14 research outputs found

    An Agent-Based Algorithm exploiting Multiple Local Dissimilarities for Clusters Mining and Knowledge Discovery

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    We propose a multi-agent algorithm able to automatically discover relevant regularities in a given dataset, determining at the same time the set of configurations of the adopted parametric dissimilarity measure yielding compact and separated clusters. Each agent operates independently by performing a Markovian random walk on a suitable weighted graph representation of the input dataset. Such a weighted graph representation is induced by the specific parameter configuration of the dissimilarity measure adopted by the agent, which searches and takes decisions autonomously for one cluster at a time. Results show that the algorithm is able to discover parameter configurations that yield a consistent and interpretable collection of clusters. Moreover, we demonstrate that our algorithm shows comparable performances with other similar state-of-the-art algorithms when facing specific clustering problems

    Subject index volumes 1–92

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    LIPIcs, Volume 261, ICALP 2023, Complete Volume

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    LIPIcs, Volume 261, ICALP 2023, Complete Volum

    Proceedings of the 10th Japanese-Hungarian Symposium on Discrete Mathematics and Its Applications

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    LIPIcs, Volume 244, ESA 2022, Complete Volume

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    LIPIcs, Volume 244, ESA 2022, Complete Volum

    Smart Resource Allocation in Internet-of-Things: Perspectives of Network, Security, and Economics

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    abstract: Emerging from years of research and development, the Internet-of-Things (IoT) has finally paved its way into our daily lives. From smart home to Industry 4.0, IoT has been fundamentally transforming numerous domains with its unique superpower of interconnecting world-wide devices. However, the capability of IoT is largely constrained by the limited resources it can employ in various application scenarios, including computing power, network resource, dedicated hardware, etc. The situation is further exacerbated by the stringent quality-of-service (QoS) requirements of many IoT applications, such as delay, bandwidth, security, reliability, and more. This mismatch in resources and demands has greatly hindered the deployment and utilization of IoT services in many resource-intense and QoS-sensitive scenarios like autonomous driving and virtual reality. I believe that the resource issue in IoT will persist in the near future due to technological, economic and environmental factors. In this dissertation, I seek to address this issue by means of smart resource allocation. I propose mathematical models to formally describe various resource constraints and application scenarios in IoT. Based on these, I design smart resource allocation algorithms and protocols to maximize the system performance in face of resource restrictions. Different aspects are tackled, including networking, security, and economics of the entire IoT ecosystem. For different problems, different algorithmic solutions are devised, including optimal algorithms, provable approximation algorithms, and distributed protocols. The solutions are validated with rigorous theoretical analysis and/or extensive simulation experiments.Dissertation/ThesisDoctoral Dissertation Computer Science 201

    Efficient Decision Support Systems

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    This series is directed to diverse managerial professionals who are leading the transformation of individual domains by using expert information and domain knowledge to drive decision support systems (DSSs). The series offers a broad range of subjects addressed in specific areas such as health care, business management, banking, agriculture, environmental improvement, natural resource and spatial management, aviation administration, and hybrid applications of information technology aimed to interdisciplinary issues. This book series is composed of three volumes: Volume 1 consists of general concepts and methodology of DSSs; Volume 2 consists of applications of DSSs in the biomedical domain; Volume 3 consists of hybrid applications of DSSs in multidisciplinary domains. The book is shaped upon decision support strategies in the new infrastructure that assists the readers in full use of the creative technology to manipulate input data and to transform information into useful decisions for decision makers

    LIPIcs, Volume 248, ISAAC 2022, Complete Volume

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    LIPIcs, Volume 248, ISAAC 2022, Complete Volum

    μGIM - Microgrid intelligent management system based on a multi-agent approach and the active participation of end-users

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    [ES] Los sistemas de potencia y energía están cambiando su paradigma tradicional, de sistemas centralizados a sistemas descentralizados. La aparición de redes inteligentes permite la integración de recursos energéticos descentralizados y promueve la gestión inclusiva que involucra a los usuarios finales, impulsada por la gestión del lado de la demanda, la energía transactiva y la respuesta a la demanda. Garantizar la escalabilidad y la estabilidad del servicio proporcionado por la red, en este nuevo paradigma de redes inteligentes, es más difícil porque no hay una única sala de operaciones centralizada donde se tomen todas las decisiones. Para implementar con éxito redes inteligentes, es necesario combinar esfuerzos entre la ingeniería eléctrica y la ingeniería informática. La ingeniería eléctrica debe garantizar el correcto funcionamiento físico de las redes inteligentes y de sus componentes, estableciendo las bases para un adecuado monitoreo, control, gestión, y métodos de operación. La ingeniería informática desempeña un papel importante al proporcionar los modelos y herramientas computacionales adecuados para administrar y operar la red inteligente y sus partes constituyentes, representando adecuadamente a todos los diferentes actores involucrados. Estos modelos deben considerar los objetivos individuales y comunes de los actores que proporcionan las bases para garantizar interacciones competitivas y cooperativas capaces de satisfacer a los actores individuales, así como cumplir con los requisitos comunes con respecto a la sostenibilidad técnica, ambiental y económica del Sistema. La naturaleza distribuida de las redes inteligentes permite, incentiva y beneficia enormemente la participación activa de los usuarios finales, desde actores grandes hasta actores más pequeños, como los consumidores residenciales. Uno de los principales problemas en la planificación y operación de redes eléctricas es la variación de la demanda de energía, que a menudo se duplica más que durante las horas pico en comparación con la demanda fuera de pico. Tradicionalmente, esta variación dio como resultado la construcción de plantas de generación de energía y grandes inversiones en líneas de red y subestaciones. El uso masivo de fuentes de energía renovables implica mayor volatilidad en lo relativo a la generación, lo que hace que sea más difícil equilibrar el consumo y la generación. La participación de los actores de la red inteligente, habilitada por la energía transactiva y la respuesta a la demanda, puede proporcionar flexibilidad en desde el punto de vista de la demanda, facilitando la operación del sistema y haciendo frente a la creciente participación de las energías renovables. En el ámbito de las redes inteligentes, es posible construir y operar redes más pequeñas, llamadas microrredes. Esas son redes geográficamente limitadas con gestión y operación local. Pueden verse como áreas geográficas restringidas para las cuales la red eléctrica generalmente opera físicamente conectada a la red principal, pero también puede operar en modo isla, lo que proporciona independencia de la red principal. Esta investigación de doctorado, realizada bajo el Programa de Doctorado en Ingeniería Informática de la Universidad de Salamanca, aborda el estudio y el análisis de la gestión de microrredes, considerando la participación activa de los usuarios finales y la gestión energética de lascarga eléctrica y los recursos energéticos de los usuarios finales. En este trabajo de investigación se ha analizado el uso de conceptos de ingeniería informática, particularmente del campo de la inteligencia artificial, para apoyar la gestión de las microrredes, proponiendo un sistema de gestión inteligente de microrredes (μGIM) basado en un enfoque de múltiples agentes y en la participación activa de usuarios. Esta solución se compone de tres sistemas que combinan hardware y software: el emulador de virtual a realidad (V2R), el enchufe inteligente de conciencia ambiental de Internet de las cosas (EnAPlug), y la computadora de placa única para energía basada en el agente (S4E) para permitir la gestión del lado de la demanda y la energía transactiva. Estos sistemas fueron concebidos, desarrollados y probados para permitir la validación de metodologías de gestión de microrredes, es decir, para la participación de los usuarios finales y para la optimización inteligente de los recursos. Este documento presenta todos los principales modelos y resultados obtenidos durante esta investigación de doctorado, con respecto a análisis de vanguardia, concepción de sistemas, desarrollo de sistemas, resultados de experimentación y descubrimientos principales. Los sistemas se han evaluado en escenarios reales, desde laboratorios hasta sitios piloto. En total, se han publicado veinte artículos científicos, de los cuales nueve se han hecho en revistas especializadas. Esta investigación de doctorado realizó contribuciones a dos proyectos H2020 (DOMINOES y DREAM-GO), dos proyectos ITEA (M2MGrids y SPEAR), tres proyectos portugueses (SIMOCE, NetEffiCity y AVIGAE) y un proyecto con financiación en cascada H2020 (Eco-Rural -IoT)
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