Multi-Objective and Multi-Attribute Optimisation for Sustainable Development Decision Aiding

Optimization is considered as a decision-making process for getting the most out of available resources for the best attainable results. Many real-world problems are multi-objective or multi-attribute problems that naturally involve several competing objectives that need to be optimized simultaneously, while respecting some constraints or involving selection among feasible discrete alternatives. In this Reprint of the Special Issue, 19 research papers co-authored by 88 researchers from 14 different countries explore aspects of multi-objective or multi-attribute modeling and optimization in crisp or uncertain environments by suggesting multiple-attribute decision-making (MADM) and multi-objective decision-making (MODM) approaches. The papers elaborate upon the approaches of state-of-the-art case studies in selected areas of applications related to sustainable development decision aiding in engineering and management, including construction, transportation, infrastructure development, production, and organization management

Scalable multi-objective optimization

This thesis is concerned with the three open in multi-objective optimization: (i) the development of strategies for dealing with problems with many objective functions; (ii) the comprehension and solution of the model-building issues of current MOEDAs, and; (iii) the formulation of stopping criteria for multi-objective optimizers. We argue about what elements of MOEDAs should be modified in order to achieve a substantial improvement on their performance and scalability. However, in order to supply a solid ground for that discussion, some other elements are to be discussed as well. In particular, this thesis: sketches the supporting theoretical corpus and the fundamentals of MOEA and MOEDA algorithms; analyzes the scalability issue of MOEAs from both theoretical and experimental points of view; discusses the possible directions of improvement for MOEAs’ scalability, presenting the current trends of research; gives reasons of why EDAs can be used as a foundation for achieving a sizable improvement with regard to the scalability issue; examines the model-building issue in depth, hypothesizing on how it affects MOEDAs performance; proposes a novel model-building algorithm, the model-building growing neural gas (MBGNG), which fulfill the requirements for a new approach derived from the previous debate, and; introduces a novel MOEDA, the multi-objective neural EDA, that is constructed using MB-GNG as foundation. The formulation of an strategy for stopping multi-objective optimizers became obvious and necessary as this thesis was developed. The lack of an adequate stopping criterion made the rendered any experimentation that had to do with many objectives a rather cumbersome task. That is why it was compulsory to deal with this issue in order to proceed with further studies. In this regard, the thesis: provides an updated and exhaustive state-of-the-art of this matter; examines the properties and characteristics that a given stopping criterion should exhibit; puts forward a new stopping criterion, denominated MGBM, after the authors last names, that has a small computational footprint, and; experimentally validates MGBM in a set of experiments. Theoretical discussions and algorithm proposals are experimentally contrasted with current state-of-the-art approaches when required. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Muchas actividades humanas están relacionadas con la elaboración de artefactos cuyas características, organización y/o costes de producción, etc., se deben ajustar en la manera más eficiente posible. Este hecho ha creado la necesidad de tener herramientas matemáticas y computacionales capaces de tratar estos problemas, lo cual ha impulsado el desarrollo de distintas áreas de investigación interrelacionadas, como, por ejemplo, la optimización, programación matemática, investigación de operaciones, etc. El concepto de optimización se puede formular en términos matemáticos como el proceso de buscar una o más soluciones factibles que se correspondan con los valores extremos de una o varias funciones. La mayor parte de los problemas de optimización reales implican la optimización de más de una función a la vez. Esta clase de problemas se conoce como problemas de optimización multi-objetivo (POM). Existe una clase de POM que es particularmente atractivo debido a su complejidad inherente: los denominados problemas de muchos objetivos. Estos son problemas con un número relativamente elevado de funciones objetivo. Numerosos experimentos han mostrado que los métodos “tradicionales” no logran un desempeño adecuado debido a la relación intensamente exponencial entre la dimensión del conjunto objetivo y la cantidad de recursos requeridos para resolver el problema correctamente. Estos problemas tienen una naturaleza poco intuitiva y, en particular, sus soluciones son difíciles de visualizar por un tomador de decisiones humano. Sin embargo, son bastante comunes en la práctica (Stewart et al., 2008). La optimización multi-objetivo ha recibido una importante atención por parte de la comunidad dedicada a los algoritmos evolutivos (Coello Coello et al., 2007). Sin embargo, se ha hecho patente la necesidad de buscar alternativas para poder tratar con los problemas de muchos objetivos. Los algoritmos de estimación de distribución (EDAs, por sus siglas en inglés) (Lozano et al., 2006) son buenos candidatos para esa tarea. Estos algoritmos se han presentado como una revolución en el campo de la computación evolutiva. Ellos sustituyen la aplicación de operadores inspirados en la selección natural por la síntesis de un modelo estadístico. Este modelo es muestreado para generar nuevos elementos y así proseguir con la búsqueda de soluciones. Sin embargo, los EDAs multi-objetivo (MOEDAs) no han logrado cumplir las expectativas creadas a priori. El leit motif de esta tesis se puede resumir en que la causa principal del bajo rendimiento MOEDAs se debe a los algoritmos de aprendizaje automático que se aplican en la construcción de modelos estadísticos. Los trabajos existentes hasta el momento han tomado una aproximación de “caja negra” al problema de la construcción de modelos. Por esa razón, se aplican métodos de aprendizaje automático ya existentes sin modificación alguna, sin percatarse que el problema de la construcción de modelos para EDAs tiene unos requisitos propios que en varios casos son contradictorios con el contexto original de aplicación de los mencionados algoritmos. En particular, hay propiedades compartidas por la mayoría de los enfoques de aprendizaje automático que podrían evitar la obtención de una mejora sustancial en el resultado de los MOEDAs. Ellas son: el tratamiento incorrecto de los valores atípicos (outliers) en el conjunto de datos; tendencia a la pérdida de la diversidad de la población, y; exceso de esfuerzo computacional dedicado a la búsqueda de un modelo óptimo. Estos problemas, aunque ya están presentes en los EDAs de un solo objetivo, se hacen patentes al escalar a problemas de varios objetivos y, en particular, a muchos objetivos. Además, con el aumento de la cantidad de objetivos con frecuencia esta situación se ve agravada por las consecuencias de la “maldición de la dimensionalidad”. La cuestión de los valores atípicos en los datos es un buen ejemplo de como la comunidad no ha notado esta diferencia. En el contexto tradicional del aprendizaje automático los valores extremos son considerados como datos ruidosos o irrelevantes y, por tanto, deben ser evitados. Sin embargo, los valores atípicos en los datos de la construcción de modelos representan las regiones recién descubiertas o soluciones candidatas del conjunto de decisión y por lo tanto deben ser explorados. En este caso, los casos aislados debe ser al menos igualmente representados por el modelo con respecto a los que están formando grupos. Sobre la base de estos razonamientos se estructuran los principales resultados obtenidos en el desarrollo de la tesis. A continuación se enumeran brevemente los mismos mencionando las referencias principales de los mismos. Comprensión del problema de la construcción de modelos en MOEDAs (Martí et al., 2010a, 2008b, 2009c). Se analiza que los EDAs han asumido incorrectamente que la construcción de modelos es un problema tradicional de aprendizaje automático. En el trabajo se muestra experimentalmente la hipótesis. Growing Neural Gas: una alternativa viable para construcción de modelos (Martí et al., 2008c). Se propone el Model-Building Growing Neural Gas network (MB-GNG), una modificación de las redes neuronales tipo Growing Neural Gas. MB-GNG tiene las propiedades requeridas para tratar correctamente la construcción de modelos. MONEDA: mejorando el desempeño de los MOEDAs (Martí et al., 2008a, 2009b, 2010c). El Multi-objective Optimization Neural EDA (MONEDA) fue ideado con el fin de hacer frente a los problemas arriba descritos de los MOEDAs y, por lo tanto, mejorar la escalabilidad de los MOEDAs. MONEDA utiliza MB-GNG para la construcción de modelos. Gracias a su algoritmo específico de construcción de modelos, la preservación de las élites de individuos de la población y su mecanismo de sustitución de individuos MONEDA es escalable capaz de resolver POMs continuos de muchos objetivos con un mejor desepeño que algoritmos similares a un coste computacional menor. Esta propuesta fue nominada a mejor trabajo en GECCO’2008. MONEDA en problemas de alta complejidad (Martí et al., 2009d). En este caso se lleva a cabo una amplia experimentación para comprender como las características de MONEDA provocan una mejora en el desempeño del algoritmo, y si sus resultados mejoran los obtenidos de otros enfoques. Se tratan problemas de alta complejidad. Estos experimentos demostraron que MONEDA produce resultados sustancialmente mejores que los algoritmos similares a una menor coste computacional. Nuevos paradigmas de aprendizaje: MARTEDA (Martí et al., 2010d). Si bien MB-GNG y MONEDA mostraron que la vía del tratamiento correcto de la construcción de modelos era una de las formas de obtener mejores resultados, ellos no evadían por completo el punto esencial: el paradigma de aprendizaje empleado. Al combinar un paradigma de aprendizaje automático alternativo, en particular, la Teoría de Resonancia Adaptativa, se trata a este asunto desde su raíz. En este respecto se han obtenido algunos resultados preliminares alentadores. Criterios de parada y convergencia (Martí et al., 2007, 2009a, 2010e). Con la realización de los experimentos anteriores nos percatamos de la falta de de un criterio de parada adecuado y que esta es un área inexplorada en el ámbito de la investigación en algoritmos evolutivos multi-objectivo. Abordamos esta cuestión proponiendo una serie de criterios de parada que se han demostrado efectivos en problemas sintéticos y del mundo real

Sustainable Smart Cities and Smart Villages Research

ca. 200 words; this text will present the book in all promotional forms (e.g. flyers). Please describe the book in straightforward and consumer-friendly terms. [There is ever more research on smart cities and new interdisciplinary approaches proposed on the study of smart cities. At the same time, problems pertinent to communities inhabiting rural areas are being addressed, as part of discussions in contigious fields of research, be it environmental studies, sociology, or agriculture. Even if rural areas and countryside communities have previously been a subject of concern for robust policy frameworks, such as the European Union’s Cohesion Policy and Common Agricultural Policy Arguably, the concept of ‘the village’ has been largely absent in the debate. As a result, when advances in sophisticated information and communication technology (ICT) led to the emergence of a rich body of research on smart cities, the application and usability of ICT in the context of a village has remained underdiscussed in the literature. Against this backdrop, this volume delivers on four objectives. It delineates the conceptual boundaries of the concept of ‘smart village’. It highlights in which ways ‘smart village’ is distinct from ‘smart city’. It examines in which ways smart cities research can enrich smart villages research. It sheds light on the smart village research agenda as it unfolds in European and global contexts.

A systematic approach for integrated product, materials, and design-process design

Designers are challenged to manage customer, technology, and socio-economic uncertainty causing dynamic, unquenchable demands on limited resources. In this context, increased concept flexibility, referring to a designer s ability to generate concepts, is crucial. Concept flexibility can be significantly increased through the integrated design of product and material concepts. Hence, the challenge is to leverage knowledge of material structure-property relations that significantly affect system concepts for function-based, systematic design of product and materials concepts in an integrated fashion. However, having selected an integrated product and material system concept, managing complexity in embodiment design-processes is important. Facing a complex network of decisions and evolving analysis models a designer needs the flexibility to systematically generate and evaluate embodiment design-process alternatives. In order to address these challenges and respond to the primary research question of how to increase a designer s concept and design-process flexibility to enhance product creation in the conceptual and early embodiment design phases, the primary hypothesis in this dissertation is embodied as a systematic approach for integrated product, materials and design-process design. The systematic approach consists of two components i) a function-based, systematic approach to the integrated design of product and material concepts from a systems perspective, and ii) a systematic strategy to design-process generation and selection based on a decision-centric perspective and a value-of-information-based Process Performance Indicator. The systematic approach is validated using the validation-square approach that consists of theoretical and empirical validation. Empirical validation of the framework is carried out using various examples including: i) design of a reactive material containment system, and ii) design of an optoelectronic communication system.Ph.D.Committee Chair: Allen, Janet K.; Committee Member: Aidun, Cyrus K.; Committee Member: Klein, Benjamin; Committee Member: McDowell, David L.; Committee Member: Mistree, Farrokh; Committee Member: Yoder, Douglas P

Recent Development of Hybrid Renewable Energy Systems

Abstract: The use of renewable energies continues to increase. However, the energy obtained from renewable resources is variable over time. The amount of energy produced from the renewable energy sources (RES) over time depends on the meteorological conditions of the region chosen, the season, the relief, etc. So, variable power and nonguaranteed energy produced by renewable sources implies intermittence of the grid. The key lies in supply sources integrated to a hybrid system (HS)