Advances in genetic algorithm optimization of traffic signals

Recent advances in the optimization of fixed time traffic signals have demonstrated a move towards the use of genetic algorithm optimization with traffic network performance evaluated via stochastic microscopic simulation models. This dissertation examines methods for improved optimization. Several modified versions of the genetic algorithm and alternative genetic operators were evaluated on test networks. A traffic simulation model was developed for assessment purposes. Application of the CHC search algorithm with real crossover and mutation operators were found to offer improved optimization efficiency over the standard genetic algorithm with binary genetic operators. Computing resources are best utilized by using a single replication of the traffic simulation model with common random numbers for fitness evaluations. Combining the improvements, delay reductions between 13%-32% were obtained over the standard approaches. A coding scheme allowing for complete optimization of signal phasing is proposed and a statistical model for comparing genetic algorithm optimization efficiency on stochastic functions is also introduced. Alternative delay measurements, amendments to genetic operators and modifications to the CHC algorithm are also suggested

Optimización de cuantificadores vectoriales basada en algoritmos genéticos y técnicas heurísticas

El intrincado problema del diseño de cuantificadores vectoriales, esto es, la obtención de librerias de código con las que la codificación de señales tenga las menores distorsiones posibles, se hace aun mas complejo cuando son considerados los efectos del ruido en el canal, plasmados en la Tasa de Error por Bit (Bit Error Rate 0 BER). Muchos de los algoritmos de diseño de cuantificadores vectoriales, entre los que destaca el GLA (Algoritmo de Lloyd Generalizado), no son capaces de sortear los numerosos minimos locales subóptimos que presenta la funci6n de distorsión media de la cuantificaci6n en el espacio de las librerias de c6digo. Por ello es preciso ejecutarlos repetidas veces, partiendo de puntos de inicio diferentes. En esta Tesis se han querido explorar las posibilidades que brindan los Algoritmos Genéticos y otras tecnicas heuristicas en el diseño óptimo de cuantificadores vectoriales sujetos a errores de canal. Los Algoritmos Geneticos (AG) son procedimientos de optimizaci6n global iterativos y estocasticos inspirados en algunos mecanismos que rigen la dinamica de la Naturaleza, en particular la selección natural, la codificación genética y la reproducción heterosexual. Un AG contiene una población de individuos pertenecientes al espacio de posibles soluciones, que compiten entre si y evolucionan tratando de maximizar alguna función de prestaciones o minimizar alguna función de coste definida sobre ese espacio. Esta evoluci6n se basa en la selección de los mejores individuos y la eliminación de los peores, junto con diversos mecanismos para procrear nuevos individuos (hijos) a partir de los anteriormente seleccionados (padres). Se plantean tres metodos distintos: - El AGCV (Algoritmo Genetico para la Cuantificaci6n Vectorial): es un genetico en el que los individuos de la poblaci6n son tentativas librerias de vectores código. Para facilitar su evolución hacia puntos de minima distorsión, se incorpora, como mecanismo de busqueda local, el algoritmo GLA. - EI ARL (Algoritmo Refinado de Lloyd): es un algoritmo heuristico en el que se ejecuta sucesivas veces el algoritmo GLA, preservando siempre los mejores vectores c6digo hallados hasta el momento. A medida que el algoritmo progresa, el numero de vectores nuevos (no preservados) se va haciendo menor, con el objeto de que la busqueda vaya siendo progresivamente mas local. - El AHCV (Algoritmo Hibrido para la Cuantificación Vectorial): es otro genético en el que se parte de una libreria de códigos ya conocido, y lo que se optimiza es la asignación de los códigos binarios disponibles, a los vectores código de la libreria. Los dos primeros son sometidos a extensas pruebas de simulación y contrastados con tres algoritmos de reputado nombre, corrobonindose su adecuación al disefio de cuantificadores vectoriales. EI tercero se plantea como una tecnica posible, aun sin explorar ni probar exhaustivamente, que abre el camino a una nueva manera de utilizar los AG en este problema. Al margen de estos metodos, una segunda cuestión abordada en esta Tesis es la reformulación de los principios de la Cuantificación Vectorial cuando las condiciones del canal no se suponen fijas o bien conocidas, sino que son descritas mediante la función densidad de probabilidad del BER. A este respecto se determina analiticamente la nueva función de distorsión y las reglas de optimalidad para el diseño de cuantificadores óptimos. Esto constituye un nuevo punto de partida para el diseño de cuantificadores vectoriales con planteamientos mas realistas que los normalmente considerados.The involved problem of Vector Quantization (VQ) design, i. e. the search for codebooks which yield as minimum distortions as possible, turns even more complicated when channel noise effects, characterised by the Bit Error Rate (BER), are considered. Many VQ design techniques, included the most famous GLA (Generalized Lloyd Algorithm), are unable to avoid the sub-optimum local minima present in the quantification distortion function. Thus repeated executions, with different starting points are needed. In this Thesis the possibilities offered by Genetic Algorithms and other heuristic techniques for noisy channel VQ design are explored. Genetic Algorithms (GA) are stochastic and iterative global optimisation procedures, inspired on various mechanisms which rule Nature dynamics, such as natural selection, genetic coding and heterosexual reproduction. A GA contains a population of individuals belonging to the solution space, which compete each other and evolve towards maximisation of some performance function or minimisation of some cost function defined throughout this space. This evolution is carried out by means of selecting the fittest individuals in the population while removing the worst ones, as well as by several mechanisms for creating new individuals (offsprings) from selected ones (parents). Three new methods are proposed: - AGCV (Vector Quantization Genetic Algorithm): a GA in which individuals are tentative codebooks of the VQ scheme. To ease the evolution towards minimum distortion points, the GLA is included as a local search mechanism. - ARL (Lloyd Refinement Algorithm): an heuristic algorithm in which GLA is run several times, preserving the best codevectors encountered so far. As the algorithm progresses, the number of codevectors removed and replaced by new ones is decreases, making the search progressively local. - AHCV (Vector Quantization Hybrid Algorithm): another GA which starts from an initial fixed code book and tries to optimise the assignment of the available binary codes to the vectors in the code book. The two first ones are submitted to extensive simulation tests and compared to three well-reputed methods in the field, confirming their adequacy to the problem under study. The third one is given as a possible technique, without having been exhaustively explored or tested so far; it only leads the way to a new manner of using GA for VQ design. Apart from this, a second question faced in this Thesis is the reformulation of the VQ principles when channel conditions are not supposed fixed or well known, but are described by the probability density function of the BER. To this respect, a new distortion function and optimality laws are analytically determined. This constitutes a new starting point for VQ design with more realistic basis than normally considered

Optimización multi-objetivo : Aplicaciones a problemas del mundo real

Cuando hablamos de optimización en el ámbito de las ciencias de la computación hacemos referencia al mismo concepto coloquial asociado a esa palabra, la concreción de un objetivo utilizando la menor cantidad de recursos disponibles, o en una visión similar, la obtención del mejor objetivo posible utilizando todos los recursos con lo que se cuenta. Los métodos para encontrar la mejor solución (óptima) varían de acuerdo a la complejidad del problema enfrentado. Para problemas triviales, el cerebro humano posee la capacidad de resolverlos (encontrar la mejor solución) directamente, pero a medida que aumenta la complejidad del problema, se hace necesario contar con herramientas adicionales. En esta dirección, existe una amplia variedad de técnicas para resolver problemas complejos. Dentro de estas técnicas, podemos mencionar las técnicas exactas. Este tipo de algoritmos son capaces de encontrar las soluciones óptimas a un problema dado en una cantidad finita de tiempo. Como contrapartida, requiere que el problema a resolver cumpla con condiciones bastante restrictivas. Existen además un conjunto muy amplio de técnica aproximadas, conocidas como metaheurísticas. Estas técnicas se caracterizan por integrar de diversas maneras procedimientos de mejora local y estrategias de alto nivel para crear un proceso capaz de escapar de óptimos locales y realizar una búsqueda robusta en el espacio de búsqueda del problema. En su evolución, estos métodos han incorporado diferentes estrategias para evitar la convergencia a óptimos locales, especialmente en espacios de búsqueda complejos. Este tipo de procedimientos tienen como principal característica que son aplicables a cualquier tipo de problemas, sin requerir ninguna condición particular a cumplir por los mismos. Estas técnicas no garantizan en ningún caso la obtención de los valores óptimos de los problemas en cuestión, pero se ha demostrado que son capaces de alcanzar muy buenos valores de soluciones en períodos de tiempo cortos. Además, es posible aplicarlas a problemas de diferentes tipos sin mayores modificaciones, mostrando su robustez y su amplio espectro de uso. La mayoría de estas técnicas están inspiradas en procesos biológicos y/o físicos, y tratan de simular el comportamiento propio de estos procesos que favorecen la búsqueda y detección de soluciones mejores en forma iterativa. La más difundida de estas técnicas son los algoritmos genéticos, basados en el mecanismo de evolución natural de las especies. Existen diferentes tipos de problemas, y multitud de taxonomías para clasificar los mismos. En el alcance de este trabajo nos interesa diferenciar los problemas en cuanto a la cantidad de objetivos a optimizar. Con esta consideración en mente, surge una primera clasificación evidente, los problemas mono-objetivo, donde existe solo una función objetivo a optimizar, y los problemas multi-objetivo donde existe más de una función objetivo. En el presente trabajo se estudia la utilización de metaheurísticas evolutivas para la resolución de problemas complejos, con uno y con más de un objetivo. Se efectúa un análisis del estado de situación en la materia, y se proponen nuevas variantes de algoritmos existentes, validando que las mismas mejoran resultados reportados en la literatura. En una primera instancia, se propone una mejora a la versión canónica y mono-objetivo del algoritmo PSO, luego de un estudio detallado del patrón de movimientos de las partículas en el espacio de soluciones. Estas mejoras se proponen en las versiones de PSO para espacios continuos y para espacios binarios. Asimismo, se analiza la implementación de una versión paralela de esta técnica evolutiva. Como segunda contribución, se plantea una nueva versión de un algoritmo PSO multiobjetivo (MOPSO Multi Objective Particle Swarm Optimization) incorporando la posibilidad de variar dinámicamente el tamaño de la población, lo que constituye una contribución innovadora en problemas con mas de una función objetivo. Por último, se utilizan las técnicas representativas del estado del arte en optimización multi-objetivo aplicando estos métodos a la problemática de una empresa de emergencias médicas y atención de consultas domiciliarias. Se logró poner en marcha un proceso de asignación de móviles a prestaciones médicas basado en metaheurísticas, logrando optimizar el proceso de asignación de móviles médicos a prestaciones médicas en la principal compañía de esta industria a nivel nacional.Tesis doctoral de la Facultad de Informática (UNLP). Grado alcanzado: Doctor en Ciencias Informáticas. Director de tesis: Laura Lanzarini. Co-director de tesis: Guillermo Leguizamón. La tesis, presentada en el año 2013, obtuvo el Premio "Dr. Raúl Gallard" en el 2014.Facultad de Informátic

Optimización multi-objetivo : Aplicaciones a problemas del mundo real

Cuando hablamos de optimización en el ámbito de las ciencias de la computación hacemos referencia al mismo concepto coloquial asociado a esa palabra, la concreción de un objetivo utilizando la menor cantidad de recursos disponibles, o en una visión similar, la obtención del mejor objetivo posible utilizando todos los recursos con lo que se cuenta. Los métodos para encontrar la mejor solución (óptima) varían de acuerdo a la complejidad del problema enfrentado. Para problemas triviales, el cerebro humano posee la capacidad de resolverlos (encontrar la mejor solución) directamente, pero a medida que aumenta la complejidad del problema, se hace necesario contar con herramientas adicionales. En esta dirección, existe una amplia variedad de técnicas para resolver problemas complejos. Dentro de estas técnicas, podemos mencionar las técnicas exactas. Este tipo de algoritmos son capaces de encontrar las soluciones óptimas a un problema dado en una cantidad finita de tiempo. Como contrapartida, requiere que el problema a resolver cumpla con condiciones bastante restrictivas. Existen además un conjunto muy amplio de técnica aproximadas, conocidas como metaheurísticas. Estas técnicas se caracterizan por integrar de diversas maneras procedimientos de mejora local y estrategias de alto nivel para crear un proceso capaz de escapar de óptimos locales y realizar una búsqueda robusta en el espacio de búsqueda del problema. En su evolución, estos métodos han incorporado diferentes estrategias para evitar la convergencia a óptimos locales, especialmente en espacios de búsqueda complejos. Este tipo de procedimientos tienen como principal característica que son aplicables a cualquier tipo de problemas, sin requerir ninguna condición particular a cumplir por los mismos. Estas técnicas no garantizan en ningún caso la obtención de los valores óptimos de los problemas en cuestión, pero se ha demostrado que son capaces de alcanzar muy buenos valores de soluciones en períodos de tiempo cortos. Además, es posible aplicarlas a problemas de diferentes tipos sin mayores modificaciones, mostrando su robustez y su amplio espectro de uso. La mayoría de estas técnicas están inspiradas en procesos biológicos y/o físicos, y tratan de simular el comportamiento propio de estos procesos que favorecen la búsqueda y detección de soluciones mejores en forma iterativa. La más difundida de estas técnicas son los algoritmos genéticos, basados en el mecanismo de evolución natural de las especies. Existen diferentes tipos de problemas, y multitud de taxonomías para clasificar los mismos. En el alcance de este trabajo nos interesa diferenciar los problemas en cuanto a la cantidad de objetivos a optimizar. Con esta consideración en mente, surge una primera clasificación evidente, los problemas mono-objetivo, donde existe solo una función objetivo a optimizar, y los problemas multi-objetivo donde existe más de una función objetivo. En el presente trabajo se estudia la utilización de metaheurísticas evolutivas para la resolución de problemas complejos, con uno y con más de un objetivo. Se efectúa un análisis del estado de situación en la materia, y se proponen nuevas variantes de algoritmos existentes, validando que las mismas mejoran resultados reportados en la literatura. En una primera instancia, se propone una mejora a la versión canónica y mono-objetivo del algoritmo PSO, luego de un estudio detallado del patrón de movimientos de las partículas en el espacio de soluciones. Estas mejoras se proponen en las versiones de PSO para espacios continuos y para espacios binarios. Asimismo, se analiza la implementación de una versión paralela de esta técnica evolutiva. Como segunda contribución, se plantea una nueva versión de un algoritmo PSO multiobjetivo (MOPSO Multi Objective Particle Swarm Optimization) incorporando la posibilidad de variar dinámicamente el tamaño de la población, lo que constituye una contribución innovadora en problemas con mas de una función objetivo. Por último, se utilizan las técnicas representativas del estado del arte en optimización multi-objetivo aplicando estos métodos a la problemática de una empresa de emergencias médicas y atención de consultas domiciliarias. Se logró poner en marcha un proceso de asignación de móviles a prestaciones médicas basado en metaheurísticas, logrando optimizar el proceso de asignación de móviles médicos a prestaciones médicas en la principal compañía de esta industria a nivel nacional.Tesis doctoral de la Facultad de Informática (UNLP). Grado alcanzado: Doctor en Ciencias Informáticas. Director de tesis: Laura Lanzarini. Co-director de tesis: Guillermo Leguizamón. La tesis, presentada en el año 2013, obtuvo el Premio "Dr. Raúl Gallard" en el 2014.Facultad de Informátic

Optimización multi-objetivo : Aplicaciones a problemas del mundo real

Cuando hablamos de optimización en el ámbito de las ciencias de la computación hacemos referencia al mismo concepto coloquial asociado a esa palabra, la concreción de un objetivo utilizando la menor cantidad de recursos disponibles, o en una visión similar, la obtención del mejor objetivo posible utilizando todos los recursos con lo que se cuenta. Los métodos para encontrar la mejor solución (óptima) varían de acuerdo a la complejidad del problema enfrentado. Para problemas triviales, el cerebro humano posee la capacidad de resolverlos (encontrar la mejor solución) directamente, pero a medida que aumenta la complejidad del problema, se hace necesario contar con herramientas adicionales. En esta dirección, existe una amplia variedad de técnicas para resolver problemas complejos. Dentro de estas técnicas, podemos mencionar las técnicas exactas. Este tipo de algoritmos son capaces de encontrar las soluciones óptimas a un problema dado en una cantidad finita de tiempo. Como contrapartida, requiere que el problema a resolver cumpla con condiciones bastante restrictivas. Existen además un conjunto muy amplio de técnica aproximadas, conocidas como metaheurísticas. Estas técnicas se caracterizan por integrar de diversas maneras procedimientos de mejora local y estrategias de alto nivel para crear un proceso capaz de escapar de óptimos locales y realizar una búsqueda robusta en el espacio de búsqueda del problema. En su evolución, estos métodos han incorporado diferentes estrategias para evitar la convergencia a óptimos locales, especialmente en espacios de búsqueda complejos. Este tipo de procedimientos tienen como principal característica que son aplicables a cualquier tipo de problemas, sin requerir ninguna condición particular a cumplir por los mismos. Estas técnicas no garantizan en ningún caso la obtención de los valores óptimos de los problemas en cuestión, pero se ha demostrado que son capaces de alcanzar muy buenos valores de soluciones en períodos de tiempo cortos. Además, es posible aplicarlas a problemas de diferentes tipos sin mayores modificaciones, mostrando su robustez y su amplio espectro de uso. La mayoría de estas técnicas están inspiradas en procesos biológicos y/o físicos, y tratan de simular el comportamiento propio de estos procesos que favorecen la búsqueda y detección de soluciones mejores en forma iterativa. La más difundida de estas técnicas son los algoritmos genéticos, basados en el mecanismo de evolución natural de las especies. Existen diferentes tipos de problemas, y multitud de taxonomías para clasificar los mismos. En el alcance de este trabajo nos interesa diferenciar los problemas en cuanto a la cantidad de objetivos a optimizar. Con esta consideración en mente, surge una primera clasificación evidente, los problemas mono-objetivo, donde existe solo una función objetivo a optimizar, y los problemas multi-objetivo donde existe más de una función objetivo. En el presente trabajo se estudia la utilización de metaheurísticas evolutivas para la resolución de problemas complejos, con uno y con más de un objetivo. Se efectúa un análisis del estado de situación en la materia, y se proponen nuevas variantes de algoritmos existentes, validando que las mismas mejoran resultados reportados en la literatura. En una primera instancia, se propone una mejora a la versión canónica y mono-objetivo del algoritmo PSO, luego de un estudio detallado del patrón de movimientos de las partículas en el espacio de soluciones. Estas mejoras se proponen en las versiones de PSO para espacios continuos y para espacios binarios. Asimismo, se analiza la implementación de una versión paralela de esta técnica evolutiva. Como segunda contribución, se plantea una nueva versión de un algoritmo PSO multiobjetivo (MOPSO Multi Objective Particle Swarm Optimization) incorporando la posibilidad de variar dinámicamente el tamaño de la población, lo que constituye una contribución innovadora en problemas con mas de una función objetivo. Por último, se utilizan las técnicas representativas del estado del arte en optimización multi-objetivo aplicando estos métodos a la problemática de una empresa de emergencias médicas y atención de consultas domiciliarias. Se logró poner en marcha un proceso de asignación de móviles a prestaciones médicas basado en metaheurísticas, logrando optimizar el proceso de asignación de móviles médicos a prestaciones médicas en la principal compañía de esta industria a nivel nacional.Tesis doctoral de la Facultad de Informática (UNLP). Grado alcanzado: Doctor en Ciencias Informáticas. Director de tesis: Laura Lanzarini. Co-director de tesis: Guillermo Leguizamón. La tesis, presentada en el año 2013, obtuvo el Premio "Dr. Raúl Gallard" en el 2014.Facultad de Informátic

Fungal Biocontrol in Coffee: A Case Study in Agroecology.

In light of mounting concerns over the profound environmental, health, and social costs of conventional agriculture, there is a compelling need to develop alternatives for growing food and fiber. Development of a truly sustainable agriculture will require a forward-looking agenda that embraces the tools of modern science. However, what is needed is not the reductionist science of the Green Revolution, but rather a science that recognizes and embraces the inherent complexity of natural systems, i.e., an agricultural science that benefits from and contributes to the science of ecology. This dissertation details a case study in which this paradigm, agroecology, was applied to the study of a fungal biocontrol agent in a coffee agroecosystem. The fungus Lecanicillium lecanii attacks two potential coffee pests: the green coffee scale (Coccus viridis) and coffee rust (Hemileia vastatrix). Despite the potential importance of this biological control agent, there is still much that is unknown about its basic ecology. The first half of this dissertation represents a step toward addressing this deficiency. Through a combination of field and laboratory studies, it was shown that L. lecanii can persist in the soil; that it can be translocated from the soil via rain splash; and that the ant Azteca instabilis can subsequently spread the fungus between individuals of C. viridis. The potential for L. lecanii to play a key role in generating the spatial structure of the system was demonstrated using a probabilistic cellular automata model. Finally, a previously unreported one-year lag in the suppression of H. vastatrix by L. lecanii was demonstrated using field surveys. The final chapters demonstrate the potential for agroecological research to inspire more general ecology theory, and for ecology theory to inspire models with implications for the management of agroecosystems. These chapters detail an evolutionary model that demonstrates how a low-connectivity host spatial structure could evolve as an anti-pathogen phenotype; the implications of the self-organization of habitat patches on population persistence; and how recent research on the detection of impending regime shifts might enable the detection of an imminent loss of L. lecanii from the coffee system.PHDEcology and Evolutionary BiologyUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/94026/1/dougjack_1.pd

Fungal Biocontrol in Coffee: A Case Study in Agroecology.

In light of mounting concerns over the profound environmental, health, and social costs of conventional agriculture, there is a compelling need to develop alternatives for growing food and fiber. Development of a truly sustainable agriculture will require a forward-looking agenda that embraces the tools of modern science. However, what is needed is not the reductionist science of the Green Revolution, but rather a science that recognizes and embraces the inherent complexity of natural systems, i.e., an agricultural science that benefits from and contributes to the science of ecology. This dissertation details a case study in which this paradigm, agroecology, was applied to the study of a fungal biocontrol agent in a coffee agroecosystem. The fungus Lecanicillium lecanii attacks two potential coffee pests: the green coffee scale (Coccus viridis) and coffee rust (Hemileia vastatrix). Despite the potential importance of this biological control agent, there is still much that is unknown about its basic ecology. The first half of this dissertation represents a step toward addressing this deficiency. Through a combination of field and laboratory studies, it was shown that L. lecanii can persist in the soil; that it can be translocated from the soil via rain splash; and that the ant Azteca instabilis can subsequently spread the fungus between individuals of C. viridis. The potential for L. lecanii to play a key role in generating the spatial structure of the system was demonstrated using a probabilistic cellular automata model. Finally, a previously unreported one-year lag in the suppression of H. vastatrix by L. lecanii was demonstrated using field surveys. The final chapters demonstrate the potential for agroecological research to inspire more general ecology theory, and for ecology theory to inspire models with implications for the management of agroecosystems. These chapters detail an evolutionary model that demonstrates how a low-connectivity host spatial structure could evolve as an anti-pathogen phenotype; the implications of the self-organization of habitat patches on population persistence; and how recent research on the detection of impending regime shifts might enable the detection of an imminent loss of L. lecanii from the coffee system.PHDEcology and Evolutionary BiologyUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/94026/1/dougjack_1.pd