A multicriteria ant colony algorithm for generating music playlists

In this paper we address the problem of music playlist generation based on the user-personalized specification of context information. We propose a generic semantic multicriteria ant colony algorithm capable of dealing with domain-specific problems by the use of ontologies. It also employs any associated metadata defined in the search space to feed its solution-building process and considers any restrictions the user may have specified. An example is given of the use of the algorithm for the problem of automatic generation of music playlists, some experimental results are presented and the behavior of the approach is explained in different situations. 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.This work has been partially supported by the Spanish Ministry of Education and Science under the funding project CENIT-MIOI CENIT-2008 1019 and by the Microsoft Research Labs (Cambridge) under the "Create, Play and Learn" program.Mocholi Agües, JA.; Martinez Valero, VM.; Jaén Martínez, FJ.; Catalá Bolós, A. (2012). A multicriteria ant colony algorithm for generating music playlists. Expert Systems with Applications. 39(3):2270-2278. doi:10.1016/j.eswa.2011.07.131S2270227839

Recent Advances on GPU Computing in Operations Research

In the last decade, Graphics Processing Units (GPUs) have gained an increasing popularity as accelerators for High Performance Computing (HPC) applications. Recent GPUs are not only powerful graphics engines but also highly threaded parallel computing processors that can achieve sustainable speedup as compared with CPUs. In this context, researchers try to exploit the capability of this architecture to solve difficult problems in many domains in science and engineering. In this article, we present recent advances on GPU Computing in Operations Research. We focus in particular on Integer Programming and Linear Programming

Recent Advances on GPU Computing in Operations Research

Abstract-In the last decade, Graphics Processing Units (GPUs) have gained an increasing popularity as accelerators for High Performance Computing (HPC) applications. Recent GPUs are not only powerful graphics engines but also highly threaded parallel computing processors that can achieve sustainable speedup as compared with CPUs. In this context, researchers try to exploit the capability of this architecture to solve difficult problems in many domains in science and engineering. In this article, we present recent advances on GPU Computing in Operations Research. We focus in particular on Integer Programming and Linear Programming

Ant Colony Optimization

Ant Colony Optimization (ACO) is the best example of how studies aimed at understanding and modeling the behavior of ants and other social insects can provide inspiration for the development of computational algorithms for the solution of difficult mathematical problems. Introduced by Marco Dorigo in his PhD thesis (1992) and initially applied to the travelling salesman problem, the ACO field has experienced a tremendous growth, standing today as an important nature-inspired stochastic metaheuristic for hard optimization problems. This book presents state-of-the-art ACO methods and is divided into two parts: (I) Techniques, which includes parallel implementations, and (II) Applications, where recent contributions of ACO to diverse fields, such as traffic congestion and control, structural optimization, manufacturing, and genomics are presented

SABACO: Extensiones a los Algoritmos de Optimización basados en Colonias de Hormigas para la Toma de Decisiones Influenciada por Emociones y el Aprendizaje de Secuencias Contextuales en Ambientes Inteligentes

En el trabajo que presentamos en esta tesis hacemos inicialmente una revisión de cómo ha ido evolucionando la interacción hombre máquina en el contexto de la computación, desde los primeros y escasos computadores hasta el momento actual, en el que los avances tecnológicos han permitido que, en muchos de los escenarios en los que se desarrolla nuestra vida diaria, estemos rodeados de diversos dispositivos electrónicos con los que interactuamos para hacer uso de alguno de los servicios que ofrecen. Veremos cómo esta difusión tecnológica ha introducido los sistemas de información en ámbitos más allá del contexto del trabajo, como la educación o el hogar, haciendo necesario que se tenga en cuenta en el diseño de los sistemas no sólo la funcionalidad o facilidad de uso sino también otros factores como la experiencia de uso o las emociones que siente una persona al interactuar con el sistema. Además, ha dado lugar a la aparición de los conocidos como ambientes inteligentes, en los que son los sistemas presentes en el entorno los que deben adaptarse al usuario y al contexto en el que se encuentra, adaptación que, dados los nuevos contextos en los tiene lugar la interacción con el usuario, plantea algunos retos. En particular, en el presente trabajo identificamos dos factores clave que los ambientes inteligentes deben tener en cuenta para tomar las decisiones y llevar a cabo las acciones adecuadas para conseguir una mejor adaptación al usuario y al contexto. Estos factores son la influencia de las emociones en la interacción y la utilización de la información contextual histórica. Por ello hacemos una revisión tanto de las propuestas de sistemas de decisión influenciados por emociones existentes en el área de la computación afectiva, como de las propuestas de sistemas sensibles al contexto, mostrando propuestas basadas en sistemas multiagente, redes neuronales, modelos ocultos de Markov, e introduciendo las técnicas metaheurísticas. Recientemente parece haber un sentimiento en la comunidad investigadora sobre la necesidad de aproximaciones híbridas para resolver problemas reales, no existe por desgracia una base sistemática que describa de forma rigurosa como proceder para combinar las distintas aproximaciones existentes.Mocholí Agües, JA. (2011). SABACO: Extensiones a los Algoritmos de Optimización basados en Colonias de Hormigas para la Toma de Decisiones Influenciada por Emociones y el Aprendizaje de Secuencias Contextuales en Ambientes Inteligentes [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/11225Palanci