A HYBRID APPROACH FOR RURAL FEEDER DESIGN

In this paper, a population based approach for conductor size selection in rural radial distribution system is presented. The proposed hybrid approach implies a particle swarm optimization (PSO) approach in combination with mutant property of differential evolution (DE) for conductor size selection in radial distribution system. The conductor size for each feeder segment is selected such that the total cost of capital investment and capitalized cost of energy losses is minimized while constraints of voltage at each node and current carrying capacity of conductor is within the limits. The applicability and effectiveness of the proposed method is demonstrated with the help of 32-node test system

Geometry-Aware Neighborhood Search for Learning Local Models for Image Reconstruction

Local learning of sparse image models has proven to be very effective to solve inverse problems in many computer vision applications. To learn such models, the data samples are often clustered using the K-means algorithm with the Euclidean distance as a dissimilarity metric. However, the Euclidean distance may not always be a good dissimilarity measure for comparing data samples lying on a manifold. In this paper, we propose two algorithms for determining a local subset of training samples from which a good local model can be computed for reconstructing a given input test sample, where we take into account the underlying geometry of the data. The first algorithm, called Adaptive Geometry-driven Nearest Neighbor search (AGNN), is an adaptive scheme which can be seen as an out-of-sample extension of the replicator graph clustering method for local model learning. The second method, called Geometry-driven Overlapping Clusters (GOC), is a less complex nonadaptive alternative for training subset selection. The proposed AGNN and GOC methods are evaluated in image super-resolution, deblurring and denoising applications and shown to outperform spectral clustering, soft clustering, and geodesic distance based subset selection in most settings.Comment: 15 pages, 10 figures and 5 table

A real-valued genetic algorithm for optimizing pumped storage scheduling

This thesis discusses the construction and use of a real-valued Genetic Algorithm To optimize weekly scheduling for TVA\u27s Raccoon Mountain Pumped Storage facility.Pumped storage systems are primarily employed to meet peak load conditions and to replace power plants during scheduled maintenance outages. Scheduling for this facility involves determining when to pump water into an elevated reservoir and when to release the water for generation. Using a historical weekly load, a Genetic Algorithm was constructed and used to search for schedules that maximize monetary return. The Algorithm proves to be capable of finding schedules that optimize usage and simultaneously reduce peak system loads

Practical intrinsic image decomposition

El conocimiento previo de las luces y los materiales que componen una escena es el primer paso para su total captura y reconstrucción. Sin embargo, obtener esta información a partir de una sencilla fotografía no es una tarea fácil. Cuando capturamos una imagen del mundo real, toda la información de color, geometría e iluminación se integra en el sensor de nuestra cámara dando como resultado un conjunto de píxeles RGB. Estos valores carecen de toda la información geométrica de la imagen que nos permitiría realizar tareas como reiluminación o cambio de materiales. El objetivo de la presente Tesis Fin de Máster ha sido estudiar y resolver este problema que comúnmente se conoce como descomposición de una imagen en sus componentes intrínsecas, y que consiste en obtener, para una única imagen, la parte correspondiente a iluminación y la que corresponde con reflectancia (textura, color). Actualmente, la mayoría de los métodos que resuelven este problema requieren excesiva interacción del usuario. De este modo, un usuario inexperto o la ausencia de información pueden dar lugar a malas descomposiciones. En este trabajo se ha tratado de obtener una solución eficiente, con resultados de alta calidad y robustos, partiendo de una única imagen de la escena a descomponer. En particular, se han estudiado dos soluciones distintas. La primera solución propuesta, denominada Intrinsic Images by Clustering, ha sido publicada en la revista Computer Graphics Forum cuyo JCR 2011 index es 35/83 (Q2) en la categoría de Computer Science, Software Engineering, con un índice de impacto de 5 años de 1.634. El método propuesto requiere una única imagen para funcionar y se basa en la detección en la imagen de zonas de la misma reflectancia. Con esta información se construye un sistema de ecuaciones lineales donde se describen las conexiones y las relaciones entre ellas. Este algoritmo constituye el actual estado del arte en métodos de separación en imágenes intrínsecas a partir de una sola imagen de entrada. La segunda solución planteada ha sido desarrollada en colaboración con la empresa Adobe Systems Inc. bajo la supervisión del Dr. Sunil Hadap. El nuevo método se basa en la observación de que los gradientes de reflectancia de la imagen siguen una dirección invariante y relativa a la fuente de luz. De este modo, estimando la dirección invariante a partir de la información de color de la imagen, podríamos ser capaces de desambiguar los cambios debidos a reflectancia y los cambios debidos sombreado. Los resultados obtenidos de este primer estudio del algoritmo bajo un entorno controlado concluyen que el algoritmo tiene mucho potencial, y se abre una interesante vía para futuras investigaciones mediante la combinación con otras técnicas complementarias que aporten nueva información de la escena. Descomponer una imagen en sus componentes intrínsecas es todavía un problema abierto con múltiples aplicaciones potenciales. Con esta investigación se ha contribuido con un paso más hacia la solución global y óptima. Además, se concluye que futuras investigaciones deberían enfocarse a obtener un algoritmo que requiera la menor interacción posible, ya que debido a la complejidad del problema es matemáticamente imposible obtener una solución única y sin interacción para todos los escenarios