No Evidence for Dark Energy Dynamics from a Global Analysis of Cosmological Data

We use a variant of principal component analysis to investigate the possible temporal evolution of the dark energy equation of state, w(z). We constrain w(z) in multiple redshift bins, utilizing the most recent data from Type Ia supernovae, the cosmic microwave background, baryon acoustic oscillations, the integrated Sachs-Wolfe effect, galaxy clustering, and weak lensing data. Unlike other recent analyses, we find no significant evidence for evolving dark energy; the data remains completely consistent with a cosmological constant. We also study the extent to which the time-evolution of the equation of state would be constrained by a combination of current- and future-generation surveys, such as Planck and the Joint Dark Energy Mission.Comment: 6 pages, 5 figure

Applying CHC algorithms on radio network design for wireless communication

The diff usion of wireless communication services (telephone, internet, etc.) is continuously growing these days. Unfortunately, the cost of the equipment to provide the service with the appropriate quality is high. Thus, selecting a set of geographical points allowing optimum coverage of a radio frequency signal by minimizing the use of resources is essential. The above task is called the Radio Network Design (RND) and is a NP-hard problem, i.e., this can be approached by using metaheuristics techniques. Metaheuristics are methods comprising local improvement procedures and high-level strategies for a robust search in the problem space. In this work, different versions of the CHC algorithm with a fitness function based on the efficiency of resource use are proposed. The achieved results are encouraging in terms of efficiency and quality in all the analysed scenarios.XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Applying CHC algorithms on radio network design for wireless communication

The diff usion of wireless communication services (telephone, internet, etc.) is continuously growing these days. Unfortunately, the cost of the equipment to provide the service with the appropriate quality is high. Thus, selecting a set of geographical points allowing optimum coverage of a radio frequency signal by minimizing the use of resources is essential. The above task is called the Radio Network Design (RND) and is a NP-hard problem, i.e., this can be approached by using metaheuristics techniques. Metaheuristics are methods comprising local improvement procedures and high-level strategies for a robust search in the problem space. In this work, different versions of the CHC algorithm with a fitness function based on the efficiency of resource use are proposed. The achieved results are encouraging in terms of efficiency and quality in all the analysed scenarios.XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Multirecombination and different representation in evolutionary algorithms for the flow shop scheduling problem

The flow shop scheduling problem (FSSP) has held the attention of many researchers. In a simplest usual situation, a set of jobs must follow the same route to be executed on a set of machines (resources) and the main objective is to optimize some performance variable (makespan, tardiness, lateness, etc.). In the case of the makespan, it have been proved that when the number of machines is greater than or equal to three, the problem is NP-hard. EC is an emergent research field, which provides new heuristics to problem optimization where traditional approaches make the problem computationally intractable, is continuously showing its own evolution and enhanced approaches included latest multi-recombinative methods involving multiple crossovers per couple (MCPC) and multiple crossovers on multiple parents (MCMP). The present paper discusses the new multi-recombinative methods and shows the improvement of performance of enhanced evolutionary approaches under permutation and decode representation. Results of the methods proposed for each chromosome representation are here contrasted and results are shown.I Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algoritmos evolucionarios aplicados al problema de secuenciamiento de Flow Shop

Los algoritmos de Estimación de Distribuciones (EDAs - Estimation of Distribution Algorithms) son una clase de algoritmos basados en el paradigma de Computación Evolutiva (CE) que sustituyen los mecanismos de variación (cruce y mutación) utilizados tradicionalmente por Algoritmos Evolutivos (AEs). La población de nuevas soluciones se genera a través de la simulación de una estimación de probabilidad producida por la información de las soluciones generadas en iteraciones pasadas Por su parte, el problema de secuenciamiento de Flow Shop y conocido como FSSP (Flow Shop Sequencing Problem) ha convocado la atención de muchos investigadores en los últimos años. En FSSP, un conjunto de tareas deben seguir el mismo orden en una rutina de procesamiento para un conjunto de máquinas con el objetivo de optimizar alguna variable de performance (makespan, tardiness, lateness). En el caso de makespan, se trata de minimizar el tiempo de salida de la última tarea en la última máquina. Para máquinas mayores e iguales a tres el problema se transforma en NP-hard, conforme se incrementa el número de tareas. Este trabajo propone la exploración de distintos tipos de algoritmos evolucionarios aplicados a la resolución del problema de secuenciamiento de Flow Shop.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Hibridización de K-Means a través de técnicas metaheurísticas

En los últimos años, ha existido un gran crecimiento en nuestras capacidades de generar y colectar datos, debido básicamente al gran poder de procesamiento de las máquinas y a su bajo costo de almacenamiento. Sin embargo, dentro de estas enormes masas de datos existe una gran cantidad de información “oculta”, de gran importancia estratégica, a la que no se puede acceder por las técnicas clásicas de recuperación de la información. La Minería de Datos implica “escabar”en esa inmensidad de datos, en búsqueda de patrones, asociaciones o predicciones que permitan transformar esa maraña de datos en información útil. Una de las tareas utilizadas en minería de datos es el clustering (agrupamiento) y un algoritmo muy popular y simple usado en esta tarea es K-means. A pesar de su popularidad el mencionado algoritmo sufre de algunas dificultades. K-means requiere varias iteraciones sobre todo el conjunto de datos, lo cual puede hacerlo muy costoso computacionalmente cuando se lo aplica a grandes bases de datos, el número de clusters K debe ser suministrado por el usuario y la búsqueda es propensa a quedar atrapada en mínimos locales. Se pretende a través de esta línea de investigación desarrollar técnicas avanzadas o mejoradas de minería de datos, particularmente en la tarea de clustering y además, proponer mejoras al algoritmo de K-means basándose en la aplicación de técnicas Metaheurísticas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Selección de centroides para algoritmos de clustering a través de técnicas metaheurísticas

Los algoritmos de clustering de tipo c-means son sensibles a los valores de inicialización de los centroides y pueden quedar atrapados en extremos locales. Planteado en estos términos, el uso de enfoques aproximados para obtener los centroides más adecuados puede ser de gran utilidad como herramienta complementaria durante ciertas fases del proceso de minería de datos, y en particular dentro de las tareas típicas de minería de datos, entre ellas la de clustering o agrupamiento. En esta dirección, los Algoritmos Genéticos (AGs) y la Optimización Basada en Cúmulo de Partículas (PSO)1 son dos técnicas metaheurísticas poblacionales que podrían utilizarse en este ámbito, más aún cuando los problemas pueden ser planteados como de optimización. En este trabajo se analiza el uso estas dos técnicas metaheurísticas para optimizar la inicialización de los valores de centroides en las funciones aplicadas en los algoritmos de clustering tipo c-means. Los respectivos resultados son comparados usando varios conjuntos de datos generados artificialmente.The clustering algorithms like c-means are sensitive to the initialization values of the cluster centers and can be trapped by local extrema. In these terms, the use of estimated approaches to obtain the most appropriate cluster centers can be of great utility as a complementary tool during certain phases of the process of data mining; particulary, in some specific task of data mining, e.g., clustering. In this way, Genetic Algorithms (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO) are two population metaheuristic approaches that could be considered as optimization. In this work the use of these two metaheuristic approaches is analyzed to optimize the initialization of the cluster centers values in the functions applied in the c-means algorithms. The respective results are compared using several datasets artificially generated.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Hibridización de K-Means a través de técnicas metaheurísticas

En los últimos años, ha existido un gran crecimiento en nuestras capacidades de generar y colectar datos, debido básicamente al gran poder de procesamiento de las máquinas y a su bajo costo de almacenamiento. Sin embargo, dentro de estas enormes masas de datos existe una gran cantidad de información “oculta”, de gran importancia estratégica, a la que no se puede acceder por las técnicas clásicas de recuperación de la información. La Minería de Datos implica “escabar”en esa inmensidad de datos, en búsqueda de patrones, asociaciones o predicciones que permitan transformar esa maraña de datos en información útil. Una de las tareas utilizadas en minería de datos es el clustering (agrupamiento) y un algoritmo muy popular y simple usado en esta tarea es K-means. A pesar de su popularidad el mencionado algoritmo sufre de algunas dificultades. K-means requiere varias iteraciones sobre todo el conjunto de datos, lo cual puede hacerlo muy costoso computacionalmente cuando se lo aplica a grandes bases de datos, el número de clusters K debe ser suministrado por el usuario y la búsqueda es propensa a quedar atrapada en mínimos locales. Se pretende a través de esta línea de investigación desarrollar técnicas avanzadas o mejoradas de minería de datos, particularmente en la tarea de clustering y además, proponer mejoras al algoritmo de K-means basándose en la aplicación de técnicas Metaheurísticas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algoritmos evolucionarios aplicados al problema de secuenciamiento de Flow Shop

Los algoritmos de Estimación de Distribuciones (EDAs - Estimation of Distribution Algorithms) son una clase de algoritmos basados en el paradigma de Computación Evolutiva (CE) que sustituyen los mecanismos de variación (cruce y mutación) utilizados tradicionalmente por Algoritmos Evolutivos (AEs). La población de nuevas soluciones se genera a través de la simulación de una estimación de probabilidad producida por la información de las soluciones generadas en iteraciones pasadas Por su parte, el problema de secuenciamiento de Flow Shop y conocido como FSSP (Flow Shop Sequencing Problem) ha convocado la atención de muchos investigadores en los últimos años. En FSSP, un conjunto de tareas deben seguir el mismo orden en una rutina de procesamiento para un conjunto de máquinas con el objetivo de optimizar alguna variable de performance (makespan, tardiness, lateness). En el caso de makespan, se trata de minimizar el tiempo de salida de la última tarea en la última máquina. Para máquinas mayores e iguales a tres el problema se transforma en NP-hard, conforme se incrementa el número de tareas. Este trabajo propone la exploración de distintos tipos de algoritmos evolucionarios aplicados a la resolución del problema de secuenciamiento de Flow Shop.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Inteligencia computacional aplicada a la optimización multiojetivo de problemas de scheduling con restricciones

Los problemas de Scheduling consistenen la asignación de tareas a recursos limitados donde ciertos objetivos deben optimizarse y varias restricciones deben cumplirse. La mayoría de los problemas del mundo real tienen varios objetivos que tratamos de optimizar al mismo tiempo. Estos se denominan problemas multiobjetivo y su solución da lugar a un conjunto de soluciones que representan la posible negociación entre todos los objetivos. La negociación del conjunto óptimo de soluciones conforma el llamado frente de Pareto del problema de optimización multiobjetivo que se está resolviendo. Una aplicación muy interesante es la planificación del desarrollo de un yacimiento que requiere de un proceso altamente complejo e implica un número considerable de actividades. Estas actividades tienen que estar coordinadas, cumplir diversos tipos de restricciones y al mismo tiempo, optimizar criterios. El cronograma de las actividades en los pozos WAS (en inglés, Well Activity Scheduling) se ocupa de la coordinación para formar así cronogramas. Este proyecto propone desarrollar algoritmos metaheurísticos, que incorporen heurísticas yreglas de despacho que sean competitivas con los algoritmos del estado del arte. Los enfoques propuestos tomarán como base algoritmos tales como cGA (celullar Genetic Algorithm) y enfoques basados en algoritmos evolutivos multiobjetivo MOEA (Multi- Objective Evolutionary Algorithm).Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI