A Micromachined Permalloy Magnetic Actuator Array for Micro Robotics Assembly Systems

Arrays of permalloy magnetic actuators have been studied for the use as precision micro robotics assembly systems. The actuator arrays have been tested for lifting and moving silicon and glass chips. The actuator unit consists of a permalloy plate 1 mm x 1 mm X 5µm in size together with polysilicon bending supports. Experimentally, it can lift a 87 µN (or 8.88 mg) force under a magnetic field of approximately 2 x 10^4 A/m. A proposed synchronous driving mode has been observed, and both translation and rotation of a silicon chip has been demonstrated

Modélisation et résolution des problèmes d'acheminement et de planification des soins de santé à domicile avec des visites synchronisées et des pauses déjeuner

In recent years, home health care routing and scheduling problem (HHCRSP) has become an emerging research topic, which consists of dispatching caregivers to provide theservice at the patient's domicile and designing the visit routes for caregivers. This thesis deals with the HHCRSP with two complex constraints: synchronized visits and lunch breaks. Synchronized visits are incurred since some patients require one kind of service that needs to be performed simultaneously by at least two caregivers. The problem becomes challenging because synchronized visits interconnect caregivers’ routes.Lunch breaks are special constraints that should be considered only when the break condition is reached. The break time and location should be carefully scheduled for each caregiver when the visit route is planned to minimize the unexpected influence of such breaks on the subsequent visits. The main body of the thesis is composed of three independent parts. (1) A basic HHCRSP that considers synchronized visits, lunch breaks, and time windows is proposed. The problem is formulated as a mixed-integer programming (MIP) model. Four hybrid metaheuristics, memetic algorithm based on genetic algorithm (GA) and local search (LS), a hybrid genetic general variable neighborhood search based on GA and general variable neighborhood search, a hybrid genetic simulated annealing based on GA and simulated annealing (SA), and a hybrid simulated annealing (HSA) based on SA and LS, are developed to solve the problem. Numerical results obtained with the instances, adapted from a set of benchmark instances prove that the hybrid genetic general variable neighborhood search (HGGVNS) shows the best performance among four algorithms. Furthermore, sensitivity analyses are conducted to evaluate the impact of synchronization scales, time window widths, break regulations, and departure strategies on the final solutions. (2) The basic HHCRSP is extended by concerning time-dependent travel times, fuzzy service times and multiple time windows. The problem is formulated as a fuzzy optimization model, and solved by a particular designed adaptive large neighborhood search (ALNS). The experimental results on generated test instances and benchmark instancesfrom the literature highlight the efficiency of ALNS. Furthermore, a case study is given to present the implementation of the proposed theoretical framework in real-life. (3) The basic HHCRSP is further extended to a multi-period HHCRSP, in which the constraints with multi-period features such as continuity of care and workload balancing are considered. The matheuristic that integrates the ALNS with mathematical programming is devised for the problem. The matheuristic can be classified into two versions, matheuristic1 and matheuristic2, based on the different ways to combine ALNS and mathematical programming. The experimental results on benchmark instances highlight the excellent performance of the proposed matheuristic and the results are quite encouraging compared with the pure ALNS and Gurobi solver. At last, the sensitivity analysis is conducted to reveal how characters in the model affect the solutions.Au cours des dernières années, le problème d'acheminement et de planification des soins à domicile (HHCRSP) est devenu un sujet de recherche émergent, qui consiste à répartir les soignants pour fournir les au domicile du patient et la conception des parcours de visite pour les soignants. Cette thèse porte sur le HHCRSP avec deux contraintes complexes : les visites synchronisées et les pauses déjeuner. Des visites synchronisées sont encourues puisque certains patients ont besoin d'un type de service qui doit être effectué simultanément par au moins deux soignants. Le problème devient difficile car les visites synchronisées relient les parcours des soignants. Les pauses déjeuner sont des contraintes particulières qui ne doivent être prises en compte que lorsque la condition de pause est atteinte. L'heure et le lieu de la pause doivent être soigneusement planifiés pour chaque soignant lorsque l'itinéraire de la visite est planifié afin de minimiser l'influence inattendue de telles pauses sur les visites ultérieures. Le corps principal de la thèse est composé de trois parties indépendantes. (1) Un HHCRSP de base qui prend en compte les visites synchronisées, les pauses déjeuner et les fenêtres horaires est proposé. Le problème est formulé comme un modèle de programmation mixte. Quatre métaheuristiques hybrides, un algorithme mémétique basé sur l'algorithme génétique (GA) et la recherche locale (LS), une recherche de voisinage à variable générale génétique hybride basée sur l'AG et la recherche de quartier à variable générale, un recuit simulé génétique hybride basé sur GA et un recuit simulé (SA), et un recuit simulé hybride (HSA) basé sur SA et LS, sont développés pour résoudre le problème. Numérique les résultats obtenus avec les instances, adaptés à partir d'un ensemble d'instances de référence, prouvent que la recherche de voisinage à variable générale génétique hybride (HGGVNS) montre les meilleures performances parmi quatre algorithmes. Par ailleurs, des analyses de sensibilité sont menées pour évaluer l'impact des échelles de synchronisation, du temps largeurs de fenêtre, règlements de rupture et stratégies de départ sur les solutions finales. (2) Le HHCRSP de base est étendu en ce qui concerne les temps de trajet dépendant du temps, les temps de service flous et les fenêtres horaires multiples. Le problème est formulé comme un modèle d'optimisation flou et résolu par une recherche adaptative de grand voisinage (ALNS) spécialement conçue. Les résultats expérimentaux sur les instances de test générées et les instances de référencede la littérature mettent en évidence l'efficacité de l'ALNS. De plus, une étude de cas est présentée pour présenterla mise en œuvre du cadre théorique proposé dans la vie réelle. (3) Le HHCRSP de base est en outre étendu à un HHCRSP à périodes multiples, dans lequel les contraintes avec des caractéristiques à périodes multiples telles que la continuité des soins et l'équilibrage de la charge de travail sont prises en compte. La matheuristique qui intègre l'ALNS avec la programmation mathématique est conçue pour le problème. La matheuristique peut être classée en deux versions, matheuristique1 et matheuristique2, en fonction des différentes manières de combiner ALNS et programmation mathématique. Les résultats expérimentaux sur des instances de référence mettent en évidence les excellentes performances de la matheuristique proposée et les résultats sont assez encourageants par rapport à l'ALNS pur et le solveur Gurobi. Enfin, l'analyse de sensibilité est menée pour révéler comment les caractères du modèle affectent les solutions

Modélisation et résolution des problèmes d'acheminement et de planification des soins de santé à domicile avec des visites synchronisées et des pauses déjeuner

Au cours des dernières années, le problème d'acheminement et de planification des soins à domicile (HHCRSP) est devenu un sujet de recherche émergent, qui consiste à répartir les soignants pour fournir les au domicile du patient et la conception des parcours de visite pour les soignants. Cette thèse porte sur le HHCRSP avec deux contraintes complexes : les visites synchronisées et les pauses déjeuner. Des visites synchronisées sont encourues puisque certains patients ont besoin d'un type de service qui doit être effectué simultanément par au moins deux soignants. Le problème devient difficile car les visites synchronisées relient les parcours des soignants. Les pauses déjeuner sont des contraintes particulières qui ne doivent être prises en compte que lorsque la condition de pause est atteinte. L'heure et le lieu de la pause doivent être soigneusement planifiés pour chaque soignant lorsque l'itinéraire de la visite est planifié afin de minimiser l'influence inattendue de telles pauses sur les visites ultérieures. Le corps principal de la thèse est composé de trois parties indépendantes. (1) Un HHCRSP de base qui prend en compte les visites synchronisées, les pauses déjeuner et les fenêtres horaires est proposé. Le problème est formulé comme un modèle de programmation mixte. Quatre métaheuristiques hybrides, un algorithme mémétique basé sur l'algorithme génétique (GA) et la recherche locale (LS), une recherche de voisinage à variable générale génétique hybride basée sur l'AG et la recherche de quartier à variable générale, un recuit simulé génétique hybride basé sur GA et un recuit simulé (SA), et un recuit simulé hybride (HSA) basé sur SA et LS, sont développés pour résoudre le problème. Numérique les résultats obtenus avec les instances, adaptés à partir d'un ensemble d'instances de référence, prouvent que la recherche de voisinage à variable générale génétique hybride (HGGVNS) montre les meilleures performances parmi quatre algorithmes. Par ailleurs, des analyses de sensibilité sont menées pour évaluer l'impact des échelles de synchronisation, du temps largeurs de fenêtre, règlements de rupture et stratégies de départ sur les solutions finales. (2) Le HHCRSP de base est étendu en ce qui concerne les temps de trajet dépendant du temps, les temps de service flous et les fenêtres horaires multiples. Le problème est formulé comme un modèle d'optimisation flou et résolu par une recherche adaptative de grand voisinage (ALNS) spécialement conçue. Les résultats expérimentaux sur les instances de test générées et les instances de référencede la littérature mettent en évidence l'efficacité de l'ALNS. De plus, une étude de cas est présentée pour présenterla mise en œuvre du cadre théorique proposé dans la vie réelle. (3) Le HHCRSP de base est en outre étendu à un HHCRSP à périodes multiples, dans lequel les contraintes avec des caractéristiques à périodes multiples telles que la continuité des soins et l'équilibrage de la charge de travail sont prises en compte. La matheuristique qui intègre l'ALNS avec la programmation mathématique est conçue pour le problème. La matheuristique peut être classée en deux versions, matheuristique1 et matheuristique2, en fonction des différentes manières de combiner ALNS et programmation mathématique. Les résultats expérimentaux sur des instances de référence mettent en évidence les excellentes performances de la matheuristique proposée et les résultats sont assez encourageants par rapport à l'ALNS pur et le solveur Gurobi. Enfin, l'analyse de sensibilité est menée pour révéler comment les caractères du modèle affectent les solutions.In recent years, home health care routing and scheduling problem (HHCRSP) has become an emerging research topic, which consists of dispatching caregivers to provide theservice at the patient's domicile and designing the visit routes for caregivers. This thesis deals with the HHCRSP with two complex constraints: synchronized visits and lunch breaks. Synchronized visits are incurred since some patients require one kind of service that needs to be performed simultaneously by at least two caregivers. The problem becomes challenging because synchronized visits interconnect caregivers’ routes.Lunch breaks are special constraints that should be considered only when the break condition is reached. The break time and location should be carefully scheduled for each caregiver when the visit route is planned to minimize the unexpected influence of such breaks on the subsequent visits. The main body of the thesis is composed of three independent parts. (1) A basic HHCRSP that considers synchronized visits, lunch breaks, and time windows is proposed. The problem is formulated as a mixed-integer programming (MIP) model. Four hybrid metaheuristics, memetic algorithm based on genetic algorithm (GA) and local search (LS), a hybrid genetic general variable neighborhood search based on GA and general variable neighborhood search, a hybrid genetic simulated annealing based on GA and simulated annealing (SA), and a hybrid simulated annealing (HSA) based on SA and LS, are developed to solve the problem. Numerical results obtained with the instances, adapted from a set of benchmark instances prove that the hybrid genetic general variable neighborhood search (HGGVNS) shows the best performance among four algorithms. Furthermore, sensitivity analyses are conducted to evaluate the impact of synchronization scales, time window widths, break regulations, and departure strategies on the final solutions. (2) The basic HHCRSP is extended by concerning time-dependent travel times, fuzzy service times and multiple time windows. The problem is formulated as a fuzzy optimization model, and solved by a particular designed adaptive large neighborhood search (ALNS). The experimental results on generated test instances and benchmark instancesfrom the literature highlight the efficiency of ALNS. Furthermore, a case study is given to present the implementation of the proposed theoretical framework in real-life. (3) The basic HHCRSP is further extended to a multi-period HHCRSP, in which the constraints with multi-period features such as continuity of care and workload balancing are considered. The matheuristic that integrates the ALNS with mathematical programming is devised for the problem. The matheuristic can be classified into two versions, matheuristic1 and matheuristic2, based on the different ways to combine ALNS and mathematical programming. The experimental results on benchmark instances highlight the excellent performance of the proposed matheuristic and the results are quite encouraging compared with the pure ALNS and Gurobi solver. At last, the sensitivity analysis is conducted to reveal how characters in the model affect the solutions

Modélisation et résolution des problèmes d'acheminement et de planification des soins de santé à domicile avec des visites synchronisées et des pauses déjeuner

In recent years, home health care routing and scheduling problem (HHCRSP) has become an emerging research topic, which consists of dispatching caregivers to provide theservice at the patient's domicile and designing the visit routes for caregivers. This thesis deals with the HHCRSP with two complex constraints: synchronized visits and lunch breaks. Synchronized visits are incurred since some patients require one kind of service that needs to be performed simultaneously by at least two caregivers. The problem becomes challenging because synchronized visits interconnect caregivers’ routes.Lunch breaks are special constraints that should be considered only when the break condition is reached. The break time and location should be carefully scheduled for each caregiver when the visit route is planned to minimize the unexpected influence of such breaks on the subsequent visits. The main body of the thesis is composed of three independent parts. (1) A basic HHCRSP that considers synchronized visits, lunch breaks, and time windows is proposed. The problem is formulated as a mixed-integer programming (MIP) model. Four hybrid metaheuristics, memetic algorithm based on genetic algorithm (GA) and local search (LS), a hybrid genetic general variable neighborhood search based on GA and general variable neighborhood search, a hybrid genetic simulated annealing based on GA and simulated annealing (SA), and a hybrid simulated annealing (HSA) based on SA and LS, are developed to solve the problem. Numerical results obtained with the instances, adapted from a set of benchmark instances prove that the hybrid genetic general variable neighborhood search (HGGVNS) shows the best performance among four algorithms. Furthermore, sensitivity analyses are conducted to evaluate the impact of synchronization scales, time window widths, break regulations, and departure strategies on the final solutions. (2) The basic HHCRSP is extended by concerning time-dependent travel times, fuzzy service times and multiple time windows. The problem is formulated as a fuzzy optimization model, and solved by a particular designed adaptive large neighborhood search (ALNS). The experimental results on generated test instances and benchmark instancesfrom the literature highlight the efficiency of ALNS. Furthermore, a case study is given to present the implementation of the proposed theoretical framework in real-life. (3) The basic HHCRSP is further extended to a multi-period HHCRSP, in which the constraints with multi-period features such as continuity of care and workload balancing are considered. The matheuristic that integrates the ALNS with mathematical programming is devised for the problem. The matheuristic can be classified into two versions, matheuristic1 and matheuristic2, based on the different ways to combine ALNS and mathematical programming. The experimental results on benchmark instances highlight the excellent performance of the proposed matheuristic and the results are quite encouraging compared with the pure ALNS and Gurobi solver. At last, the sensitivity analysis is conducted to reveal how characters in the model affect the solutions.Au cours des dernières années, le problème d'acheminement et de planification des soins à domicile (HHCRSP) est devenu un sujet de recherche émergent, qui consiste à répartir les soignants pour fournir les au domicile du patient et la conception des parcours de visite pour les soignants. Cette thèse porte sur le HHCRSP avec deux contraintes complexes : les visites synchronisées et les pauses déjeuner. Des visites synchronisées sont encourues puisque certains patients ont besoin d'un type de service qui doit être effectué simultanément par au moins deux soignants. Le problème devient difficile car les visites synchronisées relient les parcours des soignants. Les pauses déjeuner sont des contraintes particulières qui ne doivent être prises en compte que lorsque la condition de pause est atteinte. L'heure et le lieu de la pause doivent être soigneusement planifiés pour chaque soignant lorsque l'itinéraire de la visite est planifié afin de minimiser l'influence inattendue de telles pauses sur les visites ultérieures. Le corps principal de la thèse est composé de trois parties indépendantes. (1) Un HHCRSP de base qui prend en compte les visites synchronisées, les pauses déjeuner et les fenêtres horaires est proposé. Le problème est formulé comme un modèle de programmation mixte. Quatre métaheuristiques hybrides, un algorithme mémétique basé sur l'algorithme génétique (GA) et la recherche locale (LS), une recherche de voisinage à variable générale génétique hybride basée sur l'AG et la recherche de quartier à variable générale, un recuit simulé génétique hybride basé sur GA et un recuit simulé (SA), et un recuit simulé hybride (HSA) basé sur SA et LS, sont développés pour résoudre le problème. Numérique les résultats obtenus avec les instances, adaptés à partir d'un ensemble d'instances de référence, prouvent que la recherche de voisinage à variable générale génétique hybride (HGGVNS) montre les meilleures performances parmi quatre algorithmes. Par ailleurs, des analyses de sensibilité sont menées pour évaluer l'impact des échelles de synchronisation, du temps largeurs de fenêtre, règlements de rupture et stratégies de départ sur les solutions finales. (2) Le HHCRSP de base est étendu en ce qui concerne les temps de trajet dépendant du temps, les temps de service flous et les fenêtres horaires multiples. Le problème est formulé comme un modèle d'optimisation flou et résolu par une recherche adaptative de grand voisinage (ALNS) spécialement conçue. Les résultats expérimentaux sur les instances de test générées et les instances de référencede la littérature mettent en évidence l'efficacité de l'ALNS. De plus, une étude de cas est présentée pour présenterla mise en œuvre du cadre théorique proposé dans la vie réelle. (3) Le HHCRSP de base est en outre étendu à un HHCRSP à périodes multiples, dans lequel les contraintes avec des caractéristiques à périodes multiples telles que la continuité des soins et l'équilibrage de la charge de travail sont prises en compte. La matheuristique qui intègre l'ALNS avec la programmation mathématique est conçue pour le problème. La matheuristique peut être classée en deux versions, matheuristique1 et matheuristique2, en fonction des différentes manières de combiner ALNS et programmation mathématique. Les résultats expérimentaux sur des instances de référence mettent en évidence les excellentes performances de la matheuristique proposée et les résultats sont assez encourageants par rapport à l'ALNS pur et le solveur Gurobi. Enfin, l'analyse de sensibilité est menée pour révéler comment les caractères du modèle affectent les solutions

Portable and Scalable Algorithms for Irregular All-to-All Communication

In this paper, we develop portable and scalable algorithms for performing irregular all-to-all communication in High Performance Computing (HPC) systems. To minimize the communication latency, the algorithm reduces the total number of messages transmitted, reduces the variance of the lengths of these messages, and overlaps the communication with computation. The performance of the algorithm is characterized using a simple model of HPC systems. Our implementations are performed using the Message Passing Interface (MPI) standard and they can be ported to various HPC platforms. The performance of our algorithms is evaluated on CM5, T3D and SP2. The results show the effectiveness of the techniques as well as the interplay between the architectural features, the machine size, and the variance of message lengths. The experiences of our study can be applied in other HPC systems to optimize the performance of collective communication operations. 1. Introduction High performance computing (HP..

Communication Issues in Heterogeneous Embedded Systems

The recent accelerated development of scalable computing systems has made possible the coordinated use of a suite of High Performance Computing (HPC) components for computationally demanding problems in embedded applications. These emerging Scalable Heterogeneous High Performance Embedded (SHHiPE) systems are designed using commercial-offthe -shelf (COTS) modules. Our current interest is to employ these platforms to solve variety of problems in real-time signal processing. Large performance gains can be realized by exploiting knowledge of the computational structure of an algorithm through data remapping. We present the motivation for a portable programming paradigm that captures key features of a SHHiPE platform. The Message Passing Interface (MPI) standard is proposed as a basis for development of this paradigm. An application in sonar is used to illustrate typical communication requirements in SHHiPE systems. 1 Introduction Scalable Heterogeneous High Performance Embedded (SHHiPE) ..

Improving Accuracy in Imitating and Reading Aloud via Speech Visualization Technology

This article reports on a teaching experiment that uses speech visualization technology to facilitate EFL (English as a foreign language) learners’ ability of imitating and reading aloud (IRA). Traditional practice of “listen and repeat” used in pronunciation and intonation training often only hazily illustrates some salient speech features, such as pitch and intensity, etc., making it difficult for learners to accurately differentiate the features of pronunciation and capture the subtlety of intonation of the target language . As speech visualization transforms aural information into visual graphics and illustrates it in a clearer way, it can highlight the most important phonetic features of utterances. Such technology was used in a three-month teaching experiment carried out in a senior middle school in southern China for the purpose of reducing learners’ phonetic errors and enabling them to perceive sense groups appropriately.The results indicated that this approach was effective in increasing accuracy in pronunciation while did not have a significant effect on the fluency and rhythm in speech