen bir sistem önerilmiştir. Bu yapıda ağın güç tüketiminin daha verimli bir hale getirilmesi hedeflenmiş olup bu amaçla kullanılmayan cihazların uykuya yatırılması esasına dayanan bir en iyileme tekniği geliştirilmiştir. Bu yapı içerisinde öncelikle gözlenilmesi beklenen olay yoğunluğu kullanılarak, aktif olması gereken cihaz sayısına karar verilmiştir. Hesaplanan bu cihaz sayısı hedeflenen olay yoğunluğunu gözlemlemek için kullanılması gereken cihaz yoğunluğudur. Bu yoğunluğun hesaplanması sırasında aktif kapsama alanı denilen bir katsayı tasarlanmış ve böylece aynı alanı kapsayan cihazların bu hesaplamada hata oluşturması engellenmiştir. Cihazların açık ve kapalı olacakları aralıkların belirlenmesi sırasında, çakışma katsayısı ve uzaysal bağıntıların yerel bilgisi kullanılmıştır. Çakışma katsayısı cihazın başka cihazlar tarafından kapsanmayan bölgeleri ne kadar kapsadığına göre hesaplanmakta ve bu şekilde bir liste yapılmaktadır. Öncelikle, en yüksek çakışma katsayısına sahip cihazlar aktif hale getirilirler. Yeterli cihaz sayısına ulaşılamaması durumundaysa uzaysal bağıntıların yerel bilgisi kullanılır. Uzaysal bağıntıların yerel bilgisi ile cihazların geriye kalan cihazlara olan uzaklıkları temel alınarak bir sıralama yapılır ve diger aktif cihazlara en uzak olan cihazlar aktif hale getirilerek, gerekli olan diğer cihazlar çalıştırılırlar. Yapılmış olan benzetimler süresince toplamda yetmiş adet cihaz için ağ yapısı incelenmiş olup, neticede hem cihazların ömürleri hem de sürdürülebilirlikleri gözlemlenmiştir. Cihazların ömürleri güçlerinin bittiği zaman olarak belirlenmiş olmakla birlikte, sürdürülebilirlik sınırı, cihazların toplam kapsama alanının %30 oranında düştüğü nokta olarak belirlenmiştir. Netice itibariyle sürdürülebilirlik anlamında %150 gibi bir artış gözlenirken, cihaz ömrü anlamında %220 lik bir artış sağlanmıştır. Daha önceden de anlatıldığı gibi, bu tezin kapsamındaki en temel amaç farklı kullanıcı tiplerinin haberleşmelerini yani hem günlük cihaz haberleşmesini hem de klasik mobil kullanıcı haberleşmesini kontrol edebilen bir ağ yönetim yapısının gerçeklenmesidir. Bu amaçla, daha önceden tanımlamış olduğumuz bağışıklık sisteminden esinlenilmiş kendini düzenleyebilen ağ yapısı ile kendini düzenleyebilen cihazlar yapısını birleştirmiş bulunmaktayız. Bu çalışmada daha önceki çalışmalara ek olarak üç farklı ağ politikası tanımlanmıştır. Bunlar en yüksek performans politikası, en enerji verimli çalışma politikası ve dengeli çalışma politikası olarak gruplandırılabilirler. Bu politikalar yardımıyla gün içerisinde özellikle mobil kullanıcıların beklentisinde ortaya çıkan değişiklikleri takip edebilen bir ağ yapısı tasarlanmıştır. Bunun yanı sıra olay yoğunluğu hesaplanırken, ağırlıklı olasılık fonksiyonu kullanılarak daha fazla olay görülen bölgelerde daha fazla cihazın çalıştırılması sağlanmıştır. Bu ağırlıklı çalışma yönteminin işler hale gelebilmesi için, ağ yapısı temel olarak üç ana kısma bölünmüş ve cihaz yaşam süresindeki incelemeler bu üç ana bölgede farklı olay sıklıklarıyla gerçeklenmiştir. Gerçekleme sonuçları göstermektedir ki, önermekte olduğumuz yöntem karışık kullanıcı çeşitlerini başarılı bir şekilde kontrol edebilmektedir. Tasarımımızın direkt olarak baz istasyonlarını hedef alması, hem kurulum hem de işletim alanlarında ekonomik kazançlar sağlaması ve performanslarda ilerleme oluşturması nedenleriyle özellikle telekomünikasyon şirketleri tarafından kullanılacağı düşünülmektedir. Öte yandan daha gelişmiş haberleşme sistemleri ile hem kullanıcılara sunulan hizmet kalitesi arttırılacak hem de enerji tüketimini ve böylece CO2 salınımını azaltarak çevreye verilen zarar önlenecektir.Increase in mobile devices and RF applications, triggered a bottleneck in the throughput and coverage. Even though the carrier aggregation solved the capacity problems, the quality of service (QoS) decreased tremendously in terms of peak data rates and latency. Providing an effective solution, LTE-A, which integrates the full-frequency reusing scenarios, is proposed. By this way, the idea of micro and femto cells is developed. These small cells are relatively low powered, capable of handling lower number of users and have smaller coverage areas. However, the heterogeneity of networks increased the interference problems interference and eventually resulted in resource allocation problems. Another applied solution to this capacity need is to increase the transmission power of the main base stations. As a general knowledge, it is known that increasing transmission power always increases the throughput. Based on this fact, higher capacity wireless links that consumes higher energy are designed. Both the small cell solution and the higher powered wireless link solution increase the energy consumption of the network. This high power dissipation pointed the tradeoff between energy efficiency and spectral efficiency. The higher power dissipation causes higher operational costs and electronic aging problem, which eventually increases the CAPEX. Due to this, energy optimization algorithms, which can decrease energy consumption while maintaining performance of the network, are investigated. The researches showed that the most of the energy consumption is due to the dynamic nature of the daily traffic. Over providing the network, which eventually causes resource mismanagement, solves the wireless links lack of ability of adaptation to the network's dynamic nature. Self-organizing networks are capable of following the dynamic nature of the network. Using its three predefined bloc, i.e. self-configuration, self-optimization and self-healing, it can adapt itself to the traffic changes and also needs more human intervention.  Even though, the development of self-organizing network structure decrease the visibility of the trade off between spectral energy and energy efficiency, the deployment of a new user type bring out the previous problems. The developments in very and ultra large-scale integration and the decrease in the integrated circuit prices caused the spread of consumer electronics that contains RF modules, namely “things”. These thing devices (TD) produce large amount of data that are gathered from their environment based on their work definitions. The idea of connecting these TDs created the concept of Internet of Things (IoT). However, these new type of users are different from the existing mobile users. They have different QoS requirements and performance metrics. For most of the devices, the latency and jitter are not a realistic problem and they have no throughput concerns. However, they try to optimize their energy consumption over a large period. Due to this reason, they can be classified as a hybrid structure that exists between mobile devices and sensor nodes. The existing self-organizing network deployments are incapable of handling these devices as the existing network management topologies give particular importance to the optimization of the network QoS, which is not valid for TDs. For most of the network management deployments, the applied most optimal network deployment is the worst network topology for IoT networks. The Ad-Hoc algorithms and scheduling algorithms are maintaining the topology management frameworks so far. However, the increasing interactions between these two different user types, i.e. TDs and mobile users, brought the necessity of a complete architecture that can handle both of the users. In this study, a self-organized network management framework that can handle the hybrid user types is proposed. During the development phase of this management framework, we have designed two different network management frameworks for two different homogenous networks.  First, we have developed an immune inspired green self-organizing network (I2-gSON) controller that handles the throughput-concerned mobile users. During this study, we inspired from the immune system concepts and redefined the self-organizing network blocks using immune system features. More specifically, we inspired form B-cell, T-cell, Thymus and antigen concepts and mapped them to the self-configuration, self-optimization, self-healing and low energy efficiency concepts, respectively. The considered network topology consists of small cells and the users. The proposed framework is designed for the main base station structures of the network. The proposed framework uses three actions in the self-configuration block and tries to decrease the power consumption while maintaining the acceptance ratio of the base stations. By the end of the simulations, we observed that the proposed framework stabilizes the energy consumption of the network while increasing the acceptance ratio by 26%. Our second design proposes a self-organizing framework for IoT devices. In this study, we divided the TD types into two, i.e. trigger based devices (TBD) and periodic signaling devices (PSD). The proposed framework looks into the problems of coverage, energy efficiency for IoT. The self-organizing framework of this study decreases the human intervention. We explore first a tradeoff between the coverage and energy demands through simulation studies. Then, we defined two decision metrics, called as conflict and spatial parameters that are used to tune the extent of coverage and region of overlap. Both of these parameters are utilized for network management in self-optimization process. In addition, we develop a sleep mode optimization technique in order to minimize the energy consumption and stabilize the battery lifetime, which is a novel approach that considers the spatial distributions. These results showed that this technique provides 150% increase in durability with 220% increase in the overall lifetime. Finally, using these two different frameworks we proposed a novel hybrid topology management framework that can handle both IoT devices and mobile users. Developing this study, we used the strongholds of each framework and integrated them. We defined three-operation policy that effects the network deployment, i.e. high performance (HP), most energy efficient (MEE) and balanced system (BaS). The mobile user network topology is decided according to the active policy that is determined by the time of the day. IoT deployment is determined using the previously explained self-organizing framework. We used a weighted approach to determine the event probability and to maintain a higher event observation rate. In order to integrate this weighted approach, the network is divided into three subgroups. The simulation results proved that the proposed network could handle both IoT devices and mobile users and maintain high performance with a high-energy efficiency.Yüksek LisansM.Sc

Living in Living Cities

This paper presents an overview of current and potential applications of living technology to some urban problems. Living technology can be described as technology that exhibits the core features of living systems. These features can be useful to solve dynamic problems. In particular, urban problems concerning mobility, logistics, telecommunications, governance, safety, sustainability, and society and culture are presented, while solutions involving living technology are reviewed. A methodology for developing living technology is mentioned, while supraoptimal public transportation systems are used as a case study to illustrate the benefits of urban living technology. Finally, the usefulness of describing cities as living systems is discussed.Comment: 40 pages, 4 figures, overview pape

Background, Systematic Review, Challenges and Outlook

Publisher Copyright: © 2013 IEEE. This research is supported by the Digital Manufacturing and Design Training Network (DiManD) project funded by the European Union through the Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Networks (H2020-MSCA-ITN-2018) under grant agreement no. 814078The concept of smart manufacturing has attracted huge attention in the last years as an answer to the increasing complexity, heterogeneity, and dynamism of manufacturing ecosystems. This vision embraces the notion of autonomous and self-organized elements, capable of self-management and self-decision-making under a context-aware and intelligent infrastructure. While dealing with dynamic and uncertain environments, these solutions are also contributing to generating social impact and introducing sustainability into the industrial equation thanks to the development of task-specific resources that can be easily adapted, re-used, and shared. A lot of research under the context of self-organization in smart manufacturing has been produced in the last decade considering different methodologies and developed under different contexts. Most of these works are still in the conceptual or experimental stage and have been developed under different application scenarios. Thus, it is necessary to evaluate their design principles and potentiate their results. The objective of this paper is threefold. First, to introduce the main ideas behind self-organization in smart manufacturing. Then, through a systematic literature review, describe the current status in terms of technological and implementation details, mechanisms used, and some of the potential future research directions. Finally, the presentation of an outlook that summarizes the main results of this work and their interrelation to facilitate the development of self-organized manufacturing solutions. By providing a holistic overview of the field, we expect that this work can be used by academics and practitioners as a guide to generate awareness of possible requirements, industrial challenges, and opportunities that future self-organizing solutions can have towards a smart manufacturing transition.publishersversionpublishe

A survey of machine learning techniques applied to self organizing cellular networks

In this paper, a survey of the literature of the past fifteen years involving Machine Learning (ML) algorithms applied to self organizing cellular networks is performed. In order for future networks to overcome the current limitations and address the issues of current cellular systems, it is clear that more intelligence needs to be deployed, so that a fully autonomous and flexible network can be enabled. This paper focuses on the learning perspective of Self Organizing Networks (SON) solutions and provides, not only an overview of the most common ML techniques encountered in cellular networks, but also manages to classify each paper in terms of its learning solution, while also giving some examples. The authors also classify each paper in terms of its self-organizing use-case and discuss how each proposed solution performed. In addition, a comparison between the most commonly found ML algorithms in terms of certain SON metrics is performed and general guidelines on when to choose each ML algorithm for each SON function are proposed. Lastly, this work also provides future research directions and new paradigms that the use of more robust and intelligent algorithms, together with data gathered by operators, can bring to the cellular networks domain and fully enable the concept of SON in the near future

Multiple chaotic central pattern generators with learning for legged locomotion and malfunction compensation

An originally chaotic system can be controlled into various periodic dynamics. When it is implemented into a legged robot's locomotion control as a central pattern generator (CPG), sophisticated gait patterns arise so that the robot can perform various walking behaviors. However, such a single chaotic CPG controller has difficulties dealing with leg malfunction. Specifically, in the scenarios presented here, its movement permanently deviates from the desired trajectory. To address this problem, we extend the single chaotic CPG to multiple CPGs with learning. The learning mechanism is based on a simulated annealing algorithm. In a normal situation, the CPGs synchronize and their dynamics are identical. With leg malfunction or disability, the CPGs lose synchronization leading to independent dynamics. In this case, the learning mechanism is applied to automatically adjust the remaining legs' oscillation frequencies so that the robot adapts its locomotion to deal with the malfunction. As a consequence, the trajectory produced by the multiple chaotic CPGs resembles the original trajectory far better than the one produced by only a single CPG. The performance of the system is evaluated first in a physical simulation of a quadruped as well as a hexapod robot and finally in a real six-legged walking machine called AMOSII. The experimental results presented here reveal that using multiple CPGs with learning is an effective approach for adaptive locomotion generation where, for instance, different body parts have to perform independent movements for malfunction compensation.Comment: 48 pages, 16 figures, Information Sciences 201

Efisiensi Energi Pada Jaringan Seluler Dengan Teknik Base-Station Sleep-Mode: Studi Literatur

Penggunaan Teknologi Komunikasi pada dekade ini menunjukkan peningkatan trafik data yang sangat signifikan. Dalam hal ini, operator jaringan seluler melakukan inovasi untuk mengurangi jumlah penggunaan energi yang ditimbulkan dari banyaknya jumlah energi yang digunakan tanpa mengurangi quality of service (QoS) kepada costumer. Tujuan pemanfaatan penggunaan energi ini supaya operator jaringan lebih efisiendan tidak mengurangi tingkat efektifitas dalam pemakaian energi yang dikeluarkan. Paper ini menjelaskan mengenai pemakaian jaringan dengan teknologi teknik Base-Station Sleep-Mode. Metode ini akan menjalankan auto controluntuk menjalankan fungsinya pada pemancar jaringan, sehingga dibutuhkan sebuah pendekatan untuk memproses dengan menggunakan parameter-parameter yang dibutuhkan diantaranya User Association, SON (Self-Organizing Network), Cell Zooming, Traffic Prediction, dan Heterogenous Deployment. Salah satu hasil penelitian dari BS Sleeping mode menunjukkan hasil yaitu didapatkan nilai efisiensi energi hingga 90% pada akhir pekan di area bisnis dan perkantoran, dan 30-40%

Use of bio-inspired techniques to solve complex engineering problems: industrial automation case study

Nowadays local markets have disappeared and the world lives in a global economy. Due to this reality, every company virtually competes with all others companies in the world. In addition to this, markets constantly search products with higher quality at lower costs, with high customization. Also, products tend to have a shorter period of life, making the demanding more intense. With this scenario, companies, to remain competitive, must constantly adapt themselves to the market changes, i.e., companies must exhibit a great degree of self-organization and self-adaptation. Biology with the millions of years of evolution may offer inspiration to develop new algorithms, methods and techniques to solve real complex problems. As an example, the behaviour of ants and bees, have inspired researchers in the pursuit of solutions to solve complex and evolvable engineering problems. This dissertation has the goal of explore the world of bio-inspired engineering. This is done by studying some of the bio-inspired solutions and searching for bio-inspired solutions to solve the daily problems. A more deep focus will be made to the engineering problems and particularly to the manufacturing domain. Multi-agent systems is a concept aligned with the bio-inspired principles offering a new approach to develop solutions that exhibit robustness, flexibility, responsiveness and re-configurability. In such distributed bio-inspired systems, the behaviour of each entity follows simple few rules, but the overall emergent behaviour is very complex to understand and to demonstrate. Therefore, the design and simulation of distributed agent-based solutions, and particularly those exhibiting self-organizing, are usually a hard task. Agent Based Modelling (ABM) tools simplifies this task by providing an environment for programming, modelling and simulating agent-based solutions, aiming to test and compare alternative model configurations. A deeply analysis of the existing ABM tools was also performed aiming to select the platform to be used in this work. Aiming to demonstrate the benefits of bio-inspired techniques for the industrial automation domain, a production system was used as case study for the development of a self-organizing agent-based system developed using the NetLogo tool. Hoje em dia os mercados locais desapareceram e o mundo vive numa economia global. Devido a esta realidade, cada companhia compete, virtualmente, com todas as outras companhias do mundo. A acrescentar a isto, os mercados estão constantemente à procura de produtos com maior qualidade a preços mais baixos e com um grande nível de customização Também, os produtos tendem a ter um tempo curto de vida, fazendo com que a procura seja mais intensa. Com este cenário, as companhias, para permanecer competitivas, têm que se adaptar constantemente de acordo com as mudanças de mercado, i.e., as companhias têm que exibir um alto grau de auto-organização e auto-adaptação. A biologia com os milhões de anos de evolução, pode oferecer inspiração para desenvolver novos algoritmos, métodos e técnicas para resolver problemas complexos reais. Como por exemplo, o comportamento das formigas e das abelhas inspiraram investigadores na descoberta de soluções para resolver problemas complexos e evolutivos de engenharia. Esta dissertação tem como objectivo explorar o mundo da engenharia bio-inspirada. Isto é feito através do estudo de algumas das soluções bio-inspiradas existentes e da procura de soluções bio-inspiradas para resolver os problemas do dia-a-dia. Uma atenção especial vai ser dada aos problemas de engenharia e particularmente aos problemas do domínio da manufactura. Os sistemas multi-agentes são um conceito que estão em linha com os princípios bio-inspirados oferecendo uma abordagem nova para desenvolver soluções que exibam robustez, flexibilidade, rapidez de resposta e reconfiguração. Nestes sistemas distribuídos bio-inspirados, o comportamento de cada entidade segue um pequeno conjunto de regras simples, mas o comportamento emergente global é muito complexo de perceber e de demonstrar. Por isso, o desenho e simulação de soluções distribuídas de agentes, e particularmente aqueles que exibem auto-organização, são normalmente uma tarefa árdua. As ferramentas de Modelação Baseada de Agentes (MBA) simplificam esta tarefa providenciando um ambiente para programar, modelar e simular, com o objectivo de testar e comparar diferentes configurações do modelo. Uma análise mais aprofundada das ferramentas MBA foi também efectuada tendo como objectivo seleccionar a plataforma a usar neste trabalho

Unsupervised Intrusion Detection with Cross-Domain Artificial Intelligence Methods

Cybercrime is a major concern for corporations, business owners, governments and citizens, and it continues to grow in spite of increasing investments in security and fraud prevention. The main challenges in this research field are: being able to detect unknown attacks, and reducing the false positive ratio. The aim of this research work was to target both problems by leveraging four artificial intelligence techniques. The first technique is a novel unsupervised learning method based on skip-gram modeling. It was designed, developed and tested against a public dataset with popular intrusion patterns. A high accuracy and a low false positive rate were achieved without prior knowledge of attack patterns. The second technique is a novel unsupervised learning method based on topic modeling. It was applied to three related domains (network attacks, payments fraud, IoT malware traffic). A high accuracy was achieved in the three scenarios, even though the malicious activity significantly differs from one domain to the other. The third technique is a novel unsupervised learning method based on deep autoencoders, with feature selection performed by a supervised method, random forest. Obtained results showed that this technique can outperform other similar techniques. The fourth technique is based on an MLP neural network, and is applied to alert reduction in fraud prevention. This method automates manual reviews previously done by human experts, without significantly impacting accuracy