736 research outputs found

    LIPIcs, Volume 251, ITCS 2023, Complete Volume

    Get PDF
    LIPIcs, Volume 251, ITCS 2023, Complete Volum

    Measuring the impact of COVID-19 on hospital care pathways

    Get PDF
    Care pathways in hospitals around the world reported significant disruption during the recent COVID-19 pandemic but measuring the actual impact is more problematic. Process mining can be useful for hospital management to measure the conformance of real-life care to what might be considered normal operations. In this study, we aim to demonstrate that process mining can be used to investigate process changes associated with complex disruptive events. We studied perturbations to accident and emergency (A &E) and maternity pathways in a UK public hospital during the COVID-19 pandemic. Co-incidentally the hospital had implemented a Command Centre approach for patient-flow management affording an opportunity to study both the planned improvement and the disruption due to the pandemic. Our study proposes and demonstrates a method for measuring and investigating the impact of such planned and unplanned disruptions affecting hospital care pathways. We found that during the pandemic, both A &E and maternity pathways had measurable reductions in the mean length of stay and a measurable drop in the percentage of pathways conforming to normative models. There were no distinctive patterns of monthly mean values of length of stay nor conformance throughout the phases of the installation of the hospital’s new Command Centre approach. Due to a deficit in the available A &E data, the findings for A &E pathways could not be interpreted

    Complexity Science in Human Change

    Get PDF
    This reprint encompasses fourteen contributions that offer avenues towards a better understanding of complex systems in human behavior. The phenomena studied here are generally pattern formation processes that originate in social interaction and psychotherapy. Several accounts are also given of the coordination in body movements and in physiological, neuronal and linguistic processes. A common denominator of such pattern formation is that complexity and entropy of the respective systems become reduced spontaneously, which is the hallmark of self-organization. The various methodological approaches of how to model such processes are presented in some detail. Results from the various methods are systematically compared and discussed. Among these approaches are algorithms for the quantification of synchrony by cross-correlational statistics, surrogate control procedures, recurrence mapping and network models.This volume offers an informative and sophisticated resource for scholars of human change, and as well for students at advanced levels, from graduate to post-doctoral. The reprint is multidisciplinary in nature, binding together the fields of medicine, psychology, physics, and neuroscience

    Neural foundations of cooperative social interactions

    Get PDF
    The embodied-embedded-enactive-extended (4E) approach to study cognition suggests that interaction with the world is a crucial component of our cognitive processes. Most of our time, we interact with other people. Therefore, studying cognition without interaction is incomplete. Until recently, social neuroscience has only focused on studying isolated human and animal brains, leaving interaction unexplored. To fill this gap, we studied interacting participants, focusing on both intra- and inter-brain (hyperscanning) neural activity. In the first study, we invited dyads to perform a visual task in both a cooperative and a competitive context while we measured EEG. We found that mid-frontal activity around 200-300 ms after receiving monetary rewards was sensitive to social context and differed between cooperative and competitive situations. In the second study, we asked participants to coordinate their movements with each other and with a robotic partner. We found significantly stronger EEG amplitudes at frontocentral electrodes when people interacted with a robotic partner. Lastly, we performed a comprehensive literature review and the first meta-analysis in the emerging field of hyperscanning that validated it as a method to study social interaction. Taken together, our results showed that adding a second participant (human or AI/robotic) fostered our understanding of human cognition. We learned that the activity at frontocentral electrodes is sensitive to social context and type of partner (human or robotic). In both studies, the participants’ interaction was required to show these novel neural processes involved in action monitoring. Similarly, studying inter-brain neural activity allows for the exploration of new aspects of cognition. Many cognitive functions involved in successful social interactions are accompanied by neural synchrony between brains, suggesting the extended form of our cognition

    Komponentenbasierte dynamische Modellierung von Energiesystemen und Energiemanagement-Strategien für ein intelligentes Stromnetz im Heimbereich

    Get PDF
    The motivation of this work is to present an energy cost reduction concept in a home area power network (HAPN) with intelligent generation and flexible load demands. This study endeavors to address the energy management system (EMS) and layout-design challenges faced by HAPN through a systematic design approach. The growing demand for electricity has become a significant burden on traditional power networks, prompting power engineers to seek ways to improve their efficiency. One such solution is to integrate dispersed generation sources, such as photovoltaic (PV) and storage systems, with an appropriate control mechanism at the distribution level. In recent years, there has been a significant increase in interest in the installation of PV-Battery systems, due to their potential to reduce carbon emissions and lower energy costs. This research proposes an optimal economic power dispatch strategy using Model Predictive Control (MPC) to enhance the overall performance of HAPN. A hybrid AC/DC microgrid concept is proposed to address the control choices made by the appliance scheduling and hybrid switching approaches based on a linear programming optimization framework. The suggested optimization criteria improve consumer satisfaction, minimize grid disconnections, and lower overall energy costs by deploying inexpensive clean energy generation and control. Various examples from actual case study demonstrate the use of the established EMS and design methodology.Die Motivation dieser Arbeit besteht darin, ein Konzept zur Senkung der Energiekosten in einem Heimnetzwerk (HAPN) mit intelligenter Erzeugung und exiblen Lastanforderungen vorzustellen. Im Rahmen dieser Forschungsarbeit wird ein Entwurf für ein HAPN entwickelt, indem das Energiemanagementsystem (EMS) und der Entwurf des Layouts auf der Grundlage des Systemmodells und der betrieblichen Anforderungen gelöst werden. Die steigende Nachfrage nach Elektrizität ist für traditionelle Stromnetze kostspielig und infrastrukturintensiv. Daher konzentrieren sich Energietechniker darauf, die Effizienz der derzeitigen Netze zu erhöhen. Dies kann durch die Integration verteilter Erzeugungsanlagen (z. B. Photovoltaik (PV), Speicher) mit einem geeigneten Kontrollmechanismus für das Energiemanagement auf der Verteilungsseite erreicht werden. Darüber hinaus hat das Interesse an der Installation von PV-Batterie-basierten Systemen aufgrund der Reduzierung der CO2-Emissionen und der Senkung der Energiekosten erheblich zugenommen. Es wird eine optimale wirtschaftliche Strategie für den Energieeinsatz unter Verwendung einer modellprädiktiven Steuerung (MPC) entwickelt. Es wird zudem ein hybrides AC/DC-Microgrid-Konzept vorgeschlagen, um die Steuerungsentscheidungen, die von den Ansätzen der Geräteplanung und der hybriden Umschaltung getroffen werden, auf der Grundlage eines linearen Programmierungsoptimierungsrahmens zu berücksichtigen. Die vorgeschlagenen Optimierungskriterien verbessern die Zufriedenheit der Verbraucher, minimieren Netzabschaltungen und senken die Gesamtenergiekosten durch den Einsatz von kostengünstiger und sauberer Energieerzeugung. Verschiedene Beispiele aus einer Fallstudie demonstrieren den Einsatz des entwickelten EMS und der Entwurfsmethodik

    Learning from complex networks

    Get PDF
    Graph Theory has proven to be a universal language for describing modern complex systems. The elegant theoretical framework of graphs drew the researchers' attention over decades. Therefore, graphs have emerged as a ubiquitous data structure in various applications where a relational characteristic is evident. Graph-driven applications are found, e.g., in social network analysis, telecommunication networks, logistic processes, recommendation systems, modeling kinetic interactions in protein networks, or the 'Internet of Things' (IoT) where modeling billions of interconnected web-enabled devices is of paramount importance. This thesis dives deep into the challenges of modern graph applications. It proposes a robustified and accelerated spectral clustering model in homogeneous graphs and novel transformer-driven graph shell models for attributed graphs. A new data structure is introduced for probabilistic graphs to compute the information flow efficiently. Moreover, a metaheuristic algorithm is designed to find a good solution to an optimization problem composed of an extended vehicle routing problem. The thesis closes with an analysis of trend flows in social media data. Detecting communities within a graph is a fundamental data mining task of interest in virtually all areas and also serves as an unsupervised preprocessing step for many downstream tasks. One most the most well-established clustering methods is Spectral Clustering. However, standard spectral clustering is highly sensitive to noisy input data, and the eigendecomposition has a high, cubic runtime complexity O(n^3). Tackling one of these problems often exacerbates the other. This thesis presents a new model which accelerates the eigendecomposition step by replacing it with a Nyström approximation. Robustness is achieved by iteratively separating the data into a cleansed and noisy part of the data. In this process, representing the input data as a graph is vital to identify parts of the data being well connected by analyzing the vertices' distances in the eigenspace. With the advances in deep learning architectures, we also observe a surge in research on graph representation learning. The message-passing paradigm in Graph Neural Networks (GNNs) formalizes a predominant heuristic for multi-relational and attributed graph data to learn node representations. In downstream applications, we can use the representations to tackle theoretical problems known as node classification, graph classification/regression, and relation prediction. However, a common issue in GNNs is known as over-smoothing. By increasing the number of iterations within the message-passing, the nodes' representations of the input graph align and become indiscernible. This thesis shows an efficient way of relaxing the GNN architecture by employing a routing heuristic in the general workflow. Specifically, an additional layer routes the nodes' representations to dedicated experts. Each expert calculates the representations according to their respective GNN workflow. The definitions of distinguishable GNNs result from k-localized views starting from a central node. This procedure is referred to as Graph Shell Attention (SEA), where experts process different subgraphs in a transformer-motivated fashion. Reliable propagation of information through large communication networks, social networks, or sensor networks is relevant to applications concerning marketing, social analysis, or monitoring physical or environmental conditions. However, social ties of friendship may be obsolete, and communication links may fail, inducing the notion of uncertainty in such networks. This thesis addresses the problem of optimizing information propagation in uncertain networks given a constrained budget of edges. A specialized data structure, called F-tree, addresses two NP-hard subproblems: the computation of the expected information flow and the optimal choice of edges. The F-tree identifies independent components of a probabilistic input graph for which the information flow can either be computed analytically and efficiently or for which traditional Monte-Carlo sampling can be applied independently of the remaining network. The next part of the thesis covers a graph problem from the Operations Research point of view. A new variant of the well-known vehicle routing problem (VRP) is introduced, where customers are served within a specific time window (TW), as well as flexible delivery locations (FL) including capacity constraints. The latter implies that each customer is scheduled in one out of a set of capacitated delivery service locations. Practically, the VRPTW-FL problem is relevant for applications in parcel delivery, routing with limited parking space, or, for example, in the scope of hospital-wide scheduling of physical therapists. This thesis presents a metaheuristic built upon a hybrid Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS). Moreover, a backtracking mechanism in the construction phase is introduced to alter unsatisfactory decisions at early stages. In the computational study, hospital data is used to evaluate the utility of flexible delivery locations and various cost functions. In the last part of the thesis, social media trends are analyzed, which yields insights into user sentiment and newsworthy topics. Such trends consist of bursts of messages concerning a particular topic within a time frame, significantly deviating from the average appearance frequency of the same subject. This thesis presents a method to classify trend archetypes to predict future dissemination by investigating the dissemination of such trends in space and time. Generally, with the ever-increasing scale and complexity of graph-structured datasets and artificial intelligence advances, AI-backed models will inevitably play an important role in analyzing, modeling, and enhancing knowledge extraction from graph data.Die Graphentheorie hat sich zur einer universellen Sprache entwickelt, mit Hilfe derer sich moderne und komplexe Systeme und Zusammenhänge beschreiben lassen. Diese theoretisch elegante und gut fundierte Rahmenstruktur attrahierte über Dekaden hinweg die Aufmerksamkeit von Wissenschaftlern/-innen. In der heutigen Informationstechnologie-Landschaft haben sich Graphen längst zu einer allgegenwärtigen Datenstruktur in Anwendungen etabliert, innerhalb derer charakteristische Zusammenhangskomponenten eine zentrale Rolle spielen. Anwendungen, die über Graphen unterstützt werden, finden sich u.a. in der Analyse von sozialen Netzwerken, Telekommunikationsnetwerken, logistische Prozessverwaltung, Analyse von Empfehlungsdiensten, in der Modellierung kinetischer Interaktionen von Proteinstrukturen, oder auch im "Internet der Dinge" (engl.: 'Internet Of Things' (IoT)), welches das Zusammenspiel von abermillionen web-unterstützte Endgeräte abbildet und eine prädominierende Rolle für große IT-Unternehmen spielt. Diese Dissertation beleuchtet die Herausforderungen moderner Graphanwendungen. Im Bereich homogener Netzwerken wird ein beschleunigtes und robustes spektrales Clusteringverfahren, sowie ein Modell zur Untersuchung von Teilgraphen mittels Transformer-Architekturen für attribuierte Graphen vorgestellt. Auf wahrscheinlichkeitsbasierten homogenen Netzwerken wird eine neue Datenstruktur eingeführt, die es erlaubt einen effizienten Informationsfluss innerhalb eines Graphen zu berechnen. Darüber hinaus wird ein Optimierungsproblem in Transportnetzwerken beleuchtet, sowie eine Untersuchung von Trendflüssen in sozialen Medien diskutiert. Die Untersuchung von Verbünden (engl.: 'Clusters') von Graphdaten stellt einen Eckpfeiler im Bereich der Datengewinnung dar. Die Erkenntnisse sind nahezu in allen praktischen Bereichen von Relevanz und dient im Bereich des unüberwachten Lernens als Vorverarbeitungsschritt für viele nachgeschaltete Aufgaben. Einer der weit verbreitetsten Methodiken zur Verbundanalyse ist das spektrale Clustering. Die Qualität des spektralen Clusterings leidet, wenn die Eingabedaten sehr verrauscht sind und darüber hinaus ist die Eigenwertzerlegung mit O(n^3) eine teure Operation und damit wesentlich für die hohe, kubische Laufzeitkomplexität verantwortlich. Die Optimierung von einem dieser Kriterien exazerbiert oftmals das verbleibende Kriterium. In dieser Dissertation wird ein neues Modell vorgestellt, innerhalb dessen die Eigenwertzerlegung über eine Nyström Annäherung beschleunigt wird. Die Robustheit wird über ein iteratives Verfahren erreicht, das die gesäuberten und die verrauschten Daten voneinander trennt. Die Darstellung der Eingabedaten über einen Graphen spielt hierbei die zentrale Rolle, die es erlaubt die dicht verbundenen Teile des Graphen zu identifizieren. Dies wird über eine Analyse der Distanzen im Eigenraum erreicht. Parallel zu neueren Erkenntnissen im Bereich des Deep Learnings lässt sich auch ein Forschungsdrang im repräsentativen Lernen von Graphen erkennen. Graph Neural Networks (GNN) sind eine neue Unterform von künstlich neuronalen Netzen (engl.: 'Artificial Neural Networks') auf der Basis von Graphen. Das Paradigma des sogenannten 'message-passing' in neuronalen Netzen, die auf Graphdaten appliziert werden, hat sich hierbei zur prädominierenden Heuristik entwickelt, um Vektordarstellungen von Knoten aus (multi-)relationalen, attribuierten Graphdaten zu lernen. Am Ende der Prozesskette können wir somit theoretische Probleme angehen und lösen, die sich mit Fragestellungen über die Klassifikation von Knoten oder Graphen, über regressive Ausdrucksmöglichkeiten bis hin zur Vorhersage von relationaler Verbindungen beschäftigen. Ein klassisches Problem innerhalb graphischer neuronaler Netze ist bekannt unter der Terminologie des 'over-smoothing' (dt.: 'Überglättens'). Es beschreibt, dass sich mit steigender Anzahl an Iterationen des wechselseitigen Informationsaustausches, die Knotenrepräsentationen im vektoriellen Raum angleichen und somit nicht mehr unterschieden werden können. In dieser Forschungsarbeit wird eine effiziente Methode vorgestellt, die die klassische GNN Architektur aufbricht und eine Vermittlerschicht in den herkömmlichen Verarbeitungsfluss einarbeitet. Konkret gesprochen werden hierbei Knotenrepräsentationen an ausgezeichnete Experten geschickt. Jeder Experte verarbeitet auf idiosynkratischer Basis die Knoteninformation. Ausgehend von einem Anfrageknoten liegt das Kriterium für die Unterscheidbarkeit von Experten in der restriktiven Verarbeitung lokaler Information. Diese neue Heuristik wird als 'Graph Shell Attention' (SEA) bezeichnet und beschreibt die Informationsverarbeitung unterschiedlicher Teilgraphen von Experten unter der Verwendung der Transformer-technologie. Eine zuverlässige Weiterleitung von Informationen über größere Kommunikationsnetzwerken, sozialen Netzwerken oder Sensorennetzwerken spielen eine wichtige Rolle in Anwendungen der Marktanalyse, der Analyse eines sozialen Gefüges, oder der Überwachung der physischen und umweltorientierten Bedingungen. Innerhalb dieser Anwendungen können Fälle auftreten, wo Freundschaftsbeziehungen nicht mehr aktuell sind, wo die Kommunikation zweier Endpunkte zusammenbricht, welches mittels einer Unsicherheit des Informationsaustausches zweier Endpunkte ausgedrückt werden kann. Diese Arbeit untersucht die Optimierung des Informationsflusses in Netzwerken, deren Verbindungen unsicher sind, hinsichtlich der Bedingung, dass nur ein Bruchteil der möglichen Kanten für den Informationsaustausch benutzt werden dürfen. Eine eigens entwickelte Datenstruktur - der F-Baum - wird eingeführt, die 2 NP-harte Teilprobleme auf einmal adressiert: zum einen die Berechnung des erwartbaren Informationsflusses und zum anderen die Auswahl der optimalen Kanten. Der F-Baum unterscheidet hierbei unabhängige Zusammenhangskomponenten der wahrscheinlichkeitsbasierten Eingabedaten, deren Informationsfluss entweder analytisch korrekt und effizient berechnet werden können, oder lokal über traditionelle Monte-Carlo sampling approximiert werden können. Der darauffolgende Abschnitt dieser Arbeit befasst sich mit einem Graphproblem aus Sicht der Optimierungsforschung angewandter Mathematik. Es wird eine neue Variante der Tourenplanung vorgestellt, welches neben kundenspezifischer Zeitfenster auch flexible Zustellstandorte beinhaltet. Darüber hinaus obliegt den Zielorten, an denen Kunden bedient werden können, weiteren Kapazitätslimitierungen. Aus praktischer Sicht ist das VRPTW-FL (engl.: "Vehicle Routing Problem with Time Windows and Flexible Locations") eine bedeutende Problemstellung für Paketdienstleister, Routenplanung mit eingeschränkten Stellplätzen oder auch für die praktische Planung der Arbeitsaufteilung von behandelnden Therapeuten/-innen und Ärzten/-innen in einem Krankenhaus. In dieser Arbeit wird für die Bewältigung dieser Problemstellung eine Metaheuristik vorgestellt, die einen hybriden Ansatz mit der sogenannten Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) impliziert. Darüber hinaus wird als Konstruktionsheuristik ein 'Backtracking'-Mechanismus (dt.: Rückverfolgung) angewandt, um initiale Startlösungen aus dem Lösungssuchraum auszuschließen, die weniger vielversprechend sind. In der Evaluierung dieses neuen Ansatz werden Krankenhausdaten untersucht, um auch die Nützlichkeit von flexiblen Zielorten unter verschiedenen Kostenfunktionen herauszuarbeiten. Im letzten Kapitel dieser Dissertation werden Trends in sozialen Daten analysiert, die Auskunft über die Stimmung der Benutzer liefern, sowie Einblicke in tagesaktuelle Geschehnisse gewähren. Ein Kennzeichen solcher Trends liegt in dem Aufbraußen von inhaltsspezifischen Themen innerhalb eines Zeitfensters, die von der durchschnittlichen Erscheinungshäufigkeit desselben Themas signifikant abweichen. Die Untersuchung der Verbreitung solches Trends über die zeitliche und örtliche Dimension erlaubt es, Trends in Archetypen zu klassifizieren, um somit die Ausbreitung zukünftiger Trends hervorzusagen. Mit der immerwährenden Skalierung von Graphdaten und deren Komplexität, und den Fortschritten innerhalb der künstlichen Intelligenz, wird das maschinelle Lernen unweigerlich weiterhin eine wesentliche Rolle spielen, um Graphdaten zu modellieren, analysieren und schlussendlich die Wissensextraktion aus derartigen Daten maßgeblich zu fördern.La théorie des graphes s'est révélée être une langue universel pour décrire les systèmes complexes modernes. L'élégant cadre théorique des graphes a attiré l'attention des chercheurs pendant des décennies. Par conséquent, les graphes sont devenus une structure de données omniprésente dans diverses applications où une caractéristique relationnelle est évidente. Les applications basées sur les graphes se retrouvent, par exemple, dans l'analyse des réseaux sociaux, les réseaux de télécommunication, les processus logistiques, les systèmes de recommandation, la modélisation des interactions cinétiques dans les réseaux de protéines, ou l'"Internet des objets" (IoT) où la modélisation de milliards de dispositifs interconnectés basés sur le web est d'une importance capitale. Cette thèse se penche sur les défis posés par les applications modernes des graphes. Elle propose un modèle de regroupement spectral robuste et accéléré dans les graphes homogènes et de nouveaux modèles d'enveloppe de graphe pilotés par transformateur pour les graphes attribués. Une nouvelle structure de données est introduite pour les graphes probabilistes afin de calculer efficacement le flux d'informations. De plus, un algorithme métaheuristique est conçu pour trouver une bonne solution à un problème d'optimisation composé d'un problème étendu de routage de véhicules. La thèse se termine par une analyse des flux de tendances dans les données des médias sociaux. La détection de communautés au sein d'un graphe est une tâche fondamentale d'exploration de données qui présente un intérêt dans pratiquement tous les domaines et sert également d'étape de prétraitement non supervisé pour de nombreuses tâches en aval. L'une des méthodes de regroupement les mieux établies est le regroupement spectral. Cependant, le regroupement spectral standard est très sensible aux données d'entrée bruitées, et l'eigendecomposition a une complexité d'exécution cubique élevée O(n^3). S'attaquer à l'un de ces problèmes exacerbe souvent l'autre. Cette thèse présente un nouveau modèle qui accélère l'étape d'eigendecomposition en la remplaçant par une approximation de Nyström. La robustesse est obtenue en séparant itérativement les données en une partie nettoyée et une partie bruyante. Dans ce processus, la représentation des données d'entrée sous forme de graphe est essentielle pour identifier les parties des données qui sont bien connectées en analysant les distances des sommets dans l'espace propre. Avec les progrès des architectures de Deep Learning, nous observons également une poussée de la recherche sur l'apprentissage de la représentation graphique. Le paradigme du passage de messages dans les réseaux neuronaux graphiques (GNN) formalise une heuristique prédominante pour les données graphiques multi-relationnelles et attribuées afin d'apprendre les représentations des nœuds. Dans les applications en aval, nous pouvons utiliser les représentations pour résoudre des problèmes théoriques tels que la classification des nœuds, la classification/régression des graphes et la prédiction des relations. Cependant, un problème courant dans les GNN est connu sous le nom de lissage excessif. En augmentant le nombre d'itérations dans le passage de messages, les représentations des nœuds du graphe d'entrée s'alignent et deviennent indiscernables. Cette thèse montre un moyen efficace d'assouplir l'architecture GNN en employant une heuristique de routage dans le flux de travail général. Plus précisément, une couche supplémentaire achemine les représentations des nœuds vers des experts spécialisés. Chaque expert calcule les représentations en fonction de son flux de travail GNN respectif. Les définitions de GNN distincts résultent de k vues localisées à partir d'un nœud central. Cette procédure est appelée Graph Shell Attention (SEA), dans laquelle les experts traitent différents sous-graphes à l'aide d'un transformateur. La propagation fiable d'informations par le biais de grands réseaux de communication, de réseaux sociaux ou de réseaux de capteurs est importante pour les applications concernant le marketing, l'analyse sociale ou la surveillance des conditions physiques ou environnementales. Cependant, les liens sociaux d'amitié peuvent être obsolètes, et les liens de communication peuvent échouer, induisant la notion d'incertitude dans de tels réseaux. Cette thèse aborde le problème de l'optimisation de la propagation de l'information dans les réseaux incertains compte tenu d'un budget contraint d'arêtes. Une structure de données spécialisée, appelée F-tree, traite deux sous-problèmes NP-hard: le calcul du flux d'information attendu et le choix optimal des arêtes. L'arbre F identifie les composants indépendants d'un graphe d'entrée probabiliste pour lesquels le flux d'informations peut être calculé analytiquement et efficacement ou pour lesquels l'échantillonnage Monte-Carlo traditionnel peut être appliqué indépendamment du reste du réseau. La partie suivante de la thèse couvre un problème de graphe du point de vue de la recherche opérationnelle. Une nouvelle variante du célèbre problème d'acheminement par véhicule (VRP) est introduite, où les clients sont servis dans une fenêtre temporelle spécifique (TW), ainsi que des lieux de livraison flexibles (FL) incluant des contraintes de capacité. Ces dernières impliquent que chaque client est programmé dans l'un des emplacements de service de livraison à capacité. En pratique, le problème VRPTW-FL est pertinent pour des applications de livraison de colis, d'acheminement avec un espace de stationnement limité ou, par exemple, dans le cadre de la programmation de kinésithérapeutes à l'échelle d'un hôpital. Cette thèse présente une métaheuristique construite sur une recherche hybride de grands voisinages adaptatifs (ALNS). En outre, un mécanisme de retour en arrière dans la phase de construction est introduit pour modifier les décisions insatisfaisantes à des stades précoces. Dans l'étude computationnelle, des données hospitalières sont utilisées pour évaluer l'utilité de lieux de livraison flexibles et de diverses fonctions de coût. Dans la dernière partie de la thèse, les tendances des médias sociaux sont analysées, ce qui donne un aperçu du sentiment des utilisateurs et des sujets d'actualité. Ces tendances consistent en des rafales de messages concernant un sujet particulier dans un laps de temps donné, s'écartant de manière significative de la fréquence moyenne d'apparition du même sujet. Cette thèse présente une méthode de classification des archétypes de tendances afin de prédire leur diffusion future en étudiant la diffusion de ces tendances dans l'espace et dans le temps. D'une manière générale, avec l'augmentation constante de l'échelle et de la complexité des ensembles de données structurées en graphe et les progrès de l'intelligence artificielle, les modèles soutenus par l'IA joueront inévitablement un rôle important dans l'analyse, la modélisation et l'amélioration de l'extraction de connaissances à partir de données en graphe

    Brain Computations and Connectivity [2nd edition]

    Get PDF
    This is an open access title available under the terms of a CC BY-NC-ND 4.0 International licence. It is free to read on the Oxford Academic platform and offered as a free PDF download from OUP and selected open access locations. Brain Computations and Connectivity is about how the brain works. In order to understand this, it is essential to know what is computed by different brain systems; and how the computations are performed. The aim of this book is to elucidate what is computed in different brain systems; and to describe current biologically plausible computational approaches and models of how each of these brain systems computes. Understanding the brain in this way has enormous potential for understanding ourselves better in health and in disease. Potential applications of this understanding are to the treatment of the brain in disease; and to artificial intelligence which will benefit from knowledge of how the brain performs many of its extraordinarily impressive functions. This book is pioneering in taking this approach to brain function: to consider what is computed by many of our brain systems; and how it is computed, and updates by much new evidence including the connectivity of the human brain the earlier book: Rolls (2021) Brain Computations: What and How, Oxford University Press. Brain Computations and Connectivity will be of interest to all scientists interested in brain function and how the brain works, whether they are from neuroscience, or from medical sciences including neurology and psychiatry, or from the area of computational science including machine learning and artificial intelligence, or from areas such as theoretical physics

    Task-oriented joint design of communication and computing for Internet of Skills

    Get PDF
    Nowadays, the internet is taking a revolutionary step forward, which is known as Internet of Skills. The Internet of Skills is a concept that refers to a network of sensors, actuators, and machines that enable knowledge, skills, and expertise delivery between people and machines, regardless of their geographical locations. This concept allows an immersive remote operation and access to expertise through virtual and augmented reality, haptic communications, robotics, and other cutting-edge technologies with various applications, including remote surgery and diagnosis in healthcare, remote laboratory and training in education, remote driving in transportation, and advanced manufacturing in Industry 4.0. In this thesis, we investigate three fundamental communication requirements of Internet of Skills applications, namely ultra-low latency, ultra-high reliability, and wireless resource utilization efficiency. Although 5G communications provide cutting-edge solutions for achieving ultra-low latency and ultra-high reliability with good resource utilization efficiency, meeting these requirements is difficult, particularly in long-distance communications where the distance between source and destination is more than 300 km, considering delays and reliability issues in networking components as well as physical limits of the speed of light. Furthermore, resource utilization efficiency must be improved further to accommodate the rapidly increasing number of mobile devices. Therefore, new design techniques that take into account both communication and computing systems with the task-oriented approach are urgently needed to satisfy conflicting latency and reliability requirements while improving resource utilization efficiency. First, we design and implement a 5G-based teleoperation prototype for Internet of Skills applications. We presented two emerging Internet of Skills use cases in healthcare and education. We conducted extensive experiments evaluating local and long-distance communication latency and reliability to gain insights into the current capabilities and limitations. From our local experiments in laboratory environment where both operator and robot in the same room, we observed that communication latency is around 15 ms with a 99.9% packet reception rate (communication reliability). However, communication latency increases up to 2 seconds in long-distance scenarios (between the UK and China), while it is around 50-300 ms within the UK experiments. In addition, our observations revealed that communication reliability and overall system performance do not exhibit a direct correlation. Instead, the number of consecutive packet drops emerged as the decisive factor influencing the overall system performance and user quality of experience. In light of these findings, we proposed a two-way timeout approach. We discarded stale packets to mitigate waiting times effectively and, in turn, reduce the latency. Nevertheless, we observed that the proposed approach reduced latency at the expense of reliability, thus verifying the challenge of the conflicting latency and reliability requirements. Next, we propose a task-oriented prediction and communication co-design framework to meet conflicting latency and reliability requirements. The proposed framework demonstrates the task-oriented joint design of communication and computing systems, where we considered packet losses in communications and prediction errors in prediction algorithms to derive the upper bound for overall system reliability. We revealed the tradeoff between overall system reliability and resource utilization efficiency, where we consider 5G NR as an example communication system. The proposed framework is evaluated with real-data samples and generated synthetic data samples. From the results, the proposed framework achieves better latency and reliability tradeoff with a 77.80% resource utilization efficiency improvement compared to a task-agnostic benchmark. In addition, we demonstrate that deploying a predictor at the receiver side achieves better overall reliability compared to a system that predictor at the transmitter. Finally, we propose an intelligent mode-switching framework to address the resource utilization challenge. We jointly design the communication, user intention recognition, and modeswitching systems to reduce communication load subject to joint task completion probability. We reveal the tradeoff between task prediction accuracy and task observation length, showing that higher prediction accuracy can be achieved when the task observation length increases. The proposed framework achieves more than 90% task prediction accuracy with 60% observation length. We train a DRL agent with real-world data from our teleoperation prototype for modeswitching between teleoperation and autonomous modes. Our results show that the proposed framework achieves up to 50% communication load reduction with similar task completion probability compared to conventional teleoperation
    corecore