An approach for distributed rostering by means of Web service technologies

La planificación automática de turnos de trabajo (rostering de aquí en adelante) es un proceso fundamental para la mayoría de empresas. Este proceso les permite gestionar sus recursos de forma eficiente. La mayoría de soluciones de planificación automática trabajan en escenarios centralizados. Este proyecto tiene como meta dar un nuevo enfoque al proceso de planificación automática transformando el entorno centralizado en uno distribuido. La tecnología escogida para esta transformación son los servicios Web. Los servicios Web se han posicionado como una de las tecnologías más importantes y utilizadas, sin embargo la combinación de los procesos de planificación automática con servicios Web no ha sido investigada y estudiada en profundidad. Este nuevo enfoque pretende crear soluciones más ligeras y flexibles para empresas de forma que no tengan que preocuparse de tediosas instalaciones y configuraciones El enfoque distribuido puede proveer numerosos beneficios a ambas partes; permitiría centrar este área tecnológica en un entorno web 2.0. Las compañías de planificación automática se actualizarían convirtiéndose en empresas con gran capacidad de interacción con el resto de elementos de la web 2.0. Al mismo tiempo, la empresa que consume los servicios de rostering no tiene que preocuparse por el mantenimiento y actualizaciones. Los calendarios de turnos de trabajo pueden ser obtenidos en cualquier lugar y en cualquier momento. Esto mejora el valor de la empresa y las relaciones con los empleados. Para el desarrollo del proyecto se han creado diferentes aplicaciones. Estas aplicaciones han sido configuradas de distintas formas para abarcar distintas posibilidades de desarrollo y poder así obtener una visión más amplia de las capacidades y posibilidades del sistema distribuido. Las configuraciones están centradas en el tipo de servicio Web usado (SOAP, REST) y en la seguridad y sus diferentes posibilidades. El proyecto es una prueba de concepto de como este nuevo enfoque funcionaría, resaltando los puntos fuertes y deficiencias de éste; de la misma manera pretende sentar una base para futuros proyectos en este área. El proyecto ha conseguido cumplir con los objetivos propuestos, mostrando los puntos fuertes y débiles del enfoque. De forma sorprendente y contraria a las expectativas los problemas aparecen al obtener los datos necesarios de las diferentes empresas para crear el calendario. En principio, se esperaba que el cuello de botella del sistema se encontrase en el proceso de rostering, ya que normalmente es un proceso costoso y pesado. Los resultados del proyecto muestran como el cuello de botella está localizado cuando se intenta obtener la información de empresas externas. Este problema resalta la característica principal de este nuevo enfoque: es necesario un sistema personalizado para cada empresa que quiera consumir los servicios de rostering. Esto significa que a pesar de tener un sistema global funcionando con servicios Web, no es válido para todas las empresas que quieran utilizarlo y consecuentemente hay que adaptarlo a cada una de ellas. La colaboración entre empresas se vuelve esencial en este nuevo enfoque. Esto complica la idea inicial y cambia los objetivos de las empresas de rostering que necesitan una profunda transformación de sus sistemas y su funcionamiento

EUSC: a clustering-based surrogate model to accelerate evolutionary undersampling in imbalanced classification

Learning from imbalanced datasets is highly demanded in real-world applications and a challenge for standard classifiers that tend to be biased towards the classes with the majority of the examples. Undersampling approaches reduce the size of the majority class to balance the class distributions. Evolutionary-based approaches are prominent, treating undersampling as a binary optimisation problem that determines which examples are removed. However, their utilisation is limited to small datasets due to fitness evaluation costs. This work proposes a two-stage clustering-based surrogate model that enables evolutionary undersampling to compute fitness values faster. The main novelty lies in the development of a surrogate model for binary optimisation which is based on the meaning (phenotype) rather than their binary representation (genotype). We conduct an evaluation on 44 imbalanced datasets, showing that in comparison with the original evolutionary undersampling, we can save up to 83% of the runtime without significantly deteriorating the classification performance.The work of H. Lam Le was funded by a Ph.D. scholarship from the School of Computer Science of the University of Nottingham, United Kingdom