Multiple Route Generation Using Simulated Niche Based Particle Swarm Optimization

This research presents an optimization technique for multiple routes generation using simulated niche based particle swarm optimization for dynamic online route planning, optimization of the routes and proved to be an effective technique. It effectively deals with route planning in dynamic and unknown environments cluttered with obstacles and objects. A simulated niche based particle swarm optimization (SN-PSO) is proposed using modified particle swarm optimization algorithm for dealing with online route planning and is tested for randomly generated environments, obstacle ratio, grid sizes, and complex environments. The conventional techniques perform well in simple and less cluttered environments while their performance degrades with large and complex environments. The SN-PSO generates and optimizes multiple routes in complex and large environments with constraints. The traditional route optimization techniques focus on good solutions only and do not exploit the solution space completely. The SN-PSO is proved to be an efficient technique for providing safe, short, and feasible routes under dynamic constraints. The efficiency of the SN-PSO is tested in a mine field simulation with different environment configurations and successfully generates multiple feasible routes

Bio-inspired Computing and Smart Mobility

Por último, se aborda la predicción de plazas libres de aparcamiento utilizando técnicas de aprendizaje automático, tales como series temporales, agrupamiento, etc., incluyendo un prototipo de aplicación web. La tercera parte de esta tesis doctoral se enfoca en el diseño y evaluación de un nuevo algoritmo inspirado en la epigénesis, el Algoritmo Epigenético. Luego de la descripción del modelo en el que se basa y de sus partes, se utiliza este nuevo algoritmo para la resolución del problema de la mochila multidimensional y se comparan sus resultados con los de otros algoritmos del estado de arte. Por último se emplea también el Algoritmo Epigenético para la optimización de la arquitectura Yellow Swarm, un problema de movilidad inteligente resuelto por un nuevo algoritmo bioinspirado. A lo largo de esta tesis doctoral se han descrito los problemas de movilidad inteligente y propuesto nuevas herramientas para su optimización. A partir de los experimentos realizados se concluye que estas herramientas, basadas en algoritmos bioinspirados, son eficientes para abordar estos problemas, obteniendo resultados competitivos comparados con los del estado del arte, los cuales han sido validados estadísticamente. Esto representa un aporte científico pero también una serie de mejoras para la sociedad toda, tanto en su salud como en el aprovechamiento de su tiempo libre. Fecha de lectura de Tesis: 01 octubre 2018.Esta tesis doctoral propone soluciones a problemas de movilidad inteligente, concretamente la reducción de los tiempos de viajes en las vías urbanas, las emisiones de gases de efecto invernadero y el consumo de combustible, mediante el diseño y uso de nuevos algoritmos bioinspirados. Estos algoritmos se utilizan para la optimización de escenarios realistas, cuyo trazado urbano se obtiene desde OpenStreetMap, y que son luego evaluados en el microsimulador SUMO. Primero se describen las bases científicas y tecnológicas, incluyendo la definición y estado del arte de los problemas a abordar, las metaheurísticas que se utilizarán durante el desarrollo de los experimentos, así como las correspondientes validaciones estadísticas. A continuación se describen los simuladores de movilidad como principal herramienta para construir y evaluar los escenarios urbanos. Por último se presenta una propuesta para generar tráfico vehicular realista a partir de datos de sensores que cuentan el número de vehículos en la ciudad, utilizando herramientas incluidas en SUMO combinadas con algoritmos evolutivos. En la segunda parte se modelan y resuelven problemas de movilidad inteligente utilizando las nuevas arquitecturas Red Swarm y Green Swarm para sugerir nuevas rutas a los vehículos utilizando nodos con conectividad Wi-Fi. Red Swarm se centra en la reducción de tiempos de viajes evitando la congestión de las calles, mientras que Green Swarm está enfocado en la reducción de emisiones y consumo de combustible. Luego se propone la arquitectura Yellow Swarm que utiliza una serie de paneles LED para indicar desvíos que los vehículos pueden seguir en lugar de nodos Wi-Fi haciendo esta propuesta más accesible. Además se propone un método para genera rutas alternativas para los navegadores GPS de modo que se aprovechen mejor las calles secundarias de las ciudades, reduciendo los atascos

Traveling Salesman Problem for Surveillance Mission Using Particle Swarm Optimization

The surveillance mission requires aircraft to fly from a starting point through defended terrain to targets and return to a safe destination (usually the starting point). The process of selecting such a flight path is known as the Mission Route Planning (MRP) Problem and is a three-dimensional, multi-criteria (fuel expenditure, time required, risk taken, priority targeting, goals met, etc.) path search. Planning aircraft routes involves an elaborate search through numerous possibilities, which can severely task the resources of the system being used to compute the routes. Operational systems can take up to a day to arrive at a solution due to the combinatoric nature of the problem. This delay is not acceptable because timeliness of obtaining surveillance information is critical in many surveillance missions. Also, the information that the software uses to solve the MRP may become invalid during computation. An effective and efficient way of solving the MRP with multiple aircraft and multiple targets is desired. One approach to finding solutions is to simplify and view the problem as a two-dimensional, minimum path problem. This approach also minimizes fuel expenditure, time required, and even risk taken. The simplified problem is then the Traveling Salesman Problem (TSP)

Unmanned Vehicle Systems & Operations on Air, Sea, Land

Unmanned Vehicle Systems & Operations On Air, Sea, Land is our fourth textbook in a series covering the world of Unmanned Aircraft Systems (UAS) and Counter Unmanned Aircraft Systems (CUAS). (Nichols R. K., 2018) (Nichols R. K., et al., 2019) (Nichols R. , et al., 2020)The authors have expanded their purview beyond UAS / CUAS systems. Our title shows our concern for growth and unique cyber security unmanned vehicle technology and operations for unmanned vehicles in all theaters: Air, Sea and Land – especially maritime cybersecurity and China proliferation issues. Topics include: Information Advances, Remote ID, and Extreme Persistence ISR; Unmanned Aerial Vehicles & How They Can Augment Mesonet Weather Tower Data Collection; Tour de Drones for the Discerning Palate; Underwater Autonomous Navigation & other UUV Advances; Autonomous Maritime Asymmetric Systems; UUV Integrated Autonomous Missions & Drone Management; Principles of Naval Architecture Applied to UUV’s; Unmanned Logistics Operating Safely and Efficiently Across Multiple Domains; Chinese Advances in Stealth UAV Penetration Path Planning in Combat Environment; UAS, the Fourth Amendment and Privacy; UV & Disinformation / Misinformation Channels; Chinese UAS Proliferation along New Silk Road Sea / Land Routes; Automaton, AI, Law, Ethics, Crossing the Machine – Human Barrier and Maritime Cybersecurity.Unmanned Vehicle Systems are an integral part of the US national critical infrastructure The authors have endeavored to bring a breadth and quality of information to the reader that is unparalleled in the unclassified sphere. Unmanned Vehicle (UV) Systems & Operations On Air, Sea, Land discusses state-of-the-art technology / issues facing U.S. UV system researchers / designers / manufacturers / testers. We trust our newest look at Unmanned Vehicles in Air, Sea, and Land will enrich our students and readers understanding of the purview of this wonderful technology we call UV.https://newprairiepress.org/ebooks/1035/thumbnail.jp