A grouping genetic algorithm for joint stratification and sample allocation designs

Finding the optimal stratification and sample size in univariate and multivariate sample design is hard when the population frame is large. There are alternative ways of modelling and solving this problem, and one of the most natural uses genetic algorithms (GA) combined with the Bethel-Chromy evaluation algorithm. The GA iteratively searches for the minimum sample size necessary to meet precision constraints in partitionings of atomic strata created by the Cartesian product of auxiliary variables. We point out a drawback with classical GAs when applied to the grouping problem, and propose a new GA approach using “grouping” genetic operators instead of traditional operators. Experiments show a significant improvement in solution quality for similar computational effort

Cost-efficient Selective Network Caching in Large-Area Vehicular Networks using Multi-objective Heuristics

In the last decade the interest around network caching tech- niques has augmented notably for alleviating the ever-growing demand of resources by end users in mobile networks. This gained momentum stems from the fact that even though the overall volume of traffic re- trieved from Internet has increased at an exponential pace over the last years, several studies have unveiled that a large fraction of this traffic is usually accessed by multiple end users at nearby locations, i.e. content demands are often local and redundant across terminals close to each other, even in mobility. In this context this manuscript explores the ap- plication of multi-objective heuristics to optimally allocate cache profiles over urban scenarios with mobile receivers (e.g. vehicles). To this end we formulate two conflicting objectives: the utility of the cache allocation strategy, which roughly depends on the traffic offloaded from the net- work and the number of users demanding contents; and its cost, given by an cost per unit of stored data and the rate demanded by the cached profile. Simulations are performed and discussed over a realistic vehicu- lar scenario modeled over the city of Cologne (Germany), from which it is concluded that the proposed heuristic solver excels at finding caching solutions differently balancing the aforementioned objectives

An Analysis of Coalition-Competition Pricing Strategies for Multi-Operator Mobile Traffic Offloading using Bi-objective Heuristics

In a competitive market relationships between telecommuni- cations operators serving simultaneously over a certain geographical area are diverse and motivated by very different business strategies and goals. Such relationships ultimately yield distinct pricing portfolios depending on the contractual affiliation of the user being served. Furthermore a key role in the last decade is the concept of tethering (connection sharing) which, when controlled by the operator, may help alleviating the con- sumption of network resources in densely populated scenarios. In this work we investigate the application of bi-objective heuristics for the de- sign of Pareto-optimal network topologies leading to an optimal Pareto between the revenue of the incumbent operators in the scenario and the quality of service degradation experienced by the end users as a result of tethering. Based on computer simulation this work unveils that such a Pareto-optimal set of topologies is strongly determined by the market relationships between such operators

Thirty Years of Machine Learning: The Road to Pareto-Optimal Wireless Networks

Future wireless networks have a substantial potential in terms of supporting a broad range of complex compelling applications both in military and civilian fields, where the users are able to enjoy high-rate, low-latency, low-cost and reliable information services. Achieving this ambitious goal requires new radio techniques for adaptive learning and intelligent decision making because of the complex heterogeneous nature of the network structures and wireless services. Machine learning (ML) algorithms have great success in supporting big data analytics, efficient parameter estimation and interactive decision making. Hence, in this article, we review the thirty-year history of ML by elaborating on supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning and deep learning. Furthermore, we investigate their employment in the compelling applications of wireless networks, including heterogeneous networks (HetNets), cognitive radios (CR), Internet of things (IoT), machine to machine networks (M2M), and so on. This article aims for assisting the readers in clarifying the motivation and methodology of the various ML algorithms, so as to invoke them for hitherto unexplored services as well as scenarios of future wireless networks.Comment: 46 pages, 22 fig

Algoritmos evolutivos multiobjetivo con codificación Dandelion para el trazado de estrategias de descarga de tráfico oportunista en redes multioperador

Telekomunikazio operadoreen hazkuntzarekin, bai operadore handiak, azpiegitura, antena eta irrati espektro propioak dituztenak, bai operadore birtualak zerbitzuak aurrekoei baliabideak alokatuz eskaintzen dituztenak, gaur egun, operadore asko daude azalera geografiko berean zerbitzuak ematen. Bakoitzak bere politika eta estrategia propioekin, bezeroei zein prezioei dagokionez. Gaur egungo merkatuan, operadore guztiak elkarrekin lehiatzen dute ahalik eta bezero kopuru handiena lortzeko asmotan eduki dezaketen errekurtso muga kontuan hartu gabe. Bezero bat operadorearen estaldura eremuan sartzen denean, automatikoki beharrezko baliabideak erreserbatzen dira berarentzat eta konexioa uneoro mantentzen da nahiz eta erabilera konstantea ez izan. Proiektu honetan, dispositibo edo gailuen konexio modu berri bat aurkezten da: operadoreak hasitako tethering-a. Tethering-a, errekurtsoen banaketa estrategia bat da, zeinak dispositibo bat tarte nodo bezala funtzionatzea ahalbidetzen duen. Modu honetan, operadoreak kudeatuta gailu bakarrarentzat errekurtso erreserba egin daiteke nahiz eta gehiago zerbitzatu. Gainera, content catching mekanismoak gehituta, tarteko dispositiboak cache bezala erabiltzea ahalbidetu dezake sareko edukiak bezeroengana hurbilduz. Proiektu honetan operadoreek euren artean aplikatzen dituzten erlazio-politika ezberdinen efektua aztertzen da, operadoreak izango dituen irabazietan eta tethering konexioen eraginez erabiltzaileak jasandako kalitate murrizketan. Politika hauek sortutako sarea eta emaitzak baldintzatzen dituzte, aztertutako bi parametroetan. Koalizio eta konpetentzia erlazioak zehaztuko dira hauei zuzenean erlazionatutako eta optimizazio multiobjetibo algoritmo baten bidez, Harmony Search, lortutako pareto-optimoak diren sare topologia ezberdinak proposatuko dira.Con el aumento en el número de operadores de telecomunicaciones, tanto grandes operadores que cuentan con infraestructuras propias y espectro de radio con licencia, como operadores virtuales que explotan las infraestructuras de los primeros para ofrecer servicios, actualmente varios ofrecen servicios simultáneamente en la misma área geográfica. Cada uno de ellos, con sus propias políticas y estrategias en cuanto a clientes y precios. En el mercado actual, todos los operadores compiten entre sí para conseguir el mayor número de clientes posible, sin tener en cuenta la limitación que puedan tener en los recursos disponibles, ya que cada usuario conectado a la red, supone reservar un ancho de banda específico y mantener esa conexión a pesar de que no esté en uso constante. En este proyecto, se plantea una nueva manera de conexión de dispositivos; tethering iniciado por el operador. El tethering es una estrategia de compartición de recursos, en la que se permite que un nodo se conecte a través de otro a la red, reservando así únicamente el ancho de banda necesario para uno de ellos. Además, añadiéndole el mecanismo content catching permite que el dispositivo intermedio pueda funcionar a modo de caché, acercando ciertos contenidos a los usuarios. En este proyecto, se estudia el efecto que las diferentes políticas relacionales de los operadores tienen tanto en los beneficios de los propios operadores como en la calidad de servicio recibida en los clientes. Estas políticas aplicadas, condicionarán los resultados obtenidos, tanto económicamente como en la degradación de la calidad de servicio debida al tethering. Se establecen relaciones de coalición y de competencia entre operadores y se proponen diferentes topologías Pareto-óptimas vinculadas a ellas, obtenidas mediante un algoritmo de optimización multiobjetivo: Harmony Seach.With the increase of the number of telecommunication operators, nowadays there are many operators offering services over the same geographical area, those operators can be big ones, who have physical infrastructure and spectrum license, or virtual operators who offer services exploiting the infrastructures of the big operators. Each one has its own politics and strategies regarding to clients and pricing. In the actual market, all the operators fight with each other for achieving the maximum number of clients as possible, without taking into account the physical resources limitations due to the maintenance of the connection of each user in spite of they aren’t using it constantly. In this Project a new connection way is laid out; operator started tethering connection. Tethering is a connection sharing strategy in which a node is allowed to reach the net thought other node’s connection saving this way the resources needed for one of the nodes. Besides, it allows the intermediate node work as a cache, bringing closer some contents to other users. In this work the application of bi-objective heuristics for the design of Pareto-optimal network topologies is studied depending of the different relational policies applied by the operators. This policies, will condition the obtained results, influencing the revenue of the incumbent operators in the scenario and the quality of service degradation experienced by the end users as a result of tethering Coalition and competition relationships are established between operators and different network topologies are proposed. These topologies will be obtained by the heuristic Harmony Search Algorithm

Algoritmos evolutivos multiobjetivo con codificación Dandelion para el trazado de estrategias de descarga de tráfico oportunista en redes multioperador

Telekomunikazio operadoreen hazkuntzarekin, bai operadore handiak, azpiegitura, antena eta irrati espektro propioak dituztenak, bai operadore birtualak zerbitzuak aurrekoei baliabideak alokatuz eskaintzen dituztenak, gaur egun, operadore asko daude azalera geografiko berean zerbitzuak ematen. Bakoitzak bere politika eta estrategia propioekin, bezeroei zein prezioei dagokionez. Gaur egungo merkatuan, operadore guztiak elkarrekin lehiatzen dute ahalik eta bezero kopuru handiena lortzeko asmotan eduki dezaketen errekurtso muga kontuan hartu gabe. Bezero bat operadorearen estaldura eremuan sartzen denean, automatikoki beharrezko baliabideak erreserbatzen dira berarentzat eta konexioa uneoro mantentzen da nahiz eta erabilera konstantea ez izan. Proiektu honetan, dispositibo edo gailuen konexio modu berri bat aurkezten da: operadoreak hasitako tethering-a. Tethering-a, errekurtsoen banaketa estrategia bat da, zeinak dispositibo bat tarte nodo bezala funtzionatzea ahalbidetzen duen. Modu honetan, operadoreak kudeatuta gailu bakarrarentzat errekurtso erreserba egin daiteke nahiz eta gehiago zerbitzatu. Gainera, content catching mekanismoak gehituta, tarteko dispositiboak cache bezala erabiltzea ahalbidetu dezake sareko edukiak bezeroengana hurbilduz. Proiektu honetan operadoreek euren artean aplikatzen dituzten erlazio-politika ezberdinen efektua aztertzen da, operadoreak izango dituen irabazietan eta tethering konexioen eraginez erabiltzaileak jasandako kalitate murrizketan. Politika hauek sortutako sarea eta emaitzak baldintzatzen dituzte, aztertutako bi parametroetan. Koalizio eta konpetentzia erlazioak zehaztuko dira hauei zuzenean erlazionatutako eta optimizazio multiobjetibo algoritmo baten bidez, Harmony Search, lortutako pareto-optimoak diren sare topologia ezberdinak proposatuko dira.Con el aumento en el número de operadores de telecomunicaciones, tanto grandes operadores que cuentan con infraestructuras propias y espectro de radio con licencia, como operadores virtuales que explotan las infraestructuras de los primeros para ofrecer servicios, actualmente varios ofrecen servicios simultáneamente en la misma área geográfica. Cada uno de ellos, con sus propias políticas y estrategias en cuanto a clientes y precios. En el mercado actual, todos los operadores compiten entre sí para conseguir el mayor número de clientes posible, sin tener en cuenta la limitación que puedan tener en los recursos disponibles, ya que cada usuario conectado a la red, supone reservar un ancho de banda específico y mantener esa conexión a pesar de que no esté en uso constante. En este proyecto, se plantea una nueva manera de conexión de dispositivos; tethering iniciado por el operador. El tethering es una estrategia de compartición de recursos, en la que se permite que un nodo se conecte a través de otro a la red, reservando así únicamente el ancho de banda necesario para uno de ellos. Además, añadiéndole el mecanismo content catching permite que el dispositivo intermedio pueda funcionar a modo de caché, acercando ciertos contenidos a los usuarios. En este proyecto, se estudia el efecto que las diferentes políticas relacionales de los operadores tienen tanto en los beneficios de los propios operadores como en la calidad de servicio recibida en los clientes. Estas políticas aplicadas, condicionarán los resultados obtenidos, tanto económicamente como en la degradación de la calidad de servicio debida al tethering. Se establecen relaciones de coalición y de competencia entre operadores y se proponen diferentes topologías Pareto-óptimas vinculadas a ellas, obtenidas mediante un algoritmo de optimización multiobjetivo: Harmony Seach.With the increase of the number of telecommunication operators, nowadays there are many operators offering services over the same geographical area, those operators can be big ones, who have physical infrastructure and spectrum license, or virtual operators who offer services exploiting the infrastructures of the big operators. Each one has its own politics and strategies regarding to clients and pricing. In the actual market, all the operators fight with each other for achieving the maximum number of clients as possible, without taking into account the physical resources limitations due to the maintenance of the connection of each user in spite of they aren’t using it constantly. In this Project a new connection way is laid out; operator started tethering connection. Tethering is a connection sharing strategy in which a node is allowed to reach the net thought other node’s connection saving this way the resources needed for one of the nodes. Besides, it allows the intermediate node work as a cache, bringing closer some contents to other users. In this work the application of bi-objective heuristics for the design of Pareto-optimal network topologies is studied depending of the different relational policies applied by the operators. This policies, will condition the obtained results, influencing the revenue of the incumbent operators in the scenario and the quality of service degradation experienced by the end users as a result of tethering Coalition and competition relationships are established between operators and different network topologies are proposed. These topologies will be obtained by the heuristic Harmony Search Algorithm

Algoritmos evolutivos multiobjetivo con codificación Dandelion para el trazado de estrategias de descarga de tráfico oportunista en redes multioperador

Telekomunikazio operadoreen hazkuntzarekin, bai operadore handiak, azpiegitura, antena eta irrati espektro propioak dituztenak, bai operadore birtualak zerbitzuak aurrekoei baliabideak alokatuz eskaintzen dituztenak, gaur egun, operadore asko daude azalera geografiko berean zerbitzuak ematen. Bakoitzak bere politika eta estrategia propioekin, bezeroei zein prezioei dagokionez. Gaur egungo merkatuan, operadore guztiak elkarrekin lehiatzen dute ahalik eta bezero kopuru handiena lortzeko asmotan eduki dezaketen errekurtso muga kontuan hartu gabe. Bezero bat operadorearen estaldura eremuan sartzen denean, automatikoki beharrezko baliabideak erreserbatzen dira berarentzat eta konexioa uneoro mantentzen da nahiz eta erabilera konstantea ez izan. Proiektu honetan, dispositibo edo gailuen konexio modu berri bat aurkezten da: operadoreak hasitako tethering-a. Tethering-a, errekurtsoen banaketa estrategia bat da, zeinak dispositibo bat tarte nodo bezala funtzionatzea ahalbidetzen duen. Modu honetan, operadoreak kudeatuta gailu bakarrarentzat errekurtso erreserba egin daiteke nahiz eta gehiago zerbitzatu. Gainera, content catching mekanismoak gehituta, tarteko dispositiboak cache bezala erabiltzea ahalbidetu dezake sareko edukiak bezeroengana hurbilduz. Proiektu honetan operadoreek euren artean aplikatzen dituzten erlazio-politika ezberdinen efektua aztertzen da, operadoreak izango dituen irabazietan eta tethering konexioen eraginez erabiltzaileak jasandako kalitate murrizketan. Politika hauek sortutako sarea eta emaitzak baldintzatzen dituzte, aztertutako bi parametroetan. Koalizio eta konpetentzia erlazioak zehaztuko dira hauei zuzenean erlazionatutako eta optimizazio multiobjetibo algoritmo baten bidez, Harmony Search, lortutako pareto-optimoak diren sare topologia ezberdinak proposatuko dira.Con el aumento en el número de operadores de telecomunicaciones, tanto grandes operadores que cuentan con infraestructuras propias y espectro de radio con licencia, como operadores virtuales que explotan las infraestructuras de los primeros para ofrecer servicios, actualmente varios ofrecen servicios simultáneamente en la misma área geográfica. Cada uno de ellos, con sus propias políticas y estrategias en cuanto a clientes y precios. En el mercado actual, todos los operadores compiten entre sí para conseguir el mayor número de clientes posible, sin tener en cuenta la limitación que puedan tener en los recursos disponibles, ya que cada usuario conectado a la red, supone reservar un ancho de banda específico y mantener esa conexión a pesar de que no esté en uso constante. En este proyecto, se plantea una nueva manera de conexión de dispositivos; tethering iniciado por el operador. El tethering es una estrategia de compartición de recursos, en la que se permite que un nodo se conecte a través de otro a la red, reservando así únicamente el ancho de banda necesario para uno de ellos. Además, añadiéndole el mecanismo content catching permite que el dispositivo intermedio pueda funcionar a modo de caché, acercando ciertos contenidos a los usuarios. En este proyecto, se estudia el efecto que las diferentes políticas relacionales de los operadores tienen tanto en los beneficios de los propios operadores como en la calidad de servicio recibida en los clientes. Estas políticas aplicadas, condicionarán los resultados obtenidos, tanto económicamente como en la degradación de la calidad de servicio debida al tethering. Se establecen relaciones de coalición y de competencia entre operadores y se proponen diferentes topologías Pareto-óptimas vinculadas a ellas, obtenidas mediante un algoritmo de optimización multiobjetivo: Harmony Seach.With the increase of the number of telecommunication operators, nowadays there are many operators offering services over the same geographical area, those operators can be big ones, who have physical infrastructure and spectrum license, or virtual operators who offer services exploiting the infrastructures of the big operators. Each one has its own politics and strategies regarding to clients and pricing. In the actual market, all the operators fight with each other for achieving the maximum number of clients as possible, without taking into account the physical resources limitations due to the maintenance of the connection of each user in spite of they aren’t using it constantly. In this Project a new connection way is laid out; operator started tethering connection. Tethering is a connection sharing strategy in which a node is allowed to reach the net thought other node’s connection saving this way the resources needed for one of the nodes. Besides, it allows the intermediate node work as a cache, bringing closer some contents to other users. In this work the application of bi-objective heuristics for the design of Pareto-optimal network topologies is studied depending of the different relational policies applied by the operators. This policies, will condition the obtained results, influencing the revenue of the incumbent operators in the scenario and the quality of service degradation experienced by the end users as a result of tethering Coalition and competition relationships are established between operators and different network topologies are proposed. These topologies will be obtained by the heuristic Harmony Search Algorithm

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

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

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