Revisión sobre diferentes métodos de optimización basados en rough set theory

En los años recientes se han publicado diversos artículos relacionados con la técnica de optimización llamada: Conjuntos aproximativos o Rough Set Theory (RST) en sus diversos usos y aplicaciones. En este trabajo se realizó una revisión de diferentes artículos publicados entre los años del 2010 al 2016, sobre los diferentes métodos de optimización que utilizan RST, teoría de conjuntos difusos Fuzzy Sets (FS) y teoría de conjuntos suaves Soft Sets (SS). La revisión consideró las técnicas utilizadas, además, en cuáles han sido implementadas y las tendencias donde la metodología será utilizada en futuras investigaciones y publicaciones; haciendo énfasis en la optimización de búsquedas en sus diferentes tipos, mejoras en la obtención de resultados y reducción de atributos o tiempos de respuesta. La consulta se realizó en bases de datos científicas relacionados con RST, FS y SS, obteniendo 58 artículos base, donde se clasificaron y agruparon según la técnica utilizada. Se establece que el RST es una metodología bastante utilizada en diferentes áreas y procesos, validando que es una técnica útil para diferentes aplicaciones como la toma de decisiones, la minería de datos y predicciones, entre otros. Además, se encontró que es un tópico que está atrayendo la atención en diversas investigaciones como también que el RST asociado con algoritmos basados en el comportamiento de la naturaleza (BioMetainspirados), está tornándose en una gran tendencia, abriendo el campo de acción en alternativas de investigación con respecto a la optimización. De la información recolectada, se estableció un análisis comparativo de uso entre las diferentes técnicas encontradas y que interactúan con RST. A su vez, se resalta la capacidad de la teoría y su versatilidad para combinarse con diferentes técnicas y así aplicarse e implementarse en diversos procesos de optimización como se observará en el presente documento.Ingeniero de Sistemaspregrad

A machine learning-based investigation of cloud service attacks

In this thesis, the security challenges of cloud computing are investigated in the Infrastructure as a Service (IaaS) layer, as security is one of the major concerns related to Cloud services. As IaaS consists of different security terms, the research has been further narrowed down to focus on Network Layer Security. Review of existing research revealed that several types of attacks and threats can affect cloud security. Therefore, there is a need for intrusion defence implementations to protect cloud services. Intrusion Detection (ID) is one of the most effective solutions for reacting to cloud network attacks. [Continues.

From metaheuristics to learnheuristics: Applications to logistics, finance, and computing

Un gran nombre de processos de presa de decisions en sectors estratègics com el transport i la producció representen problemes NP-difícils. Sovint, aquests processos es caracteritzen per alts nivells d'incertesa i dinamisme. Les metaheurístiques són mètodes populars per a resoldre problemes d'optimització difícils en temps de càlcul raonables. No obstant això, sovint assumeixen que els inputs, les funcions objectiu, i les restriccions són deterministes i conegudes. Aquests constitueixen supòsits forts que obliguen a treballar amb problemes simplificats. Com a conseqüència, les solucions poden conduir a resultats pobres. Les simheurístiques integren la simulació a les metaheurístiques per resoldre problemes estocàstics d'una manera natural. Anàlogament, les learnheurístiques combinen l'estadística amb les metaheurístiques per fer front a problemes en entorns dinàmics, en què els inputs poden dependre de l'estructura de la solució. En aquest context, les principals contribucions d'aquesta tesi són: el disseny de les learnheurístiques, una classificació dels treballs que combinen l'estadística / l'aprenentatge automàtic i les metaheurístiques, i diverses aplicacions en transport, producció, finances i computació.Un gran número de procesos de toma de decisiones en sectores estratégicos como el transporte y la producción representan problemas NP-difíciles. Frecuentemente, estos problemas se caracterizan por altos niveles de incertidumbre y dinamismo. Las metaheurísticas son métodos populares para resolver problemas difíciles de optimización de manera rápida. Sin embargo, suelen asumir que los inputs, las funciones objetivo y las restricciones son deterministas y se conocen de antemano. Estas fuertes suposiciones conducen a trabajar con problemas simplificados. Como consecuencia, las soluciones obtenidas pueden tener un pobre rendimiento. Las simheurísticas integran simulación en metaheurísticas para resolver problemas estocásticos de una manera natural. De manera similar, las learnheurísticas combinan aprendizaje estadístico y metaheurísticas para abordar problemas en entornos dinámicos, donde los inputs pueden depender de la estructura de la solución. En este contexto, las principales aportaciones de esta tesis son: el diseño de las learnheurísticas, una clasificación de trabajos que combinan estadística / aprendizaje automático y metaheurísticas, y varias aplicaciones en transporte, producción, finanzas y computación.A large number of decision-making processes in strategic sectors such as transport and production involve NP-hard problems, which are frequently characterized by high levels of uncertainty and dynamism. Metaheuristics have become the predominant method for solving challenging optimization problems in reasonable computing times. However, they frequently assume that inputs, objective functions and constraints are deterministic and known in advance. These strong assumptions lead to work on oversimplified problems, and the solutions may demonstrate poor performance when implemented. Simheuristics, in turn, integrate simulation into metaheuristics as a way to naturally solve stochastic problems, and, in a similar fashion, learnheuristics combine statistical learning and metaheuristics to tackle problems in dynamic environments, where inputs may depend on the structure of the solution. The main contributions of this thesis include (i) a design for learnheuristics; (ii) a classification of works that hybridize statistical and machine learning and metaheuristics; and (iii) several applications for the fields of transport, production, finance and computing