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La conservación y reuso de lo inmaterial: el caso de los hospitales cruciformes
Re-use is necessary in order to preserve a historic building and ensure its future. However, there are constructions whose essence goes beyond the material and focus on the spatiality surrounded by the physical presence. In those cases, the new use should be adapted to the existing environment, respecting not only the materiality, but also the intangible reality of the historic building. The proposed case study corresponds to the 15th/16th-century cruciform hospitals, where the interior space played an essential role between symbolism and rationality. Through the historical study of the cases and their corresponding rehabilitation and reuse projects, it will be demonstrated that not all possible uses are suitable to be housed in any historical architecture. Cultural activities, museums, libraries or archives are some of the most appropriate practices for this type of buildings. On the one hand, these uses would preserve the pre-existence and respect the interior environment, in addition to the spatial and visual connections -essential value of the cruciform hospital-; on the other, they would directly involve the society, promoting the access to the public and therefore giving continuity to the collective memory of the building
Planning & Scheduling Applications in Urban Traffic Management
Local authorities that manage traffic-related issues in
urban areas have to optimise the use of available resources,
in order to minimise congestion and delays.
In this context, Automated Planning and Scheduling
can be fruitfully exploited, in order to provide dynamic
plans that help managing the urban road network.
In this paper we provide a review of existing planning
and scheduling approaches that have been designed for
dealing with different aspects of traffic management,
with the aim of gaining insights on the limits of current
applications, and highlighting the open challenges
Creating planning portfolios with predictive models
Mención Internacional en el título de doctorSequential planning portfolios are very powerful in exploiting the complementary
strength of different automated planners: for each planning task
there are one or more base planners that obtain the best solution. Therefore,
the main challenge when building a planning portfolio is to ensure that
a suitable planner be chosen and that it gets enough planning time. To solve
this problem we need firstly to define three elements. The first is the settings
or planning conditions: time, memory, or other constraints. The second one
is the set of base planners. And finally, a benchmark that provides us with
knowledge on how the base planners will behave under the given settings,
following some kind of inductive process. Ideally, if the previous elements
are correctly defined, when a new planning task arrives, an oracle will be
able to tell which base planner to run and for how long. In practice, since
no oracle exists, the challenge to choose a sub-set of base planners, is assigning
them a running time and deciding the order in which they are run
to optimize a planning metric under the predefined settings. Many state-of-the-
art portfolios might never achieve an optimal performance because they
do not select different planners for the different planning tasks. In addition,
these static techniques typically assign a fixed running time to the selected
set of planners, independently of the task. besides, the old-fashioned dynamic
portfolios present a poor characterization of the planning task and
do not have enough knowledge to predict an accurate portfolio configuration
in many cases. The aforementioned drawbacks are intensified by the
fact that there is an increasing number of planners available to choose from,
although many of them are designed following similar approaches, so they
are expected to behave similarly.
This dissertation is built on two main hypotheses. Firstly that the space
of the base planners can be reduced just by selecting a subset of diverse or
complementary planners; e.g. that there is a minimal set of planners that
ensure that the optimal portfolio can be computed. Secondly, that planning
tasks can be characterized, and that the difficulty in solving them can be
modelled as a function of these features. To evaluate the first hypothesis,
we analyze different metrics that could be used to filter the initial set of base
planners. Classical metrics such as coverage, quality or execution time have
been chosen by different portfolios in the past. We demonstrate that these
selection methods may reduce the diversity of the portfolios, and propose
an alternative method based on the Pareto dominance. We then carry out
a profound analysis on previous planning task characterizations and show how we could exploit them in current planning paradigms.
A group of very informative features are proposed to improve the current feature definition of the planning tasks. These features have enough knowledge to differentiate
planning tasks with similar \a priori" complexity. In this thesis we
demonstrate that the implicit knowledge can be exploited in the construction
of predictive models. These models estimate whether a base planner
will be able to solve a given problem and, if so, how long it will take. Nevertheless,
the predictive models are not perfect and sometimes provide wrong
(or inaccurate) predictions. To solve this kind of problems, we propose different
portfolio strategies to combine the number of selected base planners
and their times. These strategies take into account the predefined settings
and the knowledge learned in previous phases.
In conclusion, this thesis sets out a profound analysis of three different
mechanisms or steps to create planning portfolios with predictive models,
including new proposals for developing: planner filtering, planning task
featuring, learning predictive models and portfolio construction strategies.
One of the proposed portfolios was the winner of the Sequential Satisficing
Track of the International Planning Competition held in 2014Los portfolios de planificadores tienen un gran potencial ya que pueden
aprovecharse de los diferentes planificadores automáticos, consiguiendo mejorar
el rendimiento de un único planificador. Sin embargo, la creación de un
portfolio no es una tarea sencilla, ya que para poder crear uno lo suficientemente
bueno, hay que tratar tres problemas fundamentales. El primero de
ellos es encontrar qué planificadores hay que seleccionar como componentes
del mismo. La segunda es el tiempo que hay que asignar a cada planificador
y, la última y no menos importante el orden en el que se tienen que ejecutar.
Actualmente en el estado del arte, estas configuraciones, se realizan a
partir de los resultados obtenidos por los planificadores en una fase previa
de entrenamiento con un conjunto de problemas y restricciones prefijado
(tiempo, memoria, etc), consiguiendo una configuración específica tratando
de optimizar una métrica. Idealmente, la mejor configuración posible consiste
en asignar el tiempo suficiente al mejor planificador para cada tarea
de planificación. Sin embargo, esta configuración no siempre es posible, y
hay que recurrir a otras aproximaciones como asignar un tiempo fijo a una
selección de planificadores. Ésta no es la única simplificación utilizada, existen
otras técnicas más cercanas a la óptima, en las cuales se selecciona un
planificador o varios en función de la tarea a resolver. Sin embargo, estos
sistemas, denominados dinámicos, incluyen una escasa caracterización de
las tareas de planificación.
En esta tesis se parte de dos hipótesis. La primera de ellas es que existe un
conjunto reducido de planificadores que maximiza la diversidad. La segunda
de ellas consiste en la posibilidad de crear un conjunto de descriptivos lo
suficientemente bueno para caracterizar la tarea de planificación. La caracterización de las tareas de planificación puede estar basada en sus distintas
representaciones, así como en sus paradigmas. La primera tarea es seleccionar
un conjunto de planificadores; realizando un análisis basado en las
métricas clásicas de planificación, como son problemas resueltos, calidad
y tiempo para seleccionar un subconjunto de planificadores. Adicionalmente,
proponemos como alternativa a estas métricas, una técnica multiobjetivo.
Este criterio está basado en la dominancia de Pareto combinando
las métricas de tiempo y calidad. Continuando con nuestras hip_otesis es
necesario crear un conjunto de características bien informado para la tarea
de planificación. Estas características deben ser capaces de diferenciar adecuadamente
por problema y para ello sería necesario basarse en los distintos
paradigmas de la planificación automática. Este grupo de características
tienen que ser úutiles para crear modelos predictivos. Estos modelos podrán
darnos además de una selección de planificadores, una aproximación del
tiempo asignado a cada componente y el orden de los mismos. Adicionalmente
se presentarán una serie de estrategias para explotar el conocimiento
obtenido con los modelos predictivos.
En conclusión, se plantea y desarrolla un sistema para configurar porfolios
de planificadores usando modelos predictivos en tres fases distintas. Una
instanciación de este sistema fue el ganador de la competición internacional
de planificación en el áarea de satisfacibilidad en el año 2014.Programa Oficial de Doctorado en Ciencia y Tecnología InformáticaPresidente: María Araceli Sanchís de Miguel.- Secretario: Álvaro Torralba Arias de Reyna.- Vocal: Alessandro Saett
Sistema de energía solar fotovoltaica conectado a red para generación
El objetivo de este trabajo fin de grado es la elaboración de un sistema solar fotovoltaico que se conecte a la red y sea capaz de generar 400 KW cumpliendo con todas las condiciones exigidas por el reglamento vigente. La instalación, está dentro de la categoría b) del artículo 2 del Real Decreto 661/2007, de 25 de mayo. Grupo b1, subgrupo b.1.1. Instalaciones que únicamente utilicen la radiación solar como energía primaria mediante la tecnología fotovoltaica. La potencia total del sistema es de 441 KWp, subdividido en 4 instalaciones de 110,25 KWp destinado a conseguir un equilibrio energético-económico. También se realizará un estudio de la producción energética y de la rentabilidad económica de la instalación analizando la viabilidad del proyecto, teniendo en cuenta la Orden IET/3586/2011, de 30 de diciembre, por la que se establecen los peajes de acceso a partir de 1 de enero de 2012 y las tarifas y primas de las instalaciones del régimen especial. Se va a diseñar la instalación con seguidores solares, por las razones que se justificarán en su momento, pero al estar situado en el hemisferio norte no tendría inconvenientes de que la instalación fuera fija.Ingeniería Eléctric
Desarrollo y selección de características basadas en distancias entre grafos para problemas de predicción en planificación automática
El objetivo del presente proyecto es el desarrollo y la selección de características basadas en la distancia entre grafos para problemas de predicción en planificación automática. En la planificación automática existen dos componentes: los dominios y los problemas. De estos elementos se puede generar diversa información, como el número de objetos, número de predicados, la longitud de los planes que los resuelven o el número de nodos generados en el proceso de cómputo del plan. Además de esta información se va a utilizadar una serie de grafos que permiten comparar distintos problemas. Estos grafos se basan en la representación SAS+, que consiste en una lógica proposicional que posee variables de estado multivaluadas con el fin de expresar una estructura causal subyacente. Con todos los datos que se han obtenido, se ha creado una representación común independiente del dominio de planificación. Después se van a realizar una serie de comparaciones entre el problema a resolver y la base de hechos (problemas con solución), creando para ello unas medidas de distancia para los grafos. Estas comparaciones han sido almacenadas para su posterior recuperación. Todo el conocimiento generado se puede utilizar para generar modelos de predicción o para el razonamiento basado en casos. Y con estos modelos se ha comprobado si las medidas desarrolladas con los grafos son acertadas. Además se han realizado procesos de selección de características de los datos de los problemas, para concluir qué variables son las más relevantes para los problemas de planificación automática. Las principales conclusiones obtenidas de este proyecto son la aportación de las características más significativas, además de comprobar que la medida de distancia de los grafos es acertada para la creación de los modelos. ______________________________________________________________________________________________________________________________________The objective of this project is to explain the development and selection of features based on the distance between graphs for prediction problems in automated planning. In automatic planning, there are two fundamental components, the domains and problems. Of these elements can generate various information such as the number of objects, number of predicates, the length of the plans that meet or the number of nodes generated in the process of computing the plan. Addition to this information, we used a series of graphs. These graphs are based on the representation SAS+, which is a propositional logic that has multi-valued state variables in order to express an underlying causal structure. With all the gathered data, a domain-independent representation has been developed. Then they will make a series of comparisons between two di fferent problems, thus creating some distance measures for graphs. These comparisons have been stored for later retrieval. All the knowledge generated can be used to generate predictive models or case-based reasoning. And with these models, wether the measures developed in the graphs are correct has been checked. In addition, feature selection processes have been developed, to conclude which variables are relevant to the problems of automatic planning. The most important conclusions from this project are providing the most signi cant features and to verify that the graph based distance measure are accurate for creating prediction models.Ingeniería en Informátic
The IBaCoP planning system: instance-based configured portfolios
Sequential planning portfolios are very powerful in exploiting the complementary strength of different automated planners. The main challenge of a portfolio planner is to define which base planners to run, to assign the running time for each planner and to decide in what order they should be carried out to optimize a planning metric. Portfolio configurations are usually derived empirically from training benchmarks and remain fixed for an evaluation phase. In this work, we create a per-instance configurable portfolio, which is able to adapt itself to every planning task. The proposed system pre-selects a group of candidate planners using a Pareto-dominance filtering approach and then it decides which planners to include and the time assigned according to predictive models. These models estimate whether a base planner will be able to solve the given problem and, if so, how long it will take. We define different portfolio strategies to combine the knowledge generated by the models. The experimental evaluation shows that the resulting portfolios provide an improvement when compared with non-informed strategies. One of the proposed portfolios was the winner of the Sequential Satisficing Track of the International Planning Competition held in 2014.We thank the authors of the base planners because our work is based largely on their previous effort. This work has been partially supported by the Spanish projects TIN2011-27652-C03-02, TIN2012-38079-C03-02 and TIN2014-55637-C2-1-R
Son of depression, man of anxiety : Frank Wheeler's American patriarchal masculinity in Richard Yates's 'Revolutionary Road'
With the beginning of the Cold War, the United States experienced a return to traditional gender roles and to the most extreme patriarchal values. As a result, throughout the 1950s, the United States were mainly sexist and misogynist. Likewise, the hegemonic masculinity of the time, which men had to conform to in order to avoid being ostracized, was extremely demanding and it also exacerbated the gender inequalities. This TFM analyzes Richard Yates's debut novel Revolutionary Road (1961) through the lens of Masculinities Studies, arguing that it criticizes both the gender inequalities and the hegemonic, patriarchal masculinity of 1950s America.Amb l'inici de la Guerra Freda, els Estats Units van experimentar una tornada al rols de gènere tradicionals i als valors patriarcals més extrems. Per això, els Estats Units, durant la dècada dels 50 es van caracteritzar per ser extremadament sexistes i misògins. Tantmateix, la masculinita hegemònica de l'época, a la que els homes havíen d'adaptar-se per tal d'evitar l'ostracisme, era especialment exigent i exacerbava les desigualtats de gènere. En aquest TFM argumento que la novel·la primerenca del Richard Yates, Revolutionary Road (1961), és precisament una crítica d'aquests desigualtats de gènere i de la masculinitat hegemònica als Estats Units dels 50.Con el inicio de la Guerra Fría, los Estados Unidos experimentaron una vuelta a los roles de género tradicionales y a los valores patriarcales más extremos. En consecuencia, durante la década de los 50, los Estados Unidos se caracterizaron por ser extremadamente sexistas y misóginos. Así mismo, la masculinidad hegemónica de la época, a la cual los hombres debían adaptarse para evitar el ostracismo, era extremadamente exigente a la vez que exacerbaba las desigualdades de género. En este TFM argumento que la opera prima del novelista Richard Yates, Revolutionary Road (1961), critica, precisamente, las desigualdades de género y la masculinidad hegémonica en los Estados Unidos de los años 50
Static and Dynamic Portfolio Methods for Optimal Planning: An Empirical Analysis
Combining the complementary strengths of several algorithms through portfolio approaches has been demonstrated to be effective in solving a wide range of AI problems. Notably, portfolio techniques have been prominently applied to suboptimal (satisficing) AI planning.
Here, we consider the construction of sequential planner portfolios for domainindependent optimal planning. Specifically, we introduce four techniques (three of which are dynamic) for per-instance planner schedule generation using problem instance features, and investigate the usefulness of a range of static and dynamic techniques for combining planners. Our extensive empirical analysis demonstrates the benefits of using static and dynamic sequential portfolios for optimal planning, and provides insights on the most suitable conditions for their fruitful exploitation
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