Multi-objective optimization of vehicle routing problem using evolutionary algorithm with memory

The idea of a new evolutionary algorithm with memory aspect included is proposed to find multiobjective optimized solution of vehicle routing problem with time windows. This algorithm uses population of agents that individually search for optimal solutions. The agent memory incorporates the process of learning from the experience of each individual agent as well as from the experience of the population. This algorithm uses crossover operation to define agents evolution. In the paper we choose as a base the Best Cost Route Crossover (BCRC) operator. This operator is well suited for VPRTW problems. However it does not treat both of parent symmetrically what is not natural for general evolutionary processes. The part of the paper is devoted to find an extension of the BCRC operator in order to improve inheritance of chromosomes from both of parents. Thus, the proposed evolutionary algorithm is implemented with use of two crossover operators: BCRC and its extended-modified version. We analyze the results obtained from both versions applied to Solomon’s and Gehring & Homberger instances. We conclude that the proposed method with modified version of BCRC operator gives statistically better results than those obtained using original BCRC. It seems that evolutionary algorithm with memory and modification of Best Cost Route Crossover Operator lead to very promising results when compared to the ones presented in the literature

Pewne spostrzeżenia na temat wpływu optymalizacji na bezpieczeństwo baz danych

One of the most important factors of real live business applications are speed and reliability. The question that arises during development states: what is more important: efficiency of servers or security of database/application. One of the biggest databases used in the University of Łódź for its applications must have restricted access to data. On the other hand, although it is used by many people concurrently cannot be overloaded. Security rules are based on views created for every user, which gives scalability and flexibility. Unfortunately this approach has security vulnerabilities which is presented in this article.W zastosowaniach biznesowych bardzo często, jako najważniejsze wskaźniki jakości rozwiązania, wskazuje się szybkość działania oraz niezawodność. W trakcie tworzenia takich rozwiązań pojawia się dylemat: wydajność serwera czy też jego bezpieczeństwo? Przed podobnym dylematem stanęli twórcy jednej z największych baz danych użytkowanych na Uniwersytecie Łódzkim, gdyż aplikacje ją używające musiały posiadać bardzo ograniczony dostęp do danych, a ponieważ aplikacje te używane są przez wiele osób, to istnieje problem przeciążenia bazy danych. Reguły bezpieczeństwa zostały oparte na widokach tworzonych dla każdego użytkownika, co daje dużą skalowalność i elastyczność rozwiązania. Niestety, takie rozwiązanie posiada pewne niedostatki związane z bezpieczeństwem, które zostały omówione w niniejszej publikacji

Pewne spostrzeżenia na temat wpływu optymalizacji na bezpieczeństwo baz danych

One of the most important factors of real live business applications are speed and reliability. The question that arises during development states: what is more important: efficiency of servers or security of database/application. One of the biggest databases used in the University of Łódź for its applications must have restricted access to data. On the other hand, although it is used by many people concurrently cannot be overloaded. Security rules are based on views created for every user, which gives scalability and flexibility. Unfortunately this approach has security vulnerabilities which is presented in this article.W zastosowaniach biznesowych bardzo często, jako najważniejsze wskaźniki jakości rozwiązania, wskazuje się szybkość działania oraz niezawodność. W trakcie tworzenia takich rozwiązań pojawia się dylemat: wydajność serwera czy też jego bezpieczeństwo? Przed podobnym dylematem stanęli twórcy jednej z największych baz danych użytkowanych na Uniwersytecie Łódzkim, gdyż aplikacje ją używające musiały posiadać bardzo ograniczony dostęp do danych, a ponieważ aplikacje te używane są przez wiele osób, to istnieje problem przeciążenia bazy danych. Reguły bezpieczeństwa zostały oparte na widokach tworzonych dla każdego użytkownika, co daje dużą skalowalność i elastyczność rozwiązania. Niestety, takie rozwiązanie posiada pewne niedostatki związane z bezpieczeństwem, które zostały omówione w niniejszej publikacji

Using K-Means Clustering in Python with Periodic Boundary Conditions

Periodic boundary conditions are natural in many scientific problems, and often lead to particular symmetries. Working with datasets that express periodicity properties requires special approaches when analyzing these phenomena. Periodic boundary conditions often help to solve or describe the problem in a much simpler way. The angular rotational symmetry is an example of periodic boundary conditions. This symmetry implies angular momentum conservation. On the other hand, clustering is one of the first and most basic methods used in data analysis. It is often a starting point when new data are acquired and understood. K-means clustering is one of the most commonly used clustering methods. It can be applied to many different situations with reasonably good results. Unfortunately, the original k-means approach does not cope well with the periodic properties of the data. For example, the original k-means algorithm treats a zero angle as very far from an angle that is 359 degrees. Periodic boundary conditions often change the classical distance measure and introduce an error in k-means clustering. In the paper, we discuss the problem of periodicity in the dataset and present a periodic k-means algorithm that modifies the original approach. Considering that many data scientists prefer on-the-shelf solutions, such as libraries available in Python, we present how easily they can incorporate periodicity into existing k-means implementation in the PyClustering library. It allows anyone to integrate periodic conditions without significant additional costs. The paper evaluates the described method using three different datasets: the artificial dataset, wind direction measurement, and the New York taxi service dataset. The proposed periodic k-means provides better results when the dataset manifests some periodic properties