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    Towards the Integrated Management of the Texas Citrus Mite Eutetranychus Banksi (Acari: Tetranychidae) in Spain

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    [ES] El ácaro de Texas, Eutetranychus banksi McGregor, es nativo de América y está ampliamente distribuido por el cultivo de cítricos de este continente. En 2013, esta especie se detectó en el sur de la provincia de Valencia, afectando a la principal zona citrícola de España. El ácaro produce graves daños reduciendo la fotosíntesis, causando defoliación y decoloración de los frutos, lo que podría afectar a su valor económico. En primer lugar, este trabajo evaluó el impacto ecológico producido por la especie invasora sobre las especies de ácaros tetraníquidos residentes en los cítricos valencianos Panonychus citri (McGregor) y Eutetranychus orientalis (Klein). Desde su llegada en 2013, E. banksi se ha convertido en el tetraníquido más frecuente y abundante en cítricos desplazando competitivamente a las otras especies, reduciendo su presencia y distribución geográfica, a su vez influenciada por su historia de colonización. En segundo lugar, este trabajo estudió la distribución dentro del árbol y las tendencias estacionales de la plaga y de los ácaros fitoseidos asociados, que pueden contribuir a su control. El ácaro de Texas se alimentó principalmente en la cara adaxial (haz) de las hojas en la periferia de la copa del árbol, mostrando un único pico de población a finales de verano-principios de otoño, mientras que los fitoseidos prefirieron la cara abaxial (envés) de las hojas del interior de la copa, mostrando dos picos, uno principal en primavera y otro menos abundante en otoño. Euseius stipulatus (Athias-Henriot) fue el fitoseido más frecuente y abundante, y cuando E. banksi aumentó se desplazó a las caras adaxiales de las hojas de la parte exterior de la copa y los frutos para alimentarse de su presa, cambiando su coloración de blanco a marrón rojizo evidenciando su contribución al control biológico de la plaga. Sin embargo, no fue capaz de mantener las poblaciones de E. banksi bajo densidades tolerables debido a la desfavorable relación depredador/presa que existe en verano y principios de otoño. En tercer lugar, este trabajo pretendió describir la estructura de población del ácaro de Texas y definir un plan de muestreo. Existieron diferencias en la estructura de edad en frutos y hojas, así como entre hojas de diferentes brotes. Además, a lo largo del tiempo se observaron fluctuaciones en su composición correlacionadas con variaciones en la proporción de sexos. No se observaron diferencias de agregación entre estratos vegetales, pero sí entre estadios inmaduros y adultos, siendo las hembras las menos agregadas. La alta correlación de la población total con las formas móviles y las hembras permitió utilizar ambas como estadio de referencia para el desarrollo del plan de muestreo, estableciendo un muestreo de presencia/ausencia de 100 hojas para las hembras o 400 hojas para las formas móviles. Finalmente, un ácaro fitoseido recientemente descrito, Neoseiulus madeirensis Papadoulis & Kapaxidi, se encontró asociado a E. banksi, sugiriendo que podría ser un candidato prometedor para su control biológico. En cuarto lugar, este trabajo pretendió evaluar el potencial de este depredador para controlar las poblaciones de la plaga. Neoseiulus madeirensis mostró un rápido desarrollo y altas tasas de supervivencia y reproducción alimentándose de E. banksi. El depredador se alimentó principalmente de estadios inmaduros, siendo los huevos el estadio preferido, y mostrando una respuesta funcional de tipo II para todos los estadios de presa ensayados, que se estabilizó a altas densidades de presa con una elevada puesta de huevos. Los valores de supervivencia, reproducción y depredación han sido los mejores obtenidos hasta el momento para cualquier fitoseido ensayado previamente contra E. banksi, lo convierte en un candidato idóneo para el desarrollo de un programa de control biológico basado en sueltas aumentativas, o en la importación con vistas al establecimiento de poblaciones permanentes en cítricos.[CA] L'àcar de Texas, Eutetranychus banksi McGregor, és nadiu d' Amèrica i està àmpliament distribuït pel cultiu de cítrics d'aquest continent. El 2013, esta espècie es va detectar al sud de la província de València, afectant la principal zona citrícola d'Espanya. L'àcar produeix greus danys reduint la fotosíntesi, causant defoliació i decoloració dels fruits, cosa que podria afectar el seu valor econòmic. En primer lloc, aquest treball va avaluar l'impacte ecològic produït per l'espècie invasora sobre les espècies d'àcars tetraníquids residents als cítrics valencians Panonychus citri (McGregor) i Eutetranychus orientalis (Klein). Des de la seva arribada el 2013, E. banksi s'ha convertit en el tetraníquid més freqüent i abundant en cítrics desplaçant competitivament les altres espècies, reduint la seva presència i distribució geogràfica, alhora influenciat per la seva història de colonització. En segon lloc, aquest treball va estudiar la distribució dins de l'arbre i les tendències estacionals de la plaga i dels àcars fitoseids associats, que poden contribuir al seu control. L'àcar de Texas es va alimentar principalment en la cara adaxial (fes) de les fulles a la perifèria de la copa de l'arbre, mostrant un únic pic de població a finals d'estiu-principis de tardor, mentre que els fitoseids van preferir la cara abaxial (revers) de les fulles de l'interior de la copa, mostrant dos pics, un de principal a la primavera i un altre menys abundant a la tardor. Euseius stipulatus (Athias-Henriot) va ser el fitoseid més freqüent i abundant, i quan E. banksi va augmentar es va desplaçar a les cares adaxials de les fulles de la part exterior de la copa i els fruits per alimentar-se de la presa, canviant la seva coloració de blanc a marró vermellós evidenciant la seva contribució al control biològic de la plaga. Tot i això, no va ser capaç de mantenir les poblacions d'E. banksi sota densitats tolerables a causa de la desfavorable relació depredador/presa que hi ha a l'estiu i principis de tardor. En tercer lloc, aquest treball va voler descriure l'estructura de població de l'àcar de Texas i definir un pla de mostreig. Hi hagué diferències en l'estructura d'edat de fruits i fulles, així com entre fulles de diferents brots. A més, al llarg del temps es van observar fluctuacions en la composició correlacionades amb variacions en la proporció de sexes. No es van observar diferències d'agregació entre estrats vegetals, però sí entre estadis immadurs i adults, sent les femelles les menys agregades. L'alta correlació de la població total amb les formes mòbils i les femelles va permetre utilitzar totes dues com a estadi de referència per al desenvolupament del pla de mostreig, establint un mostreig de presència/absència de 100 fulls per a les femelles o 400 fulls per a les formes mòbils. Finalment, una espècie fitoseid recentment descrit, Neoseiulus madeirensis Papadoulis & Kapaxidi, es va trobar associat a E. banksi, suggerint que podria ser un candidat prometedor per al seu control biològic. En quart lloc, aquest treball va voler avaluar el potencial d'aquest depredador per controlar les poblacions de la plaga. Neoseiulus madeirensis va mostrar un desenvolupament ràpid i altes taxes de supervivència i reproducció alimentant-se d'E. banksi. El depredador es va alimentar principalment d'estadis immadurs, sent els ous l'estadi preferit, i mostrant una resposta funcional de tipus II per a tots els estadis de presa assajats, que es va estabilitzar a altes densitats de presa amb una posta d'ous elevada. Els valors de supervivencia, depredació i reproducció han estat els millors obtinguts fins ara per a qualsevol espècie de fitoseid assajat prèviament contra E. banksi, cosa que el converteix en un candidat idoni per al desenvolupament d'un programa de control biològic basat en soltes augmentatives, o en la importació amb vista a l'establiment de poblacions permanents en cítrics.[EN] The Texas citrus mite, Eutetranychus banksi McGregor, is native to the Americas and widely distributed across this continent. In 2013 it was detected in the south of the province of Valencia, affecting the main citrus-growing area in Spain. The mite produces severe damage, reducing photosynthesis, causing defoliation, and producing a lack in fruit pigmentation, which could affect its economic value. Firstly, this work evaluated the ecological impact produced by the invasive species on the resident spider mites Panonychus citri (McGregor) and Eutetranychus orientalis (Klein). Since its arrival in 2013, E. banksi has become the most frequent and abundant spider mite on citrus, competitively displacing the other species and reducing their presence and geographic range, which is influenced by its colonisation history. Secondly, this work studies the within-tree distribution and seasonal trends of the pest and associated phytoseiid mites, which may contribute to its control. The Texas citrus mite was feeding mainly on the adaxial (upper) side of leaves in the periphery of the tree canopy showing a single population peak in late summer-early autumn, while phytoseiids preferred the abaxial (lower) sides inside the canopy showing two peaks, a main spring peak and a second, less abundant, in autumn. Euseius stipulatus (Athias-Henriot) was the most frequent and abundant phytoseiid, and when E. banksi increased, it moved to the adaxial sides on outer leaves and fruits to feed on its prey and changed its colouring from white to reddish-brown, evidencing its contribution to biological pest control. However, it was not capable of maintaining E. banksi populations under tolerable densities due to the unfavourable predator/prey ratios in summer and early autumn. Thirdly, this work aimed to describe the pest population structure and define a sampling plan. There were differences in the age structure on fruits and leaves, as well as between leaves from different flushes. Furthermore, over time, there were fluctuations in its composition correlated with variations in sex-ratio. No aggregation differences among plant strata were found, but there were significant differences between immature and adult stages, the females being the less aggregated. The high correlation of the total population with the motile forms and females allowed the use of both as a reference stage in the sampling plan, establishing a presence/absence sampling of 100 leaves for females or 400 leaves for motile forms. Finally, a recently described phytoseiid mite, Neoseiulus madeirensis Papadoulis & Kapaxidi, was found to be associated with E. banksi, suggesting that it could be a promising candidate for pest suppression. Fourthly, this work aimed to evaluate the potential of this predator to control pest populations. Neoseiulus madeirensis exhibited a short developmental time, high survival and reproductive rates feeding on E. banksi. The predator was fed mainly on immature stages, with eggs being the preferred stage, showing a type II functional response for all the prey stages tested, that stabilises at high prey densities with high egg laying. Survival, predation and reproduction values were the best obtained so far for any phytoseiid previously tested against E. banksi, making it a suitable candidate for the development of a biological control program based on augmentative releases, or importation aiming for the establishment of permanent populations on citrus.López Olmos, S. (2023). Towards the Integrated Management of the Texas Citrus Mite Eutetranychus Banksi (Acari: Tetranychidae) in Spain [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/20155

    LIPIcs, Volume 251, ITCS 2023, Complete Volume

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    Psyche as a Playable Construct in Video Games

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    The aim of this master’s thesis called Psyche as a Playable Construct in Video Games is to explore how the human mind is reflected in video games and how thus the psyche becomes a playable environment. This study also analyzes whether video games as a medium can promote self-reflection and empathy by portraying the psyche and developing narratives around this theme. These set objectives are achieved by performing medium-specific multimodal discourse analysis of three case studies, as well as comparative game analysis. The purpose is to discover how the psyche nowadays becomes an accessible, interactive, and embodied virtual environment through various modern modes of expression. In addition to the topic of the psyche as a game setting the research also looks at the reflection of the psyche in the theories of psychoanalysts, the principles of creating playable virtual spaces and mental landscapes, and the unique manner of video games in representing phenomena. This thesis includes a review of relevant scholarship into game studies, psychoanalysis and multimodal discourse, as well as an examination of three video games of different scales and genres, all of which render the human psyche psyche a playable construct: Nevermind (2015), When the Darkness comes (2019) and Psychonauts 2 (2021). By showing distinctive approaches to representing the psyche and interaction with it, this research highlights the enormous potential of video games to offer their users experiences that cannot be delivered through any other channel. As well, my thesis demonstrates how game design reflects scientific discoveries about the psyche to the present day: as independent but influenceable; chaotic and multi-layered but deterministic. It also proposes future research suggestions in this context on how likely are games set in the human mind to promote compassion, empathy, and self-analysis in a wide audience.Master's Thesis in Digital CultureDIKULT350MAHF-DIKU

    Structured Semidefinite Programming for Recovering Structured Preconditioners

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    We develop a general framework for finding approximately-optimal preconditioners for solving linear systems. Leveraging this framework we obtain improved runtimes for fundamental preconditioning and linear system solving problems including the following. We give an algorithm which, given positive definite KRd×d\mathbf{K} \in \mathbb{R}^{d \times d} with nnz(K)\mathrm{nnz}(\mathbf{K}) nonzero entries, computes an ϵ\epsilon-optimal diagonal preconditioner in time O~(nnz(K)poly(κ,ϵ1))\widetilde{O}(\mathrm{nnz}(\mathbf{K}) \cdot \mathrm{poly}(\kappa^\star,\epsilon^{-1})), where κ\kappa^\star is the optimal condition number of the rescaled matrix. We give an algorithm which, given MRd×d\mathbf{M} \in \mathbb{R}^{d \times d} that is either the pseudoinverse of a graph Laplacian matrix or a constant spectral approximation of one, solves linear systems in M\mathbf{M} in O~(d2)\widetilde{O}(d^2) time. Our diagonal preconditioning results improve state-of-the-art runtimes of Ω(d3.5)\Omega(d^{3.5}) attained by general-purpose semidefinite programming, and our solvers improve state-of-the-art runtimes of Ω(dω)\Omega(d^{\omega}) where ω>2.3\omega > 2.3 is the current matrix multiplication constant. We attain our results via new algorithms for a class of semidefinite programs (SDPs) we call matrix-dictionary approximation SDPs, which we leverage to solve an associated problem we call matrix-dictionary recovery.Comment: Merge of arXiv:1812.06295 and arXiv:2008.0172

    Food - Media - Senses: Interdisciplinary Approaches

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    Food is more than just nutrition. Its preparation, presentation and consumption is a multifold communicative practice which includes the meal's design and its whole field of experience. How is food represented in cookbooks, product packaging or in paintings? How is dining semantically charged? How is the sensuality of eating treated in different cultural contexts? In order to acknowledge the material and media-related aspects of eating as a cultural praxis, experts from media studies, art history, literary studies, philosophy, experimental psychology, anthropology, food studies, cultural studies and design studies share their specific approaches

    2015 GREAT Day Program

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    SUNY Geneseo’s Ninth Annual GREAT Day.https://knightscholar.geneseo.edu/program-2007/1009/thumbnail.jp

    LIPIcs, Volume 261, ICALP 2023, Complete Volume

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    Bio-inspired optimization in integrated river basin management

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    Water resources worldwide are facing severe challenges in terms of quality and quantity. It is essential to conserve, manage, and optimize water resources and their quality through integrated water resources management (IWRM). IWRM is an interdisciplinary field that works on multiple levels to maximize the socio-economic and ecological benefits of water resources. Since this is directly influenced by the river’s ecological health, the point of interest should start at the basin-level. The main objective of this study is to evaluate the application of bio-inspired optimization techniques in integrated river basin management (IRBM). This study demonstrates the application of versatile, flexible and yet simple metaheuristic bio-inspired algorithms in IRBM. In a novel approach, bio-inspired optimization algorithms Ant Colony Optimization (ACO) and Particle Swarm Optimization (PSO) are used to spatially distribute mitigation measures within a basin to reduce long-term annual mean total nitrogen (TN) concentration at the outlet of the basin. The Upper Fuhse river basin developed in the hydrological model, Hydrological Predictions for the Environment (HYPE), is used as a case study. ACO and PSO are coupled with the HYPE model to distribute a set of measures and compute the resulting TN reduction. The algorithms spatially distribute nine crop and subbasin-level mitigation measures under four categories. Both algorithms can successfully yield a discrete combination of measures to reduce long-term annual mean TN concentration. They achieved an 18.65% reduction, and their performance was on par with each other. This study has established the applicability of these bio-inspired optimization algorithms in successfully distributing the TN mitigation measures within the river basin. Stakeholder involvement is a crucial aspect of IRBM. It ensures that researchers and policymakers are aware of the ground reality through large amounts of information collected from the stakeholder. Including stakeholders in policy planning and decision-making legitimizes the decisions and eases their implementation. Therefore, a socio-hydrological framework is developed and tested in the Larqui river basin, Chile, based on a field survey to explore the conditions under which the farmers would implement or extend the width of vegetative filter strips (VFS) to prevent soil erosion. The framework consists of a behavioral, social model (extended Theory of Planned Behavior, TPB) and an agent-based model (developed in NetLogo) coupled with the results from the vegetative filter model (Vegetative Filter Strip Modeling System, VFSMOD-W). The results showed that the ABM corroborates with the survey results and the farmers are willing to extend the width of VFS as long as their utility stays positive. This framework can be used to develop tailor-made policies for river basins based on the conditions of the river basins and the stakeholders' requirements to motivate them to adopt sustainable practices. It is vital to assess whether the proposed management plans achieve the expected results for the river basin and if the stakeholders will accept and implement them. The assessment via simulation tools ensures effective implementation and realization of the target stipulated by the decision-makers. In this regard, this dissertation introduces the application of bio-inspired optimization techniques in the field of IRBM. The successful discrete combinatorial optimization in terms of the spatial distribution of mitigation measures by ACO and PSO and the novel socio-hydrological framework using ABM prove the forte and diverse applicability of bio-inspired optimization algorithms

    A generative model for latent position graphs

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    Recently, there has been an explosion of research into machine learning methods applied to graph data. Most work is focused on performing either node classification or graph classification; however, there is much to be gained by learning instead a generative model for the underlying random graph distribution. We present a novel neural network-based approach to learning generative models for random graphs. The features used for training are graphlets, subgraph counts of small order, and the loss function is based on a moment estimator for these features. Random graphs are realized by feeding random noise into the network and applying a kernel to the output; in this way, our model is a generalization of the ubiquitous Random Dot Product Graph. Networks produced this way are demonstrated to be able to imitate data from chemistry, medicine, and social networks. The created graphs are similar enough to the target data to be able to fool discriminator neural networks otherwise capable of separating classes of random graphs. This method is inexpensive, accurate, and is readily applied to data-poor problems

    Learning from complex networks

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    Graph Theory has proven to be a universal language for describing modern complex systems. The elegant theoretical framework of graphs drew the researchers' attention over decades. Therefore, graphs have emerged as a ubiquitous data structure in various applications where a relational characteristic is evident. Graph-driven applications are found, e.g., in social network analysis, telecommunication networks, logistic processes, recommendation systems, modeling kinetic interactions in protein networks, or the 'Internet of Things' (IoT) where modeling billions of interconnected web-enabled devices is of paramount importance. This thesis dives deep into the challenges of modern graph applications. It proposes a robustified and accelerated spectral clustering model in homogeneous graphs and novel transformer-driven graph shell models for attributed graphs. A new data structure is introduced for probabilistic graphs to compute the information flow efficiently. Moreover, a metaheuristic algorithm is designed to find a good solution to an optimization problem composed of an extended vehicle routing problem. The thesis closes with an analysis of trend flows in social media data. Detecting communities within a graph is a fundamental data mining task of interest in virtually all areas and also serves as an unsupervised preprocessing step for many downstream tasks. One most the most well-established clustering methods is Spectral Clustering. However, standard spectral clustering is highly sensitive to noisy input data, and the eigendecomposition has a high, cubic runtime complexity O(n^3). Tackling one of these problems often exacerbates the other. This thesis presents a new model which accelerates the eigendecomposition step by replacing it with a Nyström approximation. Robustness is achieved by iteratively separating the data into a cleansed and noisy part of the data. In this process, representing the input data as a graph is vital to identify parts of the data being well connected by analyzing the vertices' distances in the eigenspace. With the advances in deep learning architectures, we also observe a surge in research on graph representation learning. The message-passing paradigm in Graph Neural Networks (GNNs) formalizes a predominant heuristic for multi-relational and attributed graph data to learn node representations. In downstream applications, we can use the representations to tackle theoretical problems known as node classification, graph classification/regression, and relation prediction. However, a common issue in GNNs is known as over-smoothing. By increasing the number of iterations within the message-passing, the nodes' representations of the input graph align and become indiscernible. This thesis shows an efficient way of relaxing the GNN architecture by employing a routing heuristic in the general workflow. Specifically, an additional layer routes the nodes' representations to dedicated experts. Each expert calculates the representations according to their respective GNN workflow. The definitions of distinguishable GNNs result from k-localized views starting from a central node. This procedure is referred to as Graph Shell Attention (SEA), where experts process different subgraphs in a transformer-motivated fashion. Reliable propagation of information through large communication networks, social networks, or sensor networks is relevant to applications concerning marketing, social analysis, or monitoring physical or environmental conditions. However, social ties of friendship may be obsolete, and communication links may fail, inducing the notion of uncertainty in such networks. This thesis addresses the problem of optimizing information propagation in uncertain networks given a constrained budget of edges. A specialized data structure, called F-tree, addresses two NP-hard subproblems: the computation of the expected information flow and the optimal choice of edges. The F-tree identifies independent components of a probabilistic input graph for which the information flow can either be computed analytically and efficiently or for which traditional Monte-Carlo sampling can be applied independently of the remaining network. The next part of the thesis covers a graph problem from the Operations Research point of view. A new variant of the well-known vehicle routing problem (VRP) is introduced, where customers are served within a specific time window (TW), as well as flexible delivery locations (FL) including capacity constraints. The latter implies that each customer is scheduled in one out of a set of capacitated delivery service locations. Practically, the VRPTW-FL problem is relevant for applications in parcel delivery, routing with limited parking space, or, for example, in the scope of hospital-wide scheduling of physical therapists. This thesis presents a metaheuristic built upon a hybrid Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS). Moreover, a backtracking mechanism in the construction phase is introduced to alter unsatisfactory decisions at early stages. In the computational study, hospital data is used to evaluate the utility of flexible delivery locations and various cost functions. In the last part of the thesis, social media trends are analyzed, which yields insights into user sentiment and newsworthy topics. Such trends consist of bursts of messages concerning a particular topic within a time frame, significantly deviating from the average appearance frequency of the same subject. This thesis presents a method to classify trend archetypes to predict future dissemination by investigating the dissemination of such trends in space and time. Generally, with the ever-increasing scale and complexity of graph-structured datasets and artificial intelligence advances, AI-backed models will inevitably play an important role in analyzing, modeling, and enhancing knowledge extraction from graph data.Die Graphentheorie hat sich zur einer universellen Sprache entwickelt, mit Hilfe derer sich moderne und komplexe Systeme und Zusammenhänge beschreiben lassen. Diese theoretisch elegante und gut fundierte Rahmenstruktur attrahierte über Dekaden hinweg die Aufmerksamkeit von Wissenschaftlern/-innen. In der heutigen Informationstechnologie-Landschaft haben sich Graphen längst zu einer allgegenwärtigen Datenstruktur in Anwendungen etabliert, innerhalb derer charakteristische Zusammenhangskomponenten eine zentrale Rolle spielen. Anwendungen, die über Graphen unterstützt werden, finden sich u.a. in der Analyse von sozialen Netzwerken, Telekommunikationsnetwerken, logistische Prozessverwaltung, Analyse von Empfehlungsdiensten, in der Modellierung kinetischer Interaktionen von Proteinstrukturen, oder auch im "Internet der Dinge" (engl.: 'Internet Of Things' (IoT)), welches das Zusammenspiel von abermillionen web-unterstützte Endgeräte abbildet und eine prädominierende Rolle für große IT-Unternehmen spielt. Diese Dissertation beleuchtet die Herausforderungen moderner Graphanwendungen. Im Bereich homogener Netzwerken wird ein beschleunigtes und robustes spektrales Clusteringverfahren, sowie ein Modell zur Untersuchung von Teilgraphen mittels Transformer-Architekturen für attribuierte Graphen vorgestellt. Auf wahrscheinlichkeitsbasierten homogenen Netzwerken wird eine neue Datenstruktur eingeführt, die es erlaubt einen effizienten Informationsfluss innerhalb eines Graphen zu berechnen. Darüber hinaus wird ein Optimierungsproblem in Transportnetzwerken beleuchtet, sowie eine Untersuchung von Trendflüssen in sozialen Medien diskutiert. Die Untersuchung von Verbünden (engl.: 'Clusters') von Graphdaten stellt einen Eckpfeiler im Bereich der Datengewinnung dar. Die Erkenntnisse sind nahezu in allen praktischen Bereichen von Relevanz und dient im Bereich des unüberwachten Lernens als Vorverarbeitungsschritt für viele nachgeschaltete Aufgaben. Einer der weit verbreitetsten Methodiken zur Verbundanalyse ist das spektrale Clustering. Die Qualität des spektralen Clusterings leidet, wenn die Eingabedaten sehr verrauscht sind und darüber hinaus ist die Eigenwertzerlegung mit O(n^3) eine teure Operation und damit wesentlich für die hohe, kubische Laufzeitkomplexität verantwortlich. Die Optimierung von einem dieser Kriterien exazerbiert oftmals das verbleibende Kriterium. In dieser Dissertation wird ein neues Modell vorgestellt, innerhalb dessen die Eigenwertzerlegung über eine Nyström Annäherung beschleunigt wird. Die Robustheit wird über ein iteratives Verfahren erreicht, das die gesäuberten und die verrauschten Daten voneinander trennt. Die Darstellung der Eingabedaten über einen Graphen spielt hierbei die zentrale Rolle, die es erlaubt die dicht verbundenen Teile des Graphen zu identifizieren. Dies wird über eine Analyse der Distanzen im Eigenraum erreicht. Parallel zu neueren Erkenntnissen im Bereich des Deep Learnings lässt sich auch ein Forschungsdrang im repräsentativen Lernen von Graphen erkennen. Graph Neural Networks (GNN) sind eine neue Unterform von künstlich neuronalen Netzen (engl.: 'Artificial Neural Networks') auf der Basis von Graphen. Das Paradigma des sogenannten 'message-passing' in neuronalen Netzen, die auf Graphdaten appliziert werden, hat sich hierbei zur prädominierenden Heuristik entwickelt, um Vektordarstellungen von Knoten aus (multi-)relationalen, attribuierten Graphdaten zu lernen. Am Ende der Prozesskette können wir somit theoretische Probleme angehen und lösen, die sich mit Fragestellungen über die Klassifikation von Knoten oder Graphen, über regressive Ausdrucksmöglichkeiten bis hin zur Vorhersage von relationaler Verbindungen beschäftigen. Ein klassisches Problem innerhalb graphischer neuronaler Netze ist bekannt unter der Terminologie des 'over-smoothing' (dt.: 'Überglättens'). Es beschreibt, dass sich mit steigender Anzahl an Iterationen des wechselseitigen Informationsaustausches, die Knotenrepräsentationen im vektoriellen Raum angleichen und somit nicht mehr unterschieden werden können. In dieser Forschungsarbeit wird eine effiziente Methode vorgestellt, die die klassische GNN Architektur aufbricht und eine Vermittlerschicht in den herkömmlichen Verarbeitungsfluss einarbeitet. Konkret gesprochen werden hierbei Knotenrepräsentationen an ausgezeichnete Experten geschickt. Jeder Experte verarbeitet auf idiosynkratischer Basis die Knoteninformation. Ausgehend von einem Anfrageknoten liegt das Kriterium für die Unterscheidbarkeit von Experten in der restriktiven Verarbeitung lokaler Information. Diese neue Heuristik wird als 'Graph Shell Attention' (SEA) bezeichnet und beschreibt die Informationsverarbeitung unterschiedlicher Teilgraphen von Experten unter der Verwendung der Transformer-technologie. Eine zuverlässige Weiterleitung von Informationen über größere Kommunikationsnetzwerken, sozialen Netzwerken oder Sensorennetzwerken spielen eine wichtige Rolle in Anwendungen der Marktanalyse, der Analyse eines sozialen Gefüges, oder der Überwachung der physischen und umweltorientierten Bedingungen. Innerhalb dieser Anwendungen können Fälle auftreten, wo Freundschaftsbeziehungen nicht mehr aktuell sind, wo die Kommunikation zweier Endpunkte zusammenbricht, welches mittels einer Unsicherheit des Informationsaustausches zweier Endpunkte ausgedrückt werden kann. Diese Arbeit untersucht die Optimierung des Informationsflusses in Netzwerken, deren Verbindungen unsicher sind, hinsichtlich der Bedingung, dass nur ein Bruchteil der möglichen Kanten für den Informationsaustausch benutzt werden dürfen. Eine eigens entwickelte Datenstruktur - der F-Baum - wird eingeführt, die 2 NP-harte Teilprobleme auf einmal adressiert: zum einen die Berechnung des erwartbaren Informationsflusses und zum anderen die Auswahl der optimalen Kanten. Der F-Baum unterscheidet hierbei unabhängige Zusammenhangskomponenten der wahrscheinlichkeitsbasierten Eingabedaten, deren Informationsfluss entweder analytisch korrekt und effizient berechnet werden können, oder lokal über traditionelle Monte-Carlo sampling approximiert werden können. Der darauffolgende Abschnitt dieser Arbeit befasst sich mit einem Graphproblem aus Sicht der Optimierungsforschung angewandter Mathematik. Es wird eine neue Variante der Tourenplanung vorgestellt, welches neben kundenspezifischer Zeitfenster auch flexible Zustellstandorte beinhaltet. Darüber hinaus obliegt den Zielorten, an denen Kunden bedient werden können, weiteren Kapazitätslimitierungen. Aus praktischer Sicht ist das VRPTW-FL (engl.: "Vehicle Routing Problem with Time Windows and Flexible Locations") eine bedeutende Problemstellung für Paketdienstleister, Routenplanung mit eingeschränkten Stellplätzen oder auch für die praktische Planung der Arbeitsaufteilung von behandelnden Therapeuten/-innen und Ärzten/-innen in einem Krankenhaus. In dieser Arbeit wird für die Bewältigung dieser Problemstellung eine Metaheuristik vorgestellt, die einen hybriden Ansatz mit der sogenannten Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) impliziert. Darüber hinaus wird als Konstruktionsheuristik ein 'Backtracking'-Mechanismus (dt.: Rückverfolgung) angewandt, um initiale Startlösungen aus dem Lösungssuchraum auszuschließen, die weniger vielversprechend sind. In der Evaluierung dieses neuen Ansatz werden Krankenhausdaten untersucht, um auch die Nützlichkeit von flexiblen Zielorten unter verschiedenen Kostenfunktionen herauszuarbeiten. Im letzten Kapitel dieser Dissertation werden Trends in sozialen Daten analysiert, die Auskunft über die Stimmung der Benutzer liefern, sowie Einblicke in tagesaktuelle Geschehnisse gewähren. Ein Kennzeichen solcher Trends liegt in dem Aufbraußen von inhaltsspezifischen Themen innerhalb eines Zeitfensters, die von der durchschnittlichen Erscheinungshäufigkeit desselben Themas signifikant abweichen. Die Untersuchung der Verbreitung solches Trends über die zeitliche und örtliche Dimension erlaubt es, Trends in Archetypen zu klassifizieren, um somit die Ausbreitung zukünftiger Trends hervorzusagen. Mit der immerwährenden Skalierung von Graphdaten und deren Komplexität, und den Fortschritten innerhalb der künstlichen Intelligenz, wird das maschinelle Lernen unweigerlich weiterhin eine wesentliche Rolle spielen, um Graphdaten zu modellieren, analysieren und schlussendlich die Wissensextraktion aus derartigen Daten maßgeblich zu fördern.La théorie des graphes s'est révélée être une langue universel pour décrire les systèmes complexes modernes. L'élégant cadre théorique des graphes a attiré l'attention des chercheurs pendant des décennies. Par conséquent, les graphes sont devenus une structure de données omniprésente dans diverses applications où une caractéristique relationnelle est évidente. Les applications basées sur les graphes se retrouvent, par exemple, dans l'analyse des réseaux sociaux, les réseaux de télécommunication, les processus logistiques, les systèmes de recommandation, la modélisation des interactions cinétiques dans les réseaux de protéines, ou l'"Internet des objets" (IoT) où la modélisation de milliards de dispositifs interconnectés basés sur le web est d'une importance capitale. Cette thèse se penche sur les défis posés par les applications modernes des graphes. Elle propose un modèle de regroupement spectral robuste et accéléré dans les graphes homogènes et de nouveaux modèles d'enveloppe de graphe pilotés par transformateur pour les graphes attribués. Une nouvelle structure de données est introduite pour les graphes probabilistes afin de calculer efficacement le flux d'informations. De plus, un algorithme métaheuristique est conçu pour trouver une bonne solution à un problème d'optimisation composé d'un problème étendu de routage de véhicules. La thèse se termine par une analyse des flux de tendances dans les données des médias sociaux. La détection de communautés au sein d'un graphe est une tâche fondamentale d'exploration de données qui présente un intérêt dans pratiquement tous les domaines et sert également d'étape de prétraitement non supervisé pour de nombreuses tâches en aval. L'une des méthodes de regroupement les mieux établies est le regroupement spectral. Cependant, le regroupement spectral standard est très sensible aux données d'entrée bruitées, et l'eigendecomposition a une complexité d'exécution cubique élevée O(n^3). S'attaquer à l'un de ces problèmes exacerbe souvent l'autre. Cette thèse présente un nouveau modèle qui accélère l'étape d'eigendecomposition en la remplaçant par une approximation de Nyström. La robustesse est obtenue en séparant itérativement les données en une partie nettoyée et une partie bruyante. Dans ce processus, la représentation des données d'entrée sous forme de graphe est essentielle pour identifier les parties des données qui sont bien connectées en analysant les distances des sommets dans l'espace propre. Avec les progrès des architectures de Deep Learning, nous observons également une poussée de la recherche sur l'apprentissage de la représentation graphique. Le paradigme du passage de messages dans les réseaux neuronaux graphiques (GNN) formalise une heuristique prédominante pour les données graphiques multi-relationnelles et attribuées afin d'apprendre les représentations des nœuds. Dans les applications en aval, nous pouvons utiliser les représentations pour résoudre des problèmes théoriques tels que la classification des nœuds, la classification/régression des graphes et la prédiction des relations. Cependant, un problème courant dans les GNN est connu sous le nom de lissage excessif. En augmentant le nombre d'itérations dans le passage de messages, les représentations des nœuds du graphe d'entrée s'alignent et deviennent indiscernables. Cette thèse montre un moyen efficace d'assouplir l'architecture GNN en employant une heuristique de routage dans le flux de travail général. Plus précisément, une couche supplémentaire achemine les représentations des nœuds vers des experts spécialisés. Chaque expert calcule les représentations en fonction de son flux de travail GNN respectif. Les définitions de GNN distincts résultent de k vues localisées à partir d'un nœud central. Cette procédure est appelée Graph Shell Attention (SEA), dans laquelle les experts traitent différents sous-graphes à l'aide d'un transformateur. La propagation fiable d'informations par le biais de grands réseaux de communication, de réseaux sociaux ou de réseaux de capteurs est importante pour les applications concernant le marketing, l'analyse sociale ou la surveillance des conditions physiques ou environnementales. Cependant, les liens sociaux d'amitié peuvent être obsolètes, et les liens de communication peuvent échouer, induisant la notion d'incertitude dans de tels réseaux. Cette thèse aborde le problème de l'optimisation de la propagation de l'information dans les réseaux incertains compte tenu d'un budget contraint d'arêtes. Une structure de données spécialisée, appelée F-tree, traite deux sous-problèmes NP-hard: le calcul du flux d'information attendu et le choix optimal des arêtes. L'arbre F identifie les composants indépendants d'un graphe d'entrée probabiliste pour lesquels le flux d'informations peut être calculé analytiquement et efficacement ou pour lesquels l'échantillonnage Monte-Carlo traditionnel peut être appliqué indépendamment du reste du réseau. La partie suivante de la thèse couvre un problème de graphe du point de vue de la recherche opérationnelle. Une nouvelle variante du célèbre problème d'acheminement par véhicule (VRP) est introduite, où les clients sont servis dans une fenêtre temporelle spécifique (TW), ainsi que des lieux de livraison flexibles (FL) incluant des contraintes de capacité. Ces dernières impliquent que chaque client est programmé dans l'un des emplacements de service de livraison à capacité. En pratique, le problème VRPTW-FL est pertinent pour des applications de livraison de colis, d'acheminement avec un espace de stationnement limité ou, par exemple, dans le cadre de la programmation de kinésithérapeutes à l'échelle d'un hôpital. Cette thèse présente une métaheuristique construite sur une recherche hybride de grands voisinages adaptatifs (ALNS). En outre, un mécanisme de retour en arrière dans la phase de construction est introduit pour modifier les décisions insatisfaisantes à des stades précoces. Dans l'étude computationnelle, des données hospitalières sont utilisées pour évaluer l'utilité de lieux de livraison flexibles et de diverses fonctions de coût. Dans la dernière partie de la thèse, les tendances des médias sociaux sont analysées, ce qui donne un aperçu du sentiment des utilisateurs et des sujets d'actualité. Ces tendances consistent en des rafales de messages concernant un sujet particulier dans un laps de temps donné, s'écartant de manière significative de la fréquence moyenne d'apparition du même sujet. Cette thèse présente une méthode de classification des archétypes de tendances afin de prédire leur diffusion future en étudiant la diffusion de ces tendances dans l'espace et dans le temps. D'une manière générale, avec l'augmentation constante de l'échelle et de la complexité des ensembles de données structurées en graphe et les progrès de l'intelligence artificielle, les modèles soutenus par l'IA joueront inévitablement un rôle important dans l'analyse, la modélisation et l'amélioration de l'extraction de connaissances à partir de données en graphe
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