Vehicle routing for public transport with adapted simulated annealing

This paper presents an Adapted Simulated Annealing (ASA) algorithm to solve an instance of the vehicle routing problem (VRP): the intercity public transport problem (IPTP). This combinatorial optimization problem was effectively solved by means of a robust method. Its performance was achieved thanks to the incorporation of an auxiliary memory and a novel choice of the neighbours. The model is based on initial random solutions capable of generating appropriate bus routes and frequencies in a large solution space. We have established a search strategy that provides excellent responses at the process level. The intercity line linking Bahía Blanca and Punta Alta was chosen with the intention of evaluating ASA performance. The real traffic-behavior has been represented by means of the simulation software called SUMO. The computational results clearly indicate that the proposed approach constitutes an improvement in the ability to search for high quality solutions that facilitates the convergence.Fil: Rodriguez, D. A.. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahia Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química (I). Grupo Vinculado al Plapiqui - Investigación y Desarrollo en Tecnología Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; ArgentinaFil: Olivera, Ana Carolina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Brignole, Nélida Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahia Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química (I). Grupo Vinculado al Plapiqui - Investigación y Desarrollo en Tecnología Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentin

Business intelligence to stimulate the commercial turnaround in the microcenter of an intermediate-sized city

El microcentro de la ciudad de Bahía Blanca (Argentina) fue muy afectado por la pandemia y la crisis económica. La circulación está cayendo abruptamente y se ha producido el cierre definitivo de muchos comercios. En consecuencia, el objetivo final de esta investigación es disponer de una herramienta de software para toma de decisiones que permita establecer estrategias inteligentes de comercialización. El recurso informático elegido es un Sistema Inteligente para Soporte de Decisión (IDSS). En este artículo se describe el diseño conceptual de un IDSS generalizado que contribuirá a mejorar el giro comercial del microcentro bahiense. La inteligencia artificial está incluida en la recolección y análisis de datos y en un optimizador que emplea un algoritmo genético predictivo. Dentro de los aportes innovadores de este estudio, se destaca la combinación de análisis predictivos y prescriptivos como una herramienta valiosa para abordar la tarea no trivial de optimizar el giro comercial urbano. Este IDSS es capaz de evaluar y categorizar posibles escenarios hipotéticos, brindando pistas acerca de su factibilidad y conveniencia económicas. Es la primera herramienta en nuestra región destinada a la reorganización de las tiendas físicas, con miras al sostenimiento de las fuentes de trabajo del sector.The microcenter of Bahía Blanca (Argentina) has been hard hit by the pandemic and the economic crisis. Traffic is falling sharply, and many stores have been closed for good. Consequently, the final objective of this research is to have a software tool for decision-making that allows the establishment of intelligent marketing strategies. The chosen software resource is an Intelligent Decision Support System (IDSS). This paper describes the conceptual design of a generalized IDSS that will improve the commercial turn of Bahia’s micro-center. Artificial intelligence is included in the data collection and analysis and in an optimizer that employs a predictive genetic algorithm. Among the innovative contributions of this study, the combination of predictive and prescriptive analytics is highlighted as a valuable tool to address the non-trivial task of optimizing the urban commercial turn. This IDSS can evaluate and categorize hypothetical scenarios, providing clues about their economic feasibility and desirability. It is the first tool in our region aimed at reorganizing physical stores to sustain jobs in the sector.Fil: Debortoli, Diego Oscar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; ArgentinaFil: Brignole, Nélida Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentin

Una Estrategia Paralela con Simulated Annealing para el Problema del Transporte Público Interurbano

En este artículo se presenta un enfoque paralelo de Simulated Annealing para la resolución del problema de transporte público interurbano. El objetivo del estudio es optimizar el recorrido y las frecuencias de los autobuses pertenecientes a una línea de transporte, de manera que se minimice el costo por la prestación del servicio y se obtengan soluciones en un tiempo conveniente. Para ello, se implementó un algoritmo paralelo que utiliza la estructura de la librería MALLBA. La evaluación de las potenciales soluciones se lleva a cabo a través del software de simulación SUMO. Considerando el tiempo de cómputo que insumen las evaluaciones de las potenciales soluciones, se propone una versión paralela que disminuye dichos tiempos sin afectar la calidad de las soluciones obtenidas. El rendimiento del algoritmo paralelo es analizado en una línea de transporte interurbano real que une las ciudades de Bahía Blanca y Punta Alta en Argentina.Fil: Rodriguez, Diego Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; ArgentinaFil: Olivera, Ana Carolina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; ArgentinaFil: Brignole, Nélida Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentin

Algoritmos Paralelos Distribuidos para Búsquedas en Profundidad sobre Grafos

En este artículo se presenta un algoritmo paralelo distribuido descentralizado para realizar búsquedas en profundidad de caminos sobre grafos. El método se basa en un nueva arquitectura paralelo distribuida, propuesta en este trabajo, en la cual se distribuyen las tareas de cómputo sobre tres tipos de nodos de procesamiento: el Master, los Supervisors y los Workers. Básicamente, el Master organiza la distribución de los distintos subespacios de búsqueda entre los Supervisores. Cada Supervisor encomienda la exploración de los subcaminos correspondientes a su subespacio a diferentes Workers que están a su cargo. Cada Worker efectúa la exploración de una parte del espacio de búsqueda y le envía a su Supervisor cada uno de los subcaminos hallados. Por último, el Supervisor se encarga de recombinar sus subcaminos con los subcaminos almacenados por otros Supervisores. El nuevo algoritmo fue implementado en lenguaje C utilizando la librería de pasaje de mensajes PVM y su desempeño fue evaluado en términos de eficiencia y speed-up.A descentralized parallel-distributed algorithm to carry out depth-first searches along graphs is presented. The method is based on a new parallel-distributed architecture that is proposed in this article. In this formulation the computing tasks are distributed among three kinds of nodes: the Master, the Supervisors and the Workers. The Master organizes the distribution of the various search subspaces among the Supervisors. In turn, each Supervisor delegates the exploration of the subpaths inside the assigned subspace to the Workers under its control. So, each Worker explores a given part of the search space, sending its Supervisor information about the subpaths it could find. Finally, the Supervisor has to recombine its own subpaths with those stored by the other Supervisors. The new algorithm was implemented in C using the PVM messagepassage library and its performance was evaluated in terms of speed-up and efficiency.Fil: Fapitalle, Federico. Universidad Nacional del Sur; Departamento de Ciencias de la Computación; ArgentinaFil: Vazquez, Gustavo Esteban. Universidad Nacional del Sur; Departamento de Ciencias de la Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Ponzoni, Ignacio. Universidad Nacional del Sur; Departamento de Ciencias de la Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Brignole, Nélida Beatriz. Universidad Nacional del Sur; Departamento de Ciencias de la Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentin

Aplicación de redes neuronales artificiales para la predicción de calidad de aire

Se llevó a cabo la implementación de un predictor para el promedio diario de material particulado (PM) y el diseño y desarrollo de este software es descrito en este trabajo. El daño producido por el PM en la salud humana, está relacionado con el pequeño tamaño de las partículas. Las redes neuronales artificiales (RNs) han mostrado ser un método eficiente y universal en la aproximación de funciones para cualquier tipo de dato. Una RN fue escogida porque se ha demostrado que son eficaces cuando son aplicadas a predicciones de la calidad de aire. En comparación con otros trabajos similares, sólo una red fue realizada, pero varios prototipos fueron desarrollados y evaluados para evitar la arbitrariedad en las decisiones de diseño. Se experimentaron tres aspectos en particular del diseño de una RN: la normalización de los datos, la selección de la arquitectura y la selección de la función de activación. En base a nueve variables de entrada: dos estacionales, y siete meteorológicas; se determinó que la mejor candidata es una RN compuesta por: una capa de entrada lineal de nueve neuronas artificiales (NA), una capa oculta de catorce NA y una capa de salida de una NA; ambas con una función de activación tangente hiperbólica. Durante el desarrollo de un sistema de Data Warehousing (DW) para el monitoreo y control de polución en la ciudad de Bahía Blanca (Pcia. de Buenos Aires, Argentina), el conjunto de requerimientos incluía la necesidad de contar con herramientas que permitan la predicción de las concentraciones de varios contaminantes. En el futuro, esta herramienta terminada podrá ser embebida en dicho DW. Este trabajo es el comienzo del desarrollo de un entorno de predicción más complejo que abarcará diversos contaminantes en aire.Fil: Chiarvetto Peralta, Lucila Lourdes. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica (LIDeCC), Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación Universidad Nacional del Sur (UNS), Bahía Blanca (8000); ArgentinaFil: Rey Saravia, Fernando Anibal. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica (LIDeCC), Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación Universidad Nacional del Sur (UNS),Bahía Blanca Comité Técnico Ejecutivo (CTE,) Av. San Martín 3400, Municipalidad de Bahía Blanca ; ArgentinaFil: Brignole, Nélida Beatriz. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica (LIDeCC), Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación Universidad Nacional del Sur (UNS), Bahía Blanca Planta Piloto de Ingeniería Química (UNS - CONICET) Camino La Carrindanga Km.7 Bahía Blanca (8000) ; Argentin

Estimation of RWGS Kinetic Parameters for Methanol Production

The hydrogenation process of Natural Gas (NG) with high CO2 content can potentially be employed for a novel process of methanol production that avoids CO2 extraction and emission, at the same time yielding high CO2 conversion to methanol. However, the required hydrogenation reactor has not yet been designed in detail because kinetic information of the Reverse Water Gas Shift (RWGS) reaction, which is indispensable for its simulation, is unavailable. In this paper, the kinetics of the RWGS reaction over a Pd-Ce/α-Al2O3 catalyst is analyzed for mixtures of CO2-CH4-H2. The reaction rate expression is experimentally obtained using an isothermal fixed-bed reactor at 600 °C and 1.62 bar. The experimental results demonstrated the absence of the dry reforming reaction and a negligible activity for methanation. The mass balance equation for a pseudo-homogeneous one-dimension reactor model was solved firstly assuming a power-law (PL) model and then, a Langmuir-Hinshelwood-Hougen-Watson (LH-HW) approach in order to obtain the kinetic parameters. By pre-processing the data set with an evolutionary algorithm before applying the Levenberg-Marquardt method, satisfactory results were obtained. The achieved rate equations will be useful to carry out improvements in the simulation and economic analysis of the process of interest.Fil: Costilla, Ignacio Oscar. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; ArgentinaFil: Genovese, Constanza. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; ArgentinaFil: Gigola, Carlos Eugenio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Brignole, Nélida Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentin

Computational models of relevance propagation in web directories

Web Directories consist of large collections of links to websites, arranged by topic in different categories. The structure of Web Directories is typically not flat, since there are hierarchical and non-hierarchical relationships among topics. As a consequence, websites classified under certain topic may be relevant to other topics. While some of these relevance relations are explicit, most of them must be discovered by an analysis of the structure of these directories. This paper proposes a family of models of relevance propagation in Web Directories. An efficient computational framework for inferring implicit relevance relations is described. The framework presented here combines the use of matrices to represent relevance relations and the application of boolean operations on these matrices to infer implicit relations. Nine different models were computed for a portion of the Open Directory Project graph consisting of more than half a million nodes and approximately 1.5 million edges of different types. The models were compared by performing both a quantitative and qualitative analysis on them. It is found that some general difficulties rule out the possibility of defining flawless models of relevance propagation that only take into account structural features of Web Directories.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

pdAGMO para configuración inicial de sensores en procesos industriales

En este trabajo se presenta una implementación paralelo-distribuida de un algoritmo genético multiobjetivo (pdAGMO), desarrollado para efectuar la selección de la configuración inicial de sensores en el diseño de instrumentación de plantas de procesos. El pdAGMO fue diseñado empleando el modelo evolutivo de islas y el paradigma masterworker, mientras que para su implementación se empleó la librería de pasaje de mensajes PVM (Parallel Virtual Machine). El desempeño del pdAGMO fue evaluado a través de su aplicación a un caso de estudio industrial correspondiente a una planta de producción de amoníaco. Los resultados alcanzados son muy satisfactorios en términos de speed-up, eficiencia y calidad del diseño de instrumentación.Fil: Asteasuain, Fernando. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; ArgentinaFil: Carballido, Jessica Andrea. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Vazquez, Gustavo Esteban. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Ponzoni, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Brignole, Nélida Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentin

Hiperheurística para o planejamento do transporte público

Este artículo presenta un algoritmo que establece paradas y rutas de autobuses para extender líneas de transporte existentes. El algoritmo desarrollado se basa en una híperheurística, cuya característica principal es su capacidad para seleccionar y aplicar las metaheurísticas más convenientes en las diferentes etapas del proceso de búsqueda. Además, se muestra cómo se reducen los tiempos computacionales mediante programación paralela y una estrategia para minimizar el número de evaluaciones. El caso de estudio analizado surge de una necesidad existente en la ciudad de Bahía Blanca(Argentina), donde los vecinos han solicitado que el servicio de transporte público sea más accesible.This article presents an algorithm that establishes stops and routes for buses to extend the existing transport lines. The newly developed algorithm is based on a hyperheuristic approach, whose main feature is its ability to choose and apply the most convenient metaheuristics at the different stages of the search process. Besides, it is shown how computing times are reduced using parallel programming and through a strategy that minimizes the number of evaluations. The case under study arises from an existing need in Bahia Blanca city (Argentina), where the neighbors have asked for more accessibility in the public transport service.Este artigo apresenta um algoritmo que estabelecem paradas e rotas de ônibus para ampliar as linhas de transporte existentes. O algoritmo desenvolvido baseia-se em uma hiperheurística, cuja principal característica é a sua capacidade de selecionar e aplicar as metaheurísticas mais convenientes nos diferentes estágios do processo de busca. Além disso, mostra como os tempos computacionais são reduzidos pela programação paralela e uma estratégia para minimizar o número de avaliações. O estudo de caso analisado decorre de uma necessidade existente na cidade de Bahía Blanca (Argentina), onde os residentes solicitaram que o serviço de transporte público seja mais acessível.Fil: Rodriguez, Diego Alejandro. Universidad Nacional de Salta; ArgentinaFil: Oteiza, Paola Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Brignole, Nélida Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentin

A Structural Analysis of topic ontologies

DMOZ is the largest human-edited topic ontology available on the Web. This article studies the structural properties of the DMOZ graph. A number of global and local properties of this graph and the subgraphs resulting from isolating edges of different types are examined by means of metrics commonly used in complex network analysis. In particular, we investigate the presence of various features that characterize small-world networks. This analysis is complemented by examining other characteristics of the graphs such as connectivity and centrality measures. The connectivity and centrality patterns are further studied by means of visualizations of the graphs’ k-core decomposition and a selection of strongly connected components. Several non-trivial regularities that are also encountered in other artificial and natural complex networks provide a general picture of this large human-edited topic ontology. This analysis is of major pragmatic interest as it allows a better understanding of notions such as navigability among topics, hierarchical structure and topic cohesiveness, which are of great importance in the design of topic ontologies.Fil: Xamena, Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; ArgentinaFil: Brignole, Nélida Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; ArgentinaFil: Maguitman, Ana Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentin