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Optimización metaheurÃstica para la planificación de redes WDM
Las implementaciones actuales de las redes de telecomunicaciones no permiten soportar el incremento en la demanda de ancho de banda producido por el crecimiento del tráfico de datos en las últimas décadas. La aparición de la fibra óptica y el desarrollo de la tecnologÃa de multiplexación por división de longitudes de onda (WDM) permite incrementar la capacidad de redes de telecomunicaciones existentes mientras se minimizan costes. En este trabajo se planifican redes ópticas WDM mediante la resolución de los problemas de Provisión y Conducción en redes WDM (Provisioning and Routing Problem) y de Supervivencia (Survivability Problem). El Problema de Conducción y Provisión consiste en incrementar a mÃnimo coste la capacidad de una red existente de tal forma que se satisfaga un conjunto de requerimientos de demanda. El problema de supervivencia consiste en garantizar el flujo del tráfico a través de una red en caso de fallo de alguno de los elementos de la misma. Además se resuelve el Problema de Provisión y Conducción en redes WDM con incertidumbre en las demandas. Para estos problemas se proponen modelos de programación lineal entera. Las metaheurÃsticas proporcionan un medio para resolver problemas de optimización complejos, como los que surgen al planificar redes de telecomunicaciones, obteniendo soluciones de alta calidad en un tiempo computacional razonable. Las metaheurÃsticas son estrategias que guÃan y modifican otras heurÃsticas para obtener soluciones más allá de las generadas usualmente en la búsqueda de optimalidad local. No garantizan que la mejor solución encontrada, cuando se satisfacen los criterios de parada, sea una solución óptima global del problema. Sin embargo, la experimentación de implementaciones metaheurÃsticas muestra que las estrategias de búsqueda embebidas en tales procedimientos son capaces de encontrar soluciones de alta calidad a problemas difÃciles en industria, negocios y ciencia. Para la solución del problema de Provisión y Conducción en Redes WDM, se desarrolla un algoritmo metaheurÃstico hÃbrido que combina principalmente ideas de las metaheurÃsticas Búsqueda Dispersa (Scatter Search) y Búsqueda Mutiarranque (Multistart). Además añade una componente tabú en uno de los procedimiento del algoritmo. Se utiliza el modelo de programación lineal entera propuesto por otros autores y se propone un modelo de programación lineal entera alternativo que proporciona cotas superiores al problema, pero incluye un menor número de variables y restricciones, pudiendo ser resuelto de forma óptima para tamaños de red mayores. Los resultados obtenidos por el algoritmo metaheurÃstico diseñado se comparan con los obtenidos por un procedimiento basado en permutaciones de las demandas propuesto anteriormente por otros autores, y con los dos modelos de programación lineal entera usados. Se propone modelos de programación lineal entera para sobrevivir la red en caso de fallos en un único enlace. Se proponen modelos para los esquemas de protección de enlace compartido, de camino compartido con enlaces disjuntos, y de camino compartido sin enlaces disjuntos. Se propone un método de resolución metaheurÃstico que obtiene mejores costes globales que al resolver el problema en dos fases, es decir, al resolver el problema de servicio y a continuación el de supervivencia. Se proponen además modelos de programación entera para resolver el problema de provisión en redes WDM con incertidumbres en las demandas
Scatter search based met heuristic for robust optimization of the deploying of "DWDM" technology on optical networks with survivability
In this paper we discuss the application of a met heuristic approach based on the Scatter Search to deal with robust optimization of the planning problem in the deploying of the Dense Wavelength Division Multiplexing (DWDM) technology on an existing optical fiber network taking into account, in addition to the forecasted demands, the uncertainty in the survivability requirements
The blessing of Dimensionality : feature selection outperforms functional connectivity-based feature transformation to classify ADHD subjects from EEG patterns of phase synchronisation
Functional connectivity (FC) characterizes brain activity from a multivariate set of N brain signals by means of an NxN matrix A, whose elements estimate the dependence within each possible pair of signals. Such matrix can be used as a feature vector for (un)supervised subject classification. Yet if N is large, A is highly dimensional. Little is known on the effect that different strategies to reduce its dimensionality may have on its classification ability. Here, we apply different machine learning algorithms to classify 33 children (age [6-14 years]) into two groups (healthy controls and Attention Deficit Hyperactivity Disorder patients) using EEG FC patterns obtained from two phase synchronisation indices. We found that the classification is highly successful (around 95%) if the whole matrix A is taken into account, and the relevant features are selected using machine learning methods. However, if FC algorithms are applied instead to transform A into a lower dimensionality matrix, the classification rate drops to less than 80%. We conclude that, for the purpose of pattern classification, the relevant features should be selected among the elements of A by using appropriate machine learning algorithms
A hybrid GRASP-VNS for Ship Routing and Scheduling Problem with Discretized Time Windows
This paper addresses the Ship Routing and Scheduling Problem with Discretized Time Windows. Being one of the most relevant and challenging problems faced by decision makers from shipping companies, this tramp shipping problem lies in determining the set of contracts that should be served by each ship and the time windows that ships should use to serve each contract, with the aim of minimizing total costs. The use of discretized time windows allows for the consideration of a broad variety of features and practical constraints in a simple way. In order to solve this problem we propose a hybridazation of a Greedy Randomized Adaptive Search Procedure and a Variable Neighborhood Search, which improves previous heuristics results found in literature and requires very short computational time. Moreover, this algorithm is able to achieve the optimal results for many instances, demonstrating its good performance
Decentralized Cooperative Metaheuristic for the Dynamic Berth Allocation Problem
The increasing demand of maritime transport and the great competition among port terminals force their managers to reduce costs by exploiting its resources accurately. In this environment, the Berth Allocation Problem, which aims to allocate and schedule incoming vessels along the quay, plays a relevant role in improving the overall terminal productivity. In order to address this problem, we propose Decentralized Cooperative Metaheuristic (DCM), which is a population-based approach that exploits the concepts of communication and grouping. In DCM, the individuals are organized into groups, where each individual shares information with its group partners. This grouping strategy allows to diversify as well as intensify the search in some regions by means of information shared among the individuals of each group. Moreover, the constrained relation for sharing information among individuals through the proposed grouping strategy allows to reduce computational resources in comparison to the `all to all' communication strategy. The computational experiments for this problem reveal that DCM reports high-quality solutions and identifies promising regions within the search space in short computational times
Repositorio interactivo para facilitar el aprendizaje de algoritmos heurÃsticos aplicados a problemas de optimización
La algoritmia es una de las ramas de aprendizaje principales en la formación de
un Graduado en IngenierÃa Informática, ya que permite abordar la resolución de
un gran número de problemas de forma automatizada. Las (meta)heurÃsticas son
técnicas aproximadas destinadas a resolver problemas de optimización mediante
una demanda de recursos computacionales reducida. Esto hace que puedan
resolver problemas de gran complejidad.
En el presente trabajo se expone el repositorio creado con el fin de explicar el con-
junto de algoritmos heurÃsticos de mayor utilización en la resolución de diferentes
tipos de problemas, los cuales son impartidos frecuentemente en las asignaturas
que componen el Grado de IngenierÃa Informática.
Con la idea de complementar la comprensión de los algoritmos, el repositorio
incluye un conjunto de problemas de optimización altamente estudiados en la
literatura, de tal forma que el alumno pueda comprender el comportamiento de
los algoritmos disponibles sobre problemas de distintas caracterÃsticas.
Además de una explicación detallada de tanto los algoritmos heurÃsticos como de
los problemas de optimización, se incluyen ejemplos interactivos de funcionamiento,
sobre los cuales se puede realizar un análisis de resultados asà como una compa-
rativa entre los mismos. Con ello se pretende fomentar la interacción del alumno
en el aprendizaje, mediante la ejecución paso a paso de los diferentes ejemplos de
algoritmos a través de un software especÃfico, consiguiendo que el alumno compren-
da en profundidad los distintos algoritmos, sus caracterÃsticas y sus posibles usos.Algorithmics is one of the main branches of learning in the studies of a Graduate on
Computer Engineering, because it allows to address the resolution of a huge amount
of problems on an automated way. (Meta)heuristics are approximate techniques
aimed at solving optimization problems by means of a reduce number of compu-
tational resources. This allows they can solve high complex optimization problems.
The present work exposes the repository created with the goal to explain the set
of heuristic algorithms with more use in the resolution of different types of pro-
blems, and that are frequently taugh in the subjects that compose the Grade on
Computer Engineering.
With the idea of complement the understanding of the algorithms, the repository
includes a set of optimization problems highly studied in the literature, in such a
way that the student can learn the behaviour of the available algorithms in pro-
blems with different characteristics.
In addition to a detailed explanation of the heuristic algorithms as well the optimization
problems, a set interactive examples of execution are included, on which an analysis
of results can be carried out as well as a comparison between them. The idea is to
encourage the interaction of the student in learning, through a step-by-step execution
of different algorithm examples using a specific software, getting the student to un-
derstand in depth the different algorithms, their characteristics and their possible uses
Automatización de los procesos de corrección y autoevaluación de prácticas en asignaturas con contenidos de programación mediante herramientas TIC
La programación informática se ha convertido en los últimos años en una herramienta
transversal en múltiples áreas de conocimiento. A través de la programación el estu-
diante crea programas que presentan un comportamiento deseado en un contexto
práctico concreto. Sin embargo, el proceso de escritura de programación le demanda
al estudiante habitualmente de conocimientos de múltiples áreas, dominio de lenguajes
de programación, algoritmos de propósito especÃfico y lógica formal, entre otros.
Actualmente, la Universidad de La Laguna incluye la programación en múltiples
titulaciones oficiales. En estas titulaciones el estudiante se enfrenta a la realización
de múltiples prácticas de laboratorio donde tiene que demostrar sus conocimientos
relativos a programación para la resolución de algún problema planteado por el
profesorado dentro del contexto de la asignatura que imparte.
El proceso de corrección de las prácticas involucra un análisis exhaustivo por parte
del profesorado de las propuestas de programación realizadas por el alumnado.
Esto habitualmente implica la corrección de un número elevado de propuestas
durante las sesiones prácticas, lo cual da lugar a que el nivel de detalle en la
evaluación sea inevitablemente inferior al deseado. Consecuentemente, se da
lugar a que algunos alumnos presenten insatisfacción con las calificaciones ob-
tenidas asà como extenuación por parte del profesorado ante la carga de trabajo
concentrada en las sesiones prácticas.
En este trabajo se plantea el diseño, implementación y validación de una herra-
mienta software que automatiza los procesos de corrección a la vez que facilita
la autoevaluación por parte del alumnado durante el desarrollo de las prácticas.In recent years, computer programming has become a transversal tool in multiple
areas of knowledge. The student creates programs that present a desired behavior
in a given practical context through the programming. However, the writing process
demands the student usually of knowledge about multiple areas, domaining program-
ming languages, algorithms of specific purpose, and formal logic, among others.
Nowadays, the Universidad de La Laguna includes computer programming in
multiple official degrees. In these degrees the student faces the performance of
multiple laboratory practices where he has to demonstrate his knowledge related
to computer programming for solving a problem proposed by the teacher within
the context of the subject he teaches.
The process of correcting the practices involves a thorough analysis by the teachers
of the programming proposals made by the students. This usually involves asses-
sing a large number of proposals during the practice sessions, which results in the
level of detail in the evaluation being inevitably lower than desired. Consequently,
some students are dissatisfied with the grades obtained as well as exhaustion by
the teachers in the face of the workload concentrated in the practical sessions.
In this paper, the design, implementation, and validation of a software tool that
automates the assessment processes while facilitating self-assessment by students
during the development of practices is described
Búsqueda Tabú
La Busqueda Tabu (Tabu Search - TS) es un procedimiento metaheurÃstico cuya caracterÃstica distintiva es el uso de memoria adaptativa y de estrategias especiales de resolución de problemas. Su filosofÃa se basa en la explotación de diversas estrategias inteligentes para la resolución de problemas, basadas en procedimientos de aprendizaje. El marco de memoria adaptativa de TS explota la historia del proceso de resolución del problema haciendo referencia a cuatro dimensiones principales, consistentes en la propiedad de ser reciente, en frecuencia, en calidad, y en influencia