Computación Natural en Redes Vehiculares

Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech. Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO) del Gobierno de España y fondos FEDER con el proyecto roadME con TIN2011-28194 (http://roadme.lcc.uma.es). Beca de código AP2010-3108 del Ministerio de Educación, Cultura y Deporte del Gobierno Español

Natural computing for vehicular networks

La presente tesis aborda el diseño inteligente de soluciones para el despliegue de redes vehiculares ad-hoc (vehicular ad hoc networks, VANETs). Estas son redes de comunicación inalámbrica formada principalmente por vehículos y elementos de infraestructura vial. Las VANETs ofrecen la oportunidad para desarrollar aplicaciones revolucionarias en el ámbito de la seguridad y eficiencia vial. Al ser un dominio tan novedoso, existe una serie de cuestiones abiertas, como el diseño de la infraestructura de estaciones base necesaria y el encaminamiento (routing) y difusión (broadcasting) de paquetes de datos, que todavía no han podido resolverse empleando estrategias clásicas. Es por tanto necesario crear y estudiar nuevas técnicas que permitan de forma eficiente, eficaz, robusta y flexible resolver dichos problemas. Este trabajo de tesis doctoral propone el uso de computación inspirada en la naturaleza o Computación Natural (CN) para tratar algunos de los problemas más importantes en el ámbito de las VANETs, porque representan una serie de algoritmos versátiles, flexibles y eficientes para resolver problemas complejos. Además de resolver los problemas VANET en los que nos enfocamos, se han realizado avances en el uso de estas técnicas para que traten estos problemas de forma más eficiente y eficaz. Por último, se han llevado a cabo pruebas reales de concepto empleando vehículos y dispositivos de comunicación reales en la ciudad de Málaga (España). La tesis se ha estructurado en cuatro grandes fases. En la primera fase, se han estudiado los principales fundamentos en los que se basa esta tesis. Para ello se hizo un estudio exhaustivo sobre las tecnologías que emplean las redes vehiculares, para así, identificar sus principales debilidades. A su vez, se ha profundizado en el análisis de la CN como herramienta eficiente para resolver problemas de optimización complejos, y de cómo utilizarla en la resolución de los problemas en VANETs. En la segunda fase, se han abordado cuatro problemas de optimización en redes vehiculares: la transferencia de archivos, el encaminamiento (routing) de paquetes, la difusión (broadcasting) de mensajes y el diseño de la infraestructura de estaciones base necesaria para desplegar redes vehiculares. Para la resolución de dichos problemas se han propuesto diferentes algoritmos CN que se clasifican en algoritmos evolutivos (evolutionary algorithms, EAs), métodos de inteligencia de enjambre (swarm intelligence, SI) y enfriamiento simulado (simulated annealing, SA). Los resultados obtenidos han proporcionado protocolos de han mejorado de forma significativa las comunicaciones en VANETs. En la tercera y última fase, se han realizado experimentos empleando vehículos reales circulando por las carreteras de Málaga y que se comunicaban entre sí. El principal objetivo de estas pruebas ha sido el validar las mejoras que presentan los protocolos que se han optimizado empleando CN. Los resultados obtenidos de las fases segunda y tercera confirman la hipótesis de trabajo, que la CN es una herramienta eficiente para tratar el diseño inteligente en redes vehiculares

Comunicación eficiente entre vehículos aplicando un algoritmo multi-objetivo paralelo

El encaminamiento de datos en redes vehiculares presenta un desafío debido a los frecuentes e inesperados cambios de topología. En este estudio presentamos un algoritmo de optimización multiobjetivo paralelo para tratar este tipo de problemas con el fin de maximizar la cantidad de datos que se intercambian y minimizar los tiempos de transmisión. Esta forma de abordarlo es novedosa porque en este dominio la mayoría de trabajos de optimización emplean técnicas secuenciales y/o mono-objetivas, hecho que limita su eficacia. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo optimizado mejora de forma significativa a las otras propuestas en el estado del arte. Además, la aplicación de nuestro modelo paralelo obtiene una eficiencia computacional mayor de un 86%.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech. Beca FPU (AP2010-3108) otorgada por el Gobierno de España. Proyecto TIN 2011-28194 (roadME) del Ministerio de Economía y Competitividad y fondos FEDER dentro y el proyecto número 8.06/5.47.4142 en colaboración con la VSB-Technical University de Ostrava

Enabling Low Cost Smart Road Traffic Sensing

Accurate traffic monitoring is a key aspect to develop Smart Mobility services. A road traffic monitoring system based on a network of sensors capturing together information from wireless interfaces of the devices inside the vehicles and also data about noise level is introduced here. This type of sensors obtain accurate road traffic flows and allow noise maps, that can be further analyzed to provide advanced services for mobility and pollution in the roads. Our main goal here is to develop such sensors at low cost with commodity devices, so as to boost their utilization.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Competición CAEPIA-App: senseUMA

El Campus de Teatinos de la Universidad de Málaga cubre un área considerable dentro de la cuidad de Málaga (aproximadamente 2 kilómetros 2 ). Por dicho campus cada dı́a transitan miles de personas pertenecientes a la comunidad universitaria (como alumnos, docentes y personal), además de viandantes que cruzan dicha zona de la ciudad. Estos números nos invitan a entender que este campus, como otros, pueden ser vistos como pequeñas ciudades. Ası́, aparecen retos a tratar como en dichas ciudades aplicando soluciones similares las empleadas en Ciudades Inteligentes. En este trabajo se presenta una aplicación, senseUMA que pretende paliar diferentes problemas relacionados con la movilidad dentro del campus ofreciendo información de utilidad a los usuarios. La idea fundamental de este proyecto es la de recolectar datos mediante sensores que hemos instalado en diferentes zonas de interés. Estos datos son relativos a la movilidad de peatones y vehı́culos, ası́ como mediciones del ruido ambiental. El análisis de la información que se genera sirve como base para la detección de los posibles patrones de movilidad y flujos vehiculares que ayudan al entendimiento de la compleja dinámica de estos agentes dentro del campus.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech. This research has been partially funded by the Spanish MINECO and FEDER projects TIN2016-81766-REDT (http://cirti.es), and TIN2017-88213-R (http://6city.lcc.uma.es)

Multiobjective electric vehicle charging station locations in a city scale area: Malaga study case.

This article presents a multiobjective variation of the problem of locating electric vehicle charging stations (EVCS) in a city known as the Multiobjective Electric Vehicle Charging Stations Locations (MO-EVCS-L) problem. MO-EVCS-L considers two conflicting objectives: maximizing the quality of service of the charging station network and minimizing the deployment cost when installing different types of charging stations. Two multiobjective metaheuristics are proposed to address MO-EVCS-L: the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, version II (NSGA-II) and the Strength Pareto Evolutionary Algorithm, version 2 (SPEA2). The experimental analysis is performed on a real-world case study defined in Malaga, Spain, and it compares the proposed approaches with a baseline algorithm. Results show that the SPEA2 computes the most competitive solutions, even though both metaheuristics found an accurate set of solutions that provide different trade-offs between the quality of service and the installation costs.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech