Applied Metaheuristic Computing

For decades, Applied Metaheuristic Computing (AMC) has been a prevailing optimization technique for tackling perplexing engineering and business problems, such as scheduling, routing, ordering, bin packing, assignment, facility layout planning, among others. This is partly because the classic exact methods are constrained with prior assumptions, and partly due to the heuristics being problem-dependent and lacking generalization. AMC, on the contrary, guides the course of low-level heuristics to search beyond the local optimality, which impairs the capability of traditional computation methods. This topic series has collected quality papers proposing cutting-edge methodology and innovative applications which drive the advances of AMC

Applied Methuerstic computing

For decades, Applied Metaheuristic Computing (AMC) has been a prevailing optimization technique for tackling perplexing engineering and business problems, such as scheduling, routing, ordering, bin packing, assignment, facility layout planning, among others. This is partly because the classic exact methods are constrained with prior assumptions, and partly due to the heuristics being problem-dependent and lacking generalization. AMC, on the contrary, guides the course of low-level heuristics to search beyond the local optimality, which impairs the capability of traditional computation methods. This topic series has collected quality papers proposing cutting-edge methodology and innovative applications which drive the advances of AMC

Quasi-Maximum-Likelihood Detector Based on Geometrical Diversification Greedy Intensification 1

The ML detection used in many communication applications reduces down to solving an integer least-squares problem, which minimizes an objective function. If the matrix is not orthogonal, this problem is NP-hard. An exhaustive search over all feasible solutions is thus only applicable when the dimension of the problem is low. In the literature, there are two main available classes of methods. The first class comprises of exact methods whose complexities are roughly cubic in the dimension for medium to high SNR. However, the computational complexity remains exponential for low SNR. Moreover, these algorithms are iterative and thus, not well suited for hardware implementation. The second class is based on a relaxation strategy approach. However, the BER performance of this class is still not optimum. In this paper, we use a third class of methods for the resolution of this problem. Our approach, named Geometrical Diversification and Greedy Intensification (GDGI) associates two complementary heuristic optimization methods (intensification and diversification). Three versions of the GDGI are presented and compared. The inherent parallel structure of the GDGI provide a very suitable real-time hardware implementation. The GDGI allows a near optimal performance, with cubic complexity and it’s almost independent of the SNR

Multivariate Analysis in Management, Engineering and the Sciences

Recently statistical knowledge has become an important requirement and occupies a prominent position in the exercise of various professions. In the real world, the processes have a large volume of data and are naturally multivariate and as such, require a proper treatment. For these conditions it is difficult or practically impossible to use methods of univariate statistics. The wide application of multivariate techniques and the need to spread them more fully in the academic and the business justify the creation of this book. The objective is to demonstrate interdisciplinary applications to identify patterns, trends, association sand dependencies, in the areas of Management, Engineering and Sciences. The book is addressed to both practicing professionals and researchers in the field

Probe arm motion techniques for miradas multi-object spectrograph

Desde tiempos remotos, los humanos se han sentido atraídos por los objetos brillantes que pueblan el cielo. A pesar de lo mucho que sabemos actualmente sobre ellos, quedan por desentrañar varios misterios que aún esconde la Vía Láctea. ¿Cómo se formó? ¿Cómo ha cambiado a través del tiempo? Estas son sólo dos de las múltiples preguntas para las que la astrofísica moderna no tiene respuesta. Los científicos han estado construyendo diferentes modelos que intentan simular la evolución de nuestra galaxia. Sin embargo, muchas más observaciones son necesarias para poder dar valores razonables a las diversas variables presentes en esos modelos. Fruto de esta búsqueda, en las últimas décadas se han destinado muchos esfuerzos al desarrollo de nuevas instalaciones de espectroscopía multi-objeto. El Mid-resolution InfRAreD Astronomical Spectrograph (MIRADAS) es un espectrógrafo Echelle multi-objeto en el infrarrojo cercano para el Gran Telescopio Canarias (GTC) diseñado por un consorcio internacional. Gracias a su potente resolución y a su capacidad de multiplexación, este instrumento será clave para abordar algunos de los principales desafíos científicos de las siguientes décadas. MIRADAS, con la ayuda de sus 12 unidades autónomas de campo integral, observará simultáneamente hasta 12 objetivos celestes ubicados en distintos puntos del cielo. Cada una de estas unidades opto-mecánicos tiene la forma de un brazo robótico. Las estructuras de estos dispositivos han estado especialmente concebidas para: (i) asegurar la simplicidad del camino óptico (ii) ofrecer un gran grado de estabilidad cuando el brazo trabaje invertido. Pero, desafortunadamente, el costo de este diseño se traduce en un comportamiento del brazo complejo y nada intuitivo. En esta tesis, incluimos un estudio exhaustivo del brazo robótico de MIRADAS. En concreto, se presenta un modelo matemático, así como soluciones para los problemas de cinemática directa e inversa. Además, también se analizan las particularidades que limitan su movimiento. Primero, se estudia su espacio de articular y las regiones prohibidas del mismo debido a la naturaleza del brazo. En segundo lugar, se aborda como la incapacidad de interpolación de los controladores que gobiernan los actuadores afecta a la generación de trayectorias. Finalmente, se discuten varias estrategias de patrullaje, prestando especial atención a sus ventajas y puntos débiles. Por otro lado, los brazos de MIRADAS están distribuidos alrededor de una plataforma circular en la que no hay mucho espacio. Así pues, con el fin adquirir los objetivos requeridos por el usuario, los brazos del sistema deben moverse extremo cuidado. En MIRADAS, el cómputo de trayectorias se ha dividido en tres procesos diferentes, tratados todos en detalle en este trabajo. El primero de ellos, la segmentación de campo, organiza los distintos objetivos presentes en un campo disperso de estrellas de tal manera que estos puedan ser observados adecuadamente. Específicamente, esta fase calcula varios grupos, los integrantes de los cuales se emplean posteriormente en la etapa de asignación de brazos. Adicionalmente, también se determina el centro geométrico de cada uno de estos grupos, información requerida para apuntar correctamente el telescopio.Con respecto a la asignación de brazos, etapa responsable de determinar la asociación más adecuada . La primera se basa en programación lineal y, como demuestran las pruebas, es la que obtiene mejores resultados en términos de las diferentes métricas utilizadas. Sin embargo, este método deja de ser práctico cuando se tiene enfrente campos grandes. En estos escenarios, la segunda solución, estructurada entorno a una metaheurística, obtiene buenos resultados en un tiempo de ejecución asumible. Finalmente, los planes de asignación resultantes se pasan a un planificador de trayectorias. El planificador de trayectorias es el tercer y último paso del proceso. Este analiza individualmente cada plan de asignación, devolviendo movimientos coordinados para todos los brazos involucrados. Estos movimientos, una vez traducidos a instrucciones de bajo nivel y ejecutados por el software que controla los correspondientes actuadores, colocarán el espejo de cada brazo en en la ubicación del cielo correspondiente. Las pruebas experimentales muestran que el planificador es capaz de calcular movimientos exitosos. Esto es así tanto en un escenario típico en el que se producen varias instancies de los dos tipos de conflictos que puede surgir en MIRADAS como en una serie de escenarios con objetivos científicos reales

VLSI Design

This book provides some recent advances in design nanometer VLSI chips. The selected topics try to present some open problems and challenges with important topics ranging from design tools, new post-silicon devices, GPU-based parallel computing, emerging 3D integration, and antenna design. The book consists of two parts, with chapters such as: VLSI design for multi-sensor smart systems on a chip, Three-dimensional integrated circuits design for thousand-core processors, Parallel symbolic analysis of large analog circuits on GPU platforms, Algorithms for CAD tools VLSI design, A multilevel memetic algorithm for large SAT-encoded problems, etc

Social work with airports passengers

Social work at the airport is in to offer to passengers social services. The main methodological position is that people are under stress, which characterized by a particular set of characteristics in appearance and behavior. In such circumstances passenger attracts in his actions some attention. Only person whom he trusts can help him with the documents or psychologically

Play Among Books

How does coding change the way we think about architecture? Miro Roman and his AI Alice_ch3n81 develop a playful scenario in which they propose coding as the new literacy of information. They convey knowledge in the form of a project model that links the fields of architecture and information through two interwoven narrative strands in an “infinite flow” of real books

Redes neuronales y preprocesado de variables para modelos y sensores en bioingeniería

El propósito de esta Tesis Doctoral es proponer una alternativa viable a la aproximación de modelos y procesos en el ámbito científico y, más concretamente, en aplicaciones complejas de bioingeniería, en las cuales es imposible o muy costoso encontrar una relación directa entre las señales de entrada y de salida mediante modelos matemáticos sencillos o aproximaciones estadísticas. Del mismo modo, es interesante lograr una compactación de los datos que necesita un modelo para conseguir una predicción o clasificación en un tiempo y con un coste de implementación mínimos. Un modelo puede ser simplificado en gran medida al reducir el número de entradas o realizar operaciones matemáticas sobre éstas para transformarlas en nuevas variables. En muchos problemas de regresión (aproximación de funciones), clasificación y optimización, en general se hace uso de las nuevas metodologías basadas en la inteligencia artificial. La inteligencia artificial es una rama de las ciencias de la computación que busca automatizar la capacidad de un sistema para responder a los estímulos que recibe y proponer salidas adecuadas y racionales. Esto se produce gracias a un proceso de aprendizaje, mediante el cual se presentan ciertas muestras o �ejemplos� al modelo y sus correspondientes salidas y éste aprende a proponer las salidas correspondientes a nuevos estímulos que no ha visto previamente. Esto se denomina aprendizaje supervisado. También puede darse el caso de que tal modelo asocie las entradas con características similares entre sí para obtener una clasificación de las muestras de entrada sin necesidad de un patrón de salida. Este modelo de aprendizaje se denomina no supervisado. El principal exponente de la aplicación de la inteligencia artificial para aproximación de funciones y clasificación son las redes neuronales artificiales. Se trata de modelos que han demostrado sobradamente sus ventajas en el ámbito del modelado estadístico y de la predicción frente a otros métodos clásicos. NMateo Jiménez, F. (2012). Redes neuronales y preprocesado de variables para modelos y sensores en bioingeniería [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/16702Palanci

EG-ICE 2021 Workshop on Intelligent Computing in Engineering

The 28th EG-ICE International Workshop 2021 brings together international experts working at the interface between advanced computing and modern engineering challenges. Many engineering tasks require open-world resolutions to support multi-actor collaboration, coping with approximate models, providing effective engineer-computer interaction, search in multi-dimensional solution spaces, accommodating uncertainty, including specialist domain knowledge, performing sensor-data interpretation and dealing with incomplete knowledge. While results from computer science provide much initial support for resolution, adaptation is unavoidable and most importantly, feedback from addressing engineering challenges drives fundamental computer-science research. Competence and knowledge transfer goes both ways