Resilient Distributed Optimization Algorithms for Resource Allocation

Distributed algorithms provide flexibility over centralized algorithms for resource allocation problems, e.g., cyber-physical systems. However, the distributed nature of these algorithms often makes the systems susceptible to man-in-the-middle attacks, especially when messages are transmitted between price-taking agents and a central coordinator. We propose a resilient strategy for distributed algorithms under the framework of primal-dual distributed optimization. We formulate a robust optimization model that accounts for Byzantine attacks on the communication channels between agents and coordinator. We propose a resilient primal-dual algorithm using state-of-the-art robust statistics methods. The proposed algorithm is shown to converge to a neighborhood of the robust optimization model, where the neighborhood's radius is proportional to the fraction of attacked channels.Comment: 15 pages, 1 figure, accepted to CDC 201

Accelerating Incremental Gradient Optimization with Curvature Information

This paper studies an acceleration technique for incremental aggregated gradient ({\sf IAG}) method through the use of \emph{curvature} information for solving strongly convex finite sum optimization problems. These optimization problems of interest arise in large-scale learning applications. Our technique utilizes a curvature-aided gradient tracking step to produce accurate gradient estimates incrementally using Hessian information. We propose and analyze two methods utilizing the new technique, the curvature-aided IAG ({\sf CIAG}) method and the accelerated CIAG ({\sf A-CIAG}) method, which are analogous to gradient method and Nesterov's accelerated gradient method, respectively. Setting $\kappa$ to be the condition number of the objective function, we prove the $R$ linear convergence rates of $1 - \frac{4c_0 \kappa}{(\kappa+1)^2}$ for the {\sf CIAG} method, and $1 - \sqrt{\frac{c_1}{2\kappa}}$ for the {\sf A-CIAG} method, where $c_0,c_1 \leq 1$ are constants inversely proportional to the distance between the initial point and the optimal solution. When the initial iterate is close to the optimal solution, the $R$ linear convergence rates match with the gradient and accelerated gradient method, albeit {\sf CIAG} and {\sf A-CIAG} operate in an incremental setting with strictly lower computation complexity. Numerical experiments confirm our findings. The source codes used for this paper can be found on \url{http://github.com/hoitowai/ciag/}.Comment: 22 pages, 3 figures, 3 tables. Accepted by Computational Optimization and Applications, to appea

Comportamiento del monóxido de carbono y el clima en la ciudad de Toluca, de 1995 a 2001

Uno de los gases contaminantes con mayor distribución y concentración en Toluca y su área metropolitana es el monóxido de carbono que, al igual que el dióxido de azufre y el dióxido de carbono, es generado principalmente por la combustión automotriz y, en segundo lugar por el sector industrial. Sin embargo, debido a la activa dinámica de los vientos en la mayor parte del año, estos gases tienden a dispersarse en todo el valle; solamente durante el invierno la concentración y la distribución del monóxido de carbono se encuentran por encima de las normas establecidas en la legislación vigente. Por eso se considera la calidad del aire como satisfactoria, aunque por su combinación con las bajas temperaturas del periodo invernal y la baja humedad del aire, tiende a representar riesgos para la salud humana

A Discrete-time Networked Competitive Bivirus SIS Model

The paper deals with the analysis of a discrete-time networked competitive bivirus susceptible-infected-susceptible (SIS) model. More specifically, we suppose that virus 1 and virus 2 are circulating in the population and are in competition with each other. We show that the model is strongly monotone, and that, under certain assumptions, it does not admit any periodic orbit. We identify a sufficient condition for exponential convergence to the disease-free equilibrium (DFE). Assuming only virus 1 (resp. virus 2) is alive, we establish a condition for global asymptotic convergence to the single-virus endemic equilibrium of virus 1 (resp. virus 2) -- our proof does not rely on the construction of a Lyapunov function. Assuming both virus 1 and virus 2 are alive, we establish a condition which ensures local exponential convergence to the single-virus equilibrium of virus 1 (resp. virus 2). Finally, we provide a sufficient (resp. necessary) condition for the existence of a coexistence equilibrium

Transformación digital en el proceso aduanero de importación en las agencias de aduanas de Lima durante la pandemia COVID 19. Perú 2020-2021

La pandemia Covi-19 en el Perú trajo consigo un entorno cambiante, procesos nuevos de regulaciones aduaneras e implementaciones de canales virtuales y son pocas agencias de aduanas que han podido adaptar positivamente. Debido a que se buscaba evitar el contacto físico entre las personas y surgieron carencias ante la necesidad de hacer operaciones de manera virtual. Por tal motivo, la Aduana Peruana realizó múltiples esfuerzos en ampliar sus implementaciones de sus plataformas digitales. Pero el Perú aún tiene una brecha digital con respecto a otros países para poder competir, generar seguridad y estar estandarizado ante los demás entes reguladores, gubernamentales y organizaciones a nivel mundial. El objetivo principal de la investigación es comprender el efecto de “La Transformación Digital en el proceso Aduanero de Importación en las Agencias de Aduana de Lima durante la Pandemia COVI 19. Perú 2020-2021”. La presente investigación comprende recopilación bibliográfica y la metodología a desarrollar será mediante un enfoque cualitativo y cuantitativo del tipo exploratoria-descriptiva y muestreo por conveniencia. Se realizaron 21 encuestas, las cuales fueron válidas, tabuladas e interpretadas, debido que no se pudo obtener un tamaño muestral mayor, lo cual impidió hacer un análisis de mayor profundidad, por limitaciones de tiempo y confidencialidad