Hibridación de dos algoritmos evolutivos para la optimización de funciones multiobjetivo: MOPSO y ESN

Actas de: VI Congreso Español sobre Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB'09), Málaga, 11 a 13 de Febrero de 2009El presente trabajo de investigación tiene como objetivo estudiar la hibridación de dos algoritmos multiobjetivo: enjambres de partículas (MOPSO) y un algoritmo multiobjetivo basado en la combinación de NSGA-II con Estrategias Evolutivas (ESN). Se pretende analizar si la hibridación permite obtener frentes de Pareto mejores que los obtenidos individualmente por los algoritmos ya que, en estudios previos sobre estos algoritmos, se observó que, para ciertos problemas, un algoritmo puede ayudar a otro (y viceversa) en la obtención de frentes más óptimos. Una forma de plantear esta hibridación es utilizar la población obtenida por un algoritmo para inicializar el otro y, para ello, se han realizado experimentos ejecutados de manera homogénea, para cada una de las aproximaciones así como para la hibridación de ambas, con cuatro funciones teóricas (ZDT1, ZDT2, ZDT3 y ZDT4) y un problema real: MANETs.Este trabajo ha sido financiado por el proyecto de investigación OPLINK::UC3M, Ref: TIN2005- 08818-C04-02.No publicad

Cross-Products LASSO

Negative co-occurrence is a common phenomenon in many signal processing applications. In some cases the signals involved are sparse, and this information can be exploited to recover them. In this paper, we present a sparse learning approach that explicitly takes into account negative co-occurrence. This is achieved by adding a novel penalty term to the LASSO cost function based on the cross-products between the reconstruction coefficients. Although the resulting optimization problem is non-convex, we develop a new and efficient method for solving it based on successive convex approximations. Results on synthetic data, for both complete and overcomplete dictionaries, are provided to validate the proposed approach

Adaptación de los servicios de una autoescuela ante personas que presentan distrofia muscular o hipoacusia severa.

El término discapacidad engloba las limitaciones que presenta un individuo al realizar una tarea de manera habitual, lo cual no indica que sea imposible realizarla. Aun así, las personas con discapacidad se hallan en desventaja en cuanto a las posibilidades de acceso y manteni miento en el mundo laboral. De este modo, en este trabajo, se estudia la necesidad y repercusiones de adaptar las condiciones y servicios de una autoescuela ante personas que presentan distrofia muscular o sordera severa, con el fin de posibilitar la obtención del permiso de conducir. Para ello, mediante el método ERTOMIS extraemos los datos que nos llevarán a determinar las adaptaciones a realizar en la autoescuela, en función de sus capacidadesThe term disability encompasses the limitations that an individual presents when performing a task on a regular basis, which does not indicate that it is impossible to do it. Even so, persons with disabilities are disadvantaged in terms of employment and possibilities. Thus, in this work, the need and repercussions of adapting the conditions and services of a driving school to people who present with muscular dystrophy or severe deafness is studied, in order to make it possible to obtain a driving license. To do this, using the ERTOMIS method we extract the data that will lead us to determine the adaptations to be made in the driving school, depending on their capabilities

Application of multiobjective evolutionary techniques for robust portfolio optimization

The choice of the right way to distribute investor’s wealth among different investment alternatives is one of the basic problems that investors must face. Each of these possible combinations, known as financial portfolios, have some characteristics that make them more or less desirable to the investor depending on his preferences. Therefore, this is the reason why the problem of determining the best proportion of capital to assign to each investment asset, the portfolio optimization, has been one of the core topics in financial management research. Academic literature on this subject is very large and mostly based on the seminal work of H. Markowitz, who suggests the evaluation of portfolios by computing their associated return and risk. Hence, the mentioned problem can be considered as a multiobjective optimization problem where the goal is both maximizing return and minimizing risk of the portfolio at the same time. The opposing nature of these objectives provokes that maximizing one of them increments the other too, and viceversa. Thereby, the solution does not consist of a single asset allocation, but a range of them. These portfolios are the ones with the best risk/return trade-off found and define the Efficient Frontier. Thus, this set will be used by the decision maker to choose the portfolio that suits him better according to his preferences. Moreover, when this problem is studied within the real financial world, some constraints should be considered that cannot be hold by traditional optimization methods. This is the reason why we use evolutionary computation as it provides the flexibility necessary to deal with real-world scenarios. One of the major reasons why some practitioners mistrust quantitative methods based on modern portfolio theory is the lack of robustness that show their solutions. Unfortunately, these portfolios may be very dependant on the estimates of parameters that are unlikely accurate due to, for instance, the presence of outliers. When it is the case, portfolios may behave in a unexpected way driving to wrong investment decisions. However, even if there are many methods to improve robustness in portfolios, this quantity is significantly reduced when also real-world constraints must be considered. For this reason, we face the robust portfolio optimization problem using four evolutionary multiobjective algorithms (MOEAs). Moreover, we study three approaches that, adapted to MOEAs, are able to generate portfolios with more stability than the ones provided by standard versions or the robust strategy proposed by [Plerou et al., 2002]. The first one includes an explicit objective to measure robustness. The second technique handles robustness implicitly evaluating risk and return of new portfolios under different parameters each generation. The last one improves the previous approach adding a time-stamping mechanism to encourage stable individuals. Finally, since our aim is to deal with the lack robustness, we suggest five new metrics that we can utilise in this context, which were used to evaluate robustness of results. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Uno de los problemas básicos a los que se enfrenta un inversor es el de elegir la forma más adecuada de repartir el capital entre las distintas alternativas disponibles. Cada una de estas posibles combinaciones, denominadas carteras de inversión, se caracteriza por tener una serie de rasgos que las hacen más o menos deseables en función de las preferencias del interesado. Es por esto por lo que el problema de determinar la proporción de capital a asignar a cada tipo de activo financiero, la optimización de carteras de inversión, haya sido una de las cuestiones más abordadas en la literatura financiera. El marco teórico más influyente en este contexto fue propuesto por H. Markowitz, el cual sugiere evaluar las carteras en función de su riesgo y rendimiento asociado. Por tanto, el problema expuesto puede considerarse como un problema de optimización multiobjetivo en el que se maximice el rendimiento de una cartera al mismo tiempo que se minimice su riesgo asociado. Estos objetivos son opuestos pues la maximización de uno implica también el incremento del otro, y viceversa. En consecuencia, la solución no está formada por un punto sino por un conjunto de varias carteras que presentan la mejor relación riesgo/rendimiento encontrada. Este frente, conocido como frontera eficiente, se ofrece al inversor para que éste pueda elegir la cartera que mejor se ajuste a sus preferencias. Sin embargo, cuando este problema se traslada al mundo real financiero, aparecen diferentes restricciones con las que no pueden lidiar los métodos clásicos de optimización, razón por la cual en esta tesis se hace uso de algoritmos multiobjetivo evolutivos ya que aportan la flexibilidad necesaria para tratar con este tipo de supuestos. Una de las principales causas por las que los gestores de cartera desconfían de las técnicas automáticas de optimización es la falta de robustez que presentan sus soluciones. Ocurre que éstas pueden llegar a ser muy dependientes de las estimaciones para los parámetros, las cuales pueden no ser precisas debido a, por ejemplo, cambios bruscos en el entorno. Cuando esto sucede, las carteras pueden comportarse de una manera muy diferente a la esperada, lo que potencialmente podría conducir a decisiones de inversión gravemente equivocadas. Desafortunadamente, incluso si existen diversos métodos que mejoran la robustez de las carteras, se encuentran pocos que además tengan en cuenta las restricciones realistas asociadas. Por este motivo, esta tesis doctoral aborda el problema de la optimización robusta de carteras mediante el uso de cuatro algoritmos evolutivos multiobjetivo. Concretamente se proponen y estudian tres enfoques que, adaptándose a cada uno de los MOEAs utilizados, son capaces de generar carteras más estables que la versión estándar de los algoritmos o la estrategia robusta empleada por [Plerou et al., 2002]. El primero optimiza la robustez como objetivo adicional en el que enfrenta el individuo a diferentes escenarios; el segundo controla la estabilidad de manera implícita evaluando el riesgo y rendimiento de las nuevas carteras en parámetros diferentes cada generación; y el tercero amplía el método anterior añadiendo, entre otras cosas, una marca de tiempo mediante la cual se premien aquellas carteras que se mostraron más estables ante diferentes situaciones. Por último, puesto que los indicadores de calidad habitualmente utilizados en el contexto de optimización multiobjetivo no dan una medida de la robustez de las soluciones, ha sido necesario definir nuevas métricas que además se han utilizado en la evaluación de los resultados

Análisis literario del componente fantástico y caballeresco en la novela La torre vigía (1971) de Ana María Matute

RESUMEN: En este trabajo se presenta un análisis pormenorizado de la novela de Ana María Matute La torre vigía (1971). El estudio se divide en dos partes, una primera en la que se contextualiza la obra en el período en que fue escrita, enmarcándola en un rango cronológico amplio (1962-1975) que permita explicar sus peculiaridades respecto a novelas escritas en su época, se revisa la vida de la autora por la importancia y reflejo que tiene en su obra literaria y se presenta en detalle un análisis de la recepción que la crítica ha hecho de la narrativa de Matute. En la segunda parte de esta investigación, núcleo de la misma, se encuentra un estudio literario de la novela objeto de estudio, concretamente se plantea un debate teórico sobre la adscripción de la obra a un determinado subgénero narrativo, se analizan los temas, personajes, tiempo, espacio, focalización narrativa y estilo de la obra y se proponen unas conclusiones sobre la importancia y originalidad de la novela en la narrativa española contemporánea.ABSTRACT: The present dissertation shows a detailed analysis of Ana María Matute´s novel La torre vigía [The Watchtower] (1971). This study is divided in two parts; in the first one, the novel is contextualized in the period in which it was written – it is framed in a wide chronological range (1962-1975) that allows us to explain its peculiarities in comparison to other contemporary publications-. The life of the author as well as the importance and reflection it has in her literary work is reviewed, and a detailed analysis of the critic’s reception of Matute´s narrative is presented. In the second part of this research, which is its nucleus, there is a literary study of The Watchtower; a theoretical discussion about the attribution of the novel to a particular narrative subgenre is posed. Themes, characters, time, space, narrative focalization and style of the novel are analysed, and some conclusions on the importance and originality of the novel in the contemporary Spanish narrative are suggested.Grado en Estudios Hispánico

Shadows Voyage S.L. Agencia de viajes (creación de una S.L. y sus debidos trámites para constituirla)

Treball de Final de Grau en Turisme. Codi: TU0944. Curs acadèmic 2015-201

Rosario de Acuña (1850-1923): Posibles lecturas desde el siglo XXI

Rosario de Acuña (1850-1923) es una de las principales figuras de la historia del feminismo español, reivindicada de forma activa desde la crítica literaria feminista. Interpretar su pensamiento a través de la óptica actual permite concluir que se trata de sus ideas pueden actualizarse a través de varias corrientes que actualmente están protagonizando los marcos teóricos de las investigaciones de las ciencias humanas, como son la crítica literaria feminista, el ecofeminismo, la teoría queer, las teorías de los afectos o los estudios posthumanistas

Using evolutionary multiobjective techniques for imbalanced classifcation data

Proceeding of: Artificial Neural Networks - ICANN 2010. 20th International Conference, Tessaloniki, Greece, September 15-18, 2010. This is an extended version (the paper in the conference proceedings had to be reduced to 10 pages)The aim of this paper is to study the use of Evolutionary Multiobjective Techniques to improve the performance of Neural Net- works (NN). In particular, we will focus on classi¯cation problems where classes are imbalanced. We propose an evolutionary multiobjective ap- proach where the accuracy rate of all the classes is optimized at the same time. Thus, all classes will be treated equally independently of their pres- ence in the training data set. The chromosome of the evolutionary algo- rithm encodes only the weights of the training patterns missclassi¯ed by the NN, instead of all the parameters of the NN as in other approaches. Results show that the multiobjective approach is able to consider all classes at the same time, disregarding to some extent their abundance in the training set or other biases that restrain some of the classes of being learned properly.MSTAR::UC3M, Ref:TIN2008-06491-C04-03Publicad

Blind analysis of atrial fibrillation electrograms: A sparsity-aware formulation

The problem of blind sparse analysis of electrogram (EGM) signals under atrial fibrillation (AF) conditions is considered in this paper. A mathematical model for the observed signals that takes into account the multiple foci typically appearing inside the heart during AF is firstly introduced. Then, a reconstruction model based on a fixed dictionary is developed and several alternatives for choosing the dictionary are discussed. In order to obtain a sparse solution, which takes into account the biological restrictions of the problem at the same time, the paper proposes using a Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regularization followed by a post-processing stage that removes low amplitude coefficients violating the refractory period characteristic of cardiac cells. Finally, spectral analysis is performed on the clean activation sequence obtained from the sparse learning stage in order to estimate the number of latent foci and their frequencies. Simulations on synthetic signals and applications on real data are provided to validate the proposed approach.This work has been partly financed by the Spanish government through the CONSOLIDER-INGENIO 2010 program (COMONSENS project, ref. CSD2008-00010), as well as projects COSIMA (TEC2010-19545-C04-03), ALCIT (TEC2012 38800- C03-01), COMPREHENSION (TEC2012-38883-C02-01) and DISSECT (TEC2012-38058-C03-01)