Finding efficient nonlinear functions by means of genetic programming

7th International Conference, KES 2003. Proceedings, Part I. Oxford, UK, September 3-5, 2003The design of highly nonlinear functions is relevant for a number of different applications, ranging from database hashing to message authentication. But, apart from useful, it is quite a challenging task. In this work, we propose the use of genetic programming for finding functions that optimize a particular nonlinear criteria, the avalanche effect, using only very efficient operations, so that the resulting functions are extremely efficient both in hardware and in software.Supported by the Spanish Ministerio de Ciencia y Tecnologia research project TIC2002-04498-C05-4Publicad

Time series forecasting by means of evolutionary algorithms

IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium. Long Beach, CA, 26-30 March 2007Many physical and artificial phenomena can be described by time series. The prediction of such phenomenon could be as complex as interesting. There are many time series forecasting methods, but most of them only look for general rules to predict the whole series. The main problem is that time series usually have local behaviours that don't allow forecasting the time series by general rules. In this paper, a new method for finding local prediction rules is presented. Those local prediction rules can attain a better general prediction accuracy. The method presented in this paper is based on the evolution of a rule system encoded following a Michigan approach. For testing this method, several time series domains have been used: a widely known artificial one, the Mackey-Glass time series, and two real world ones, the Venice Lagon and the sunspot time series

Multiobjective algorithms to optimize broadcasting parameters in mobile Ad-hoc networks

Congress on Evolutionary Computation. Singapore, 25-28 September 2007A mobile adhoc network (MANETs) is a self-configuring network of mobile routers (and associated hosts). The routers tend to move randomly and organize themselves arbitrarily; thus, the network's wireless topology may change fast and unpredictably. Nowadays, these networks are having a great influence due to the fact that they can create networks without a specific infrastructure. In MANETs message broadcasting is critical to network existence and organization. The broadcasting strategy in MANETs can be optimized by defining a multiobjective problem whose inputs are the broadcasting algorithm's parameters and whose objectives are: reaching as many stations as possible, minimizing the network utilization, and reducing the makespan. The network can be simulated to obtain the expected response to a given set of parameters. In this paper, we face this multiobjective problem with two algorithms: Multiobjective Particle Swarm Optimization and ESN (Evolution Strategy with NSGAII). Both algorithms are able to find an accurate approximation to the Pareto optimal front that is the solution of the problem. ESN improves the results of MOPSO in terms of the set coverage and hypervolume metrics used for comparison

Predicción local mediante algoritmos evolutivos

Desde siempre, un problema clásico en el campo de la Inteligencia Artificial ha sido la búsqueda de la forma de predecir comportamientos a partir de una base de datos que modeliza tales comportamientos. Un claro ejemplo son las Series Temporales, que buscan representar mediante medidas el comportamiento de un fenómeno a lo largo de un periodo de tiempo. Otro ejemplo clásico ha sido la predicción de la cotización de las acciones en bolsa, bien tratada como serie temporal, o bien en función de ciertos medidores. El problema de la mayoría de los algoritmos de aprendizaje automático radica en su búsqueda de una aproximación global a estos problemas de predicción, es decir, buscan un modelo construido sobre todo el conjunto de patrones para predecir cualquier patrón. Esta tesis parte del planteamiento de que esta aproximación no es la más acertada, dado que no todos los patrones presentan las mismas características. Como ejemplo, un sistema de predicción de mareas que trate todos los patrones que representan las medidas del nivel del agua a lo largo de un año por igual nunca podría ser tan acertado como uno que separe los patrones en conjuntos según la época del año, realice un aprendizaje para cada grupo, y posteriormente, según el grupo al que pertenezca, realice su labor de predicción correspondiente. Así pues, nuestro objetivo ha sido la búsqueda de un algoritmo inteligente que no sólo sea capaz de aprender a predecir, sino también a buscar y clasificar las peculiaridades de cada subconjunto de datos, descargando esta tarea del investigador que quiera usar el algoritmo. La potencia de los algoritmos desarrollados en esta tesis se basan en la búsqueda y aprendizaje de y sobre estos subjuntos especiales. Esto nos permite incluso buscar comportamientos anómalos de los datos, y realizar reglas de predicción para ellos, lo cual es de vital importancia a la hora de predecir catástrofes. En esta tesis se han desarrollado 2 algoritmos distintos, pero basados en la misma idea para el objetivo presentado. El primero está basado en las premisas de Packard sobre la predicción de sistemas dinámicos. La segunda es una idea completamente nueva, buscando una forma distinta de mejorar la primera aproximación. Ambos algoritmos se han usado sobre los mismos conjuntos de datos, obtenidos de campos completamente diferentes (series temporales artificiales, series reales, datos de bolsa, etc.), con unos resultados que mejoran, en la mayoría de los casos, los resultados de otros algoritmos clásicos avanzados de aprendizaje automático.-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------A classic problem in the Artificial Intelligence area has been the prediction of behaviors using a data set modelling those behaviors. As examples, we can consider Time Series, which represent with measures the behavior of a certain phenomenon along a time period. Another classic example is the price of the stocks in the stock market, considered as time series or as a function for certain parameters too. The main problem of most machine learning algorithms focuses on their search of a global approach to those prediction problems. That means, they try for create a model over the pattern set to predict another pattern. This is based on the idea that this approach is not the most indicated for all the problems, because not all the patterns present the same characteristics. For example, a system for tide forecasting that considers in the same category all the patterns, will not be as good as another system that separates the patterns into different sets representing different seasons, and then use those sets separately to extract the information and make predictions. Thus, our objective has been the search of intelligent algorithms that are not only able to predict, but also to find and classify the characteristics of each data subset, thus avoiding that task to the researcher. The advantage of the algorithms developed in this thesis are the abilities to search and learn on special subsets of the data set. This also allows the algorithms to find abnormal behaviors in the data, making different predictions for them. That is a matter of utter importance to predict catastrophes. In order to achieve our objective, two different algorithms have been developed and both are based on the same idea. The first one is based on the ideas of Packard about prediction on dynamical systems. Improving the first approach, we have developed the second one. Both algorithms have been tested on the same data sets, obtained from different domains (artificial time series, real time series, stock market, etc.) producing results that, in most cases, improve the results of other classic and advanced automatic learning algorithms

Time Series Prediction Evolving Voronoi Regions

Time series prediction is a complex problem that consists of forecasting the future behavior of a set of data with the only information of the previous data. The main problem is the fact that most of the time series that represent real phenomena include local behaviors that cannot be modelled by global approaches. This work presents a new procedure able to find predictable local behaviors, and thus, attaining a better level of total prediction. This new method is based on a division of the input space into Voronoi regions by means of Evolution Strategies. Our method has been tested using different time series domains. One of them that represents the water demand in a water tank, through a long period of time. The other two domains are well known examples of chaotic time series (Mackey-Glass) and natural phenomenon time series (Sunspot). Results prove that, in most of cases, the proposed algorithm obtain better results than other algorithms commonly used.Publicad

Distribución de cargas en una esfera mediante estrategias evolutivas

En este trabajo se plantea la resolución mediante estrategias evolutivas de un problema clásico de la física, el problema de Thomson, consistente en distribuir n cargas iguales en la superficie de una esfera o, lo que es lo mismo, hallar la distribución que hace mínimo el potencial electrostático de las cargas. La dificultad de hallar este mínimo radica en el hecho de que el número de las disposiciones estables aumentan exponencialmente con el número de cargas. Hasta la fecha aún no existe una función que relacione de forma exacta el potencial mínimo con el número de cargas, si bien se han propuesto aproximaciones asintóticas para dicha función. El objetivo de este trabajo es encontrar un algoritmo que evite estas dificultades y permita calcular configuraciones para más cargas con menor coste computacional. Como resultado se obtiene un método que mejora los estándares dentro de las estrategias evolutivas.Publicad

Physical exercise and premenstrual syndrome

El síndrome premenstrual es una enfermedad que afecta al 20-30% de la población mundial femenina que se encuentra en edad menstrual. Entre su sintomatología se halla una gran variedad de afectaciones de las capacidades físicas, cognitivas y sociales. La actividad física es considerada como un tratamiento no farmacológico para esta enfermedad. El objetivo de este trabajo es elaborar una propuesta de intervención de ejercicio físico para el tratamiento del síndrome premenstrual en mujeres jóvenes en base a una revisión bibliográfica no sistemática. Existe evidencia científica en materia de ejercicio físico y síndrome premenstrual que determina la dosis y la modalidad de ejercicio que producen mejoras en la sintomatología de la enfermedad. El ejercicio del Baduanjin, el yoga y el ejercicio aeróbico son modalidades que producen mejoras y que, por tanto, deberían incluirse como tratamiento. A partir de los resultados obtenidos, se plantea una propuesta de intervención basada en el Baduanjin, yoga y ejercicio aeróbicoPremenstrual syndrome is a disease that affects 20-30% of the female world population in menstrual age. Among its symptoms are a wide variety of physical, cognitive and social affectations. Physical activity is recognized as a non-pharmacological treatment for this disease. The main aim of this project is to develop a proposal of physical exercise intervention for the treatment of premenstrual syndrome in young women based on a non-systematic review. There is scientific evidence on physical exercise and premenstrual syndrome that determines the dose and modality of exercise that improves the symptomatology of the disease. Baduanjin exercise, yoga and aerobic exercise are modalities that reduces the burden of the disease and, therefore, should be included as treatment. Based on the result obtained, this project develops an intervention proposal based on Baduanjin, yoga and aerobic exercis

Predicción del rendimiento académico en las nuevas titulaciones de grado de la EPS de la Universidad de Córdoba

En este artículo se describe una experiencia de innovación docente que tiene como finalidad predecir el rendimiento académico de los estudiantes de primer curso de grado universitario utilizando técnicas de minería de datos. La investigación se ha realizado utilizando información de los alumnos de tres asignaturas de introducción a la informática que se han impartido durante el primer cuatrimestre del curso 2010-11 en las distintas titulaciones de grado de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Córdoba.In this paper, we describe an educational innovation experience about the prediction of the students’ academic performance during the first year of university degree by applying data mining techniques. The research has been carried out by using the information of students of three subjects about introduction to computer science during the first semester of 2010-11 academic year in the different degrees of the Higher Technical College of the University of Cordoba.Los autores agradecen el soporte económico proporcionado por el ministerio de educación, ciencia e innovación (Proyecto TIN-2011-22408) y la Junta de Andalucía (Proyecto P08-TIC-3720)