Ant Colony with Dynamic Local Search for the Time Scheduling of Transport Networks

This article presents an ant colony optimization for the time scheduling of public transport traffic. In fact, the assistance of a decision support system becomes necessary for the real-time regulation of this transport networks since the size of the search space increases exponentially with the number of vehicles and stops. So, we propose an ant colony algorithm with dynamic local search, in the case of unpredictable disturbance. This approach consists in applying a local search window with increasing dimension according to the iterations. It treats the regulation problem as an optimization and provides the regulator with relevant decisions. A regulated timetable is proposed as solution aiming at minimizing the waiting time of passengers. We insure the three most important criteria of regulation which are the punctuality, the regularity and the correspondence

Giving in Transition and Transitions in Giving: Philanthropy in Egypt, Libya and Tunisia 2011-2013

This publication explores how shifts in the sociopolitical environment in Egypt, Libya and Tunisia manifested themselves in the philanthropic realm during an uncertain mid-point in the transitions. To what extent have both institutional and informal philanthropy evolved to keep up with the pace of escalating needs and expectations of the people? As those shifts continue in all three countries, with variations to be explored in each country chapter, the report encourages actors in the sector to take bolder steps from diagnostics to action

Feature Clustering based MIM for a New Feature Extraction Method

In this paper, a new unsupervised Feature Extraction appoach is presented, which is based on feature clustering algorithm. Applying a divisive clustering algorithm, the method search for a compression of the information contained in the original set of features. It investigates the use of Mutual Information Maximization (MIM) to find appropriate transformation of clusterde features. Experiments on UCI datasets show that the proposed method often outperforms conventional unsupervised methods PCA and ICA from the point of view of classification accuracy

Optimization of transport constraints and quality of service for joint resolution of uncertain scheduling and the job-shop problem with routing (JSSPR) as opposed to the job-shop problem with transport (JSSPT)

To better meet the qualitative and quantitative requirements of customers or relevant sector managers, workshop environments are implementing increasingly complex task management systems. The job shop scheduling problem (JSSP) involves assigning each task to a single machine while scheduling many tasks on different machines. Finding the best scheduling for machines is one of the challenging optimizations of difficult non-deterministic polynomial (NP) time problems. The fundamental goal of optimization is to shorten the makespan (total execution time of all tasks). This paper is interested in the joint resolution of scheduling and transport problems and more particularly the Job-shop problem with Routing (JSSPR) as opposed to the Job-shop problem with Transport (JSSPT). These two problems are modeled in the form of a disjunctive graph. For the JSSPT, the solution to the transport problem is not linked to any quality of service (QoS) criterion and the solution is therefore often semi-active. The Job-shop with Routing explicitly considers transport operations and uses algorithms from the transport community to solve the transport problem. It is shown that the routing part of the JSSPR is a problem of the vehicle routing family and of the Pickup and Delivery Problem family. QoS in the JSSPR is defined by the duration of tours, the duration of transport of parts and the waiting time for them. A new evaluation function – named Time-Lag Insertion Heuristic (TLH) – is proposed to evaluate a disjunctive graph by simultaneously minimizing the makespan and maximizing the quality of service. Thus, the solution obtained is not semi-active, but a compromise between the different criteria. This evaluation function is included in a metaheuristic. Our numerical evaluations demonstrate that, on the one hand, the TLH evaluation can find almost optimal solutions regarding the QoS criterion; and on the other hand, the TLH evaluation is not very sensitive to the order of insertion of the maximum time-lags during the different minimization steps

SARR : système d'aide à la régulation et la reconfiguration des réseaux de transport multimodal

II est bien difficile, en temps réel, de suivre les horaires issus du processus de planification des réseaux de transport réalisée en temps anticipé. En effet, l'apparition de perturbations complexes et aléatoires nécessite un traitement rapide à travers un processus de régulation. Dans ce contexte, nous proposons un système d'Aide à la décision nommé SARR (Système d'Aide à la Régulation et la Reconfiguration), pour assister les exploitants dans ces tâches de gestion d'exploitation. Les premières contributions portent sur l'élaboration d'un module d'apprentissage et de classification utilisant la technique S.V.M (Séparateurs à Vaste Marge) pour le diagnostic et la régulation des cas familiers. Mais dans les cas de perturbations plus complexes, simultanées et difficiles à gérer, nous proposons alors une première approche à colonie de fourmis pour la reconfiguration spatiale nommé ACFRS (Algorithme à Colonie de Fourmis pour la Reconfiguration Spatiale). Un autre algorithme est développé pour la régulation horaire appelé ACFRH (Algorithme à Colonie de Fourmis pour la Régulation Horaire). Ces deux approches disposent de bonnes performances en termes de convergence et qualité de solutions, Ces dernières sont prouvées et montrés à travers des scénarii de simulation.LILLE1-BU (590092102) / SudocSudocFranceF

Unmixing of hyperspectral images with pure priorspectral pixels

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Towards Misbehavior Intelligent Detection Using Guided Machine Learning in Vehicular Ad-hoc Networks (VANET)

C-ITS (Cooperative Intelligent Transport Systems) est une nouvelle technologie qui contribue à la réduction des accidents de la circulation et à l'amélioration de la sécurité routière. VANET ( V ehicular A d hoc Networks) sont un système STI basé sur la communication inter-véhicules par la transmission de messages de sécurité de base (BSM), qui sont vulnérables à une variété de comportements inappropriés. Pour résoudre ce défi, nous avons développé dans cet article un système de détection de mauvais comportement (MDS) basé sur une approche d'apprentissage automatisé pour identifier et catégoriser les messages de mauvais comportement délivrés par un véhicule sur les VANET à l'aide de la base de données d'extension VeReMi. Cette étude examine différents types de classification : dans la classification binaire, toutes sortes d'inconduites ont été regroupées en une seule catégorie « inconduite » ; cependant, dans la classification multi-classes pour trois classes, la mauvaise conduite a été divisée en deux classes : les attaques et les fautes. Le classificateur a des problèmes substantiels lors de l'apprentissage à partir de données déséquilibrées wLorsque vous travaillez avec des problèmes multi-classes, cela devient considérablement plus complexe. Les relations entre les catégories ne sont plus bien définies et il est facile de perdre en efficacité dans une classe tout en s'améliorant dans une autre. En conséquence, les résultats ne sont pas cohérents dans l'approche d'apprentissage classique pour la classification multi-classes lors de la classification des comportements répréhensibles dans différents types de classes de comportements répréhensibles. Pour résoudre ce problème, nous avons développé une approche nouvelle et puissante appelée "Approche d'apprentissage guidé pour la classification multi-classes" pour réduire le nombre de classes en combinant des comportements inappropriés comparables en un seul. Selon les résultats, le classificateur Random Forest surpasse les autres classificateurs

Nonnegative matrix factorization with spatial prior andreference Spectra application to remote hyperspectral image understanding

International audienc