Avances en algoritmos de estimación de distribuciones. Alternativas en el aprendizaje y representación de problemas

131 p.: graf.

Algoritmos meméticos en problemas de investigación operativa

En este artículo se plantea la resolución de un problema de Investigación Operativa utilizando PHPSimplex (herramienta online de resolución de problemas de optimización utilizando el método Simplex), Solver de Microsoft Excel y un prototipo híbrido que combina las teorías de los Algoritmos Genéticos con una técnica heurística de búsqueda local. La hibridación de estas dos técnicas es conocida como Algoritmo Memético. Este prototipo será capaz de resolver problemas de Optimización con función de maximización o minimización conocida, superando las restricciones que se planteen. Los tres métodos conseguirán buenos resultados ante problemas sencillos de Investigación Operativa, sin embargo, se propone otro problema en el cual el Algoritmo Memético y la herramienta Solver de Microsoft Excel, alcanzarán la solución óptima. La resolución del problema utilizando PHPSimplex resultará inviable. El objetivo, además de resolver el problema propuesto, es comparar cómo se comportan los tres métodos anteriormente citados ante el problema y cómo afrontan las dificultades que éste presenta. Además, este artículo pretende dar a conocer diferentes técnicas de apoyo a la toma de decisiones, con la intención de que se utilicen cada vez más en el entorno empresarial sustentando, de esta manera, las decisiones mediante la matemática o la Inteligencia Artificial y no basándose únicamente en la experiencia.

Implementación de algoritmos de Inteligencia Swarm con fines didácticos

Con este proyecto hemos querido proporcionar un conjunto de recursos útiles para la impartición de un curso de Swarm Intelligence enfocado a la Particle Swarm Optimization (PSO). Estos recursos constan de una aplicación en NetLogo para poder experimentar, ejecutar y visualizar los diferentes modelos de la PSO, un review de la Swarm Intelligence profundizando en la PSO y una ontología de PSO que incluye los recursos bibliográficos necesarios para la investigación y la escritura de artículos.

Algoritmos multi-objetivos para la optimización de una secuencia de matrices generadoras en computación cuántica topológica

Quantum Computing is a relatively modern field which simulates quantum computation conditions. Moreover, it can be used to estimate which quasiparticles would endure better in a quantum environment. Topological Quantum Computing (TQC) is an approximation for reducing the quantum decoherence problem1, which is responsible for error appearance in the representation of information. This project tackles specific instances of TQC problems using MOEAs (Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithms). A MOEA is a type of algorithm which will optimize two or more objectives of a problem simultaneously, using a population based approach. We have implemented MOEAs that use probabilistic procedures found in EDAs (Estimation of Distribution Algorithms), since in general, EDAs have found better solutions than ordinary EAs (Evolutionary Algorithms), even though they are more costly. Both, EDAs and MOEAs are population-based algorithms. The objective of this project was to use a multi-objective approach in order to find good solutions for several instances of a TQC problem. In particular, the objectives considered in the project were the error approximation and the length of a solution. The tool we used to solve the instances of the problem was the multi-objective framework PISA. Because PISA has not too much documentation available, we had to go through a process of reverse-engineering of the framework to understand its modules and the way they communicate with each other. Once its functioning was understood, we began working on a module dedicated to the braid problem. Finally, we submitted this module to an exhaustive experimentation phase and collected results.

New signal processing algorithms for automated external defibrillators

[ES]La fibrilación ventricular (VF) es el primer ritmo registrado en el 40\,\% de las muertes súbitas por paro cardiorrespiratorio extrahospitalario (PCRE). El único tratamiento eficaz para la FV es la desfibrilación mediante una descarga eléctrica. Fuera del hospital, la descarga se administra mediante un desfibrilador externo automático (DEA), que previamente analiza el electrocardiograma (ECG) del paciente y comprueba si presenta un ritmo desfibrilable. La supervivencia en un caso de PCRE depende fundamentalmente de dos factores: la desfibrilación temprana y la resucitación cardiopulmonar (RCP) temprana, que prolonga la FV y por lo tanto la oportunidad de desfibrilación. Para un correcto análisis del ritmo cardiaco es necesario interrumpir la RCP, ya que, debido a las compresiones torácicas, la RCP introduce artefactos en el ECG. Desafortunadamente, la interrupción de la RCP afecta negativamente al éxito en la desfibrilación. En 2003 se aprobó el uso del DEA en pacientes entre 1 y 8 años. Los DEA, que originalmente se diseñaron para pacientes adultos, deben discriminar de forma precisa las arritmias pediátricas para que su uso en niños sea seguro. Varios DEAs se han adaptado para uso pediátrico, bien demostrando la precisión de los algoritmos para adultos con arritmias pediátricas, o bien mediante algoritmos específicos para arritmias pediátricas. Esta tesis presenta un nuevo algoritmo DEA diseñado conjuntamente para pacientes adultos y pediátricos. El algoritmo se ha probado exhaustivamente en bases de datos acordes a los requisitos de la American Heart Association (AHA), y en registros de resucitación con y sin artefacto RCP. El trabajo comenzó con una larga fase experimental en la que se recopilaron y clasificaron retrospectivamente un total de 1090 ritmos pediátricos. Además, se revisó una base de arritmias de adultos y se añadieron 928 nuevos ritmos de adultos. La base de datos final contiene 2782 registros, 1270 se usaron para diseñar el algoritmo y 1512 para validarlo. A continuación, se diseñó un nuevo algoritmo DEA compuesto de cuatro subalgoritmos. Estos subalgoritmos están basados en un conjunto de nuevos parámetros para la detección de arritmias, calculados en diversos dominios de la señal, como el tiempo, la frecuencia, la pendiente o la función de autocorrelación. El algoritmo cumple las exigencias de la AHA para la detección de ritmos desfibrilables y no-desfibrilables tanto en pacientes adultos como en pediátricos. El trabajo concluyó con el análisis del comportamiento del algoritmo con episodios reales de resucitación. En los ritmos que no contenían artefacto RCP se cumplieron las exigencias de la AHA. Posteriormente, se estudió la precisión del algoritmo durante las compresiones torácicas, antes y después de filtrar el artefacto RCP. Para suprimir el artefacto se utilizó un nuevo método desarrollado a lo largo de la tesis. Los ritmos desfibrilables se detectaron de forma precisa tras el filtrado, los no-desfibrilables sin embargo no.

Un método para el taladro de aluminio que facilita la unión por remaches de los componentes aeronáuticos

189 p. : il. col.

Detección de límites arquitectónicos en edificios históricos combinando imágenes digitales con nubes de puntos

[ES] El proyecto estudia algoritmos de detección de bordes aplicados a imágenes fotográficas y procedentes de nubes de puntos, posteriormente combina los resultados y analiza las posibilidades de mejora de la solución conjunta.

Sistema de entrenamiento para un brazo articulado portátil

El proyecto está enmarcado dentro del ámbito de la robótica enfocada a la rehabilitación, asistencia y compensación funcional de personas con discapacidades motoras. Se ha querido desarrollar un sistema de entrenamiento en el que el usuario final pueda decidir qué interfaces y configuraciones se adaptan mejor a sus habilidades para controlar el brazo articulado iARM.

Interacción corporal con el ordenador para niños con restricciones motoras

Para los niños el juego es la manera más natural de aprender. Mediante el juego los niños interactúan con su entorno. Cuando se trata de niños con graves restricciones motoras esta interacción se ve limitada. Es por esta razón por la que intentamos poner los medios existentes a su disposición. Este proyecto muestra una interfaz persona-computador para manejar un robot Lego Mindstorm RCX en un entorno virtual proyectado sobre una superficie. En todo momento el sistema es capaz de determinar la posición del robot mediante un sensor Microsoft Kinect. Pretende ser el primer paso en la creación de una interfaz persona-computador para niños con restricciones motoras que ayude en su rehabilitación.

Propagación y Extinción de Incendios Forestales y Urbanos para Entornos de Entrenamiento Virtuales

La formación de los bomberos es un proceso que incluye contenidos prácticos sobre cómo actuar ante incendios forestales y urbanos. La utilización de simuladores físicos tiene limitaciones impuestas por las condiciones de seguridad requeridas. Realizar prácticas controladas en condiciones reales está también altamente limitado por razones de factibilidad y de seguridad. Por tanto, la utilización de sistemas de entrenamiento de Realidad Virtual tiene especial relevancia.Las aportaciones de esta tesis están centradas en tres aspectos. El primero es el desarrollo de un entorno virtual para la simulación del entrenamiento e bomberos. Los escenarios considerados incluyen entornos forestales urbanos y mixtos. El entorno virtual puede ser accedido por bomberos que asumen distintos roles.El segundo es la generación de los algoritmos necesarios de la propagación y extinción de incendios dentro de los parámetros de interactividad del simulador. Para cumplir estos requisitos, se ha reducido la complejidad algorítmica a los elementos más fundamentales, entre ellos, la pendiente del terreno y la velocidad y dirección del viento. Además, se han añadido diversos efectos que aportan realismo a la propagación del fuego y su extinción: Spotting Fires, evaporación, modelo WaterJet.La definición de los escenarios incluye la clasificación del terreno o uso del suelo, los edificios y las barreras. La reconstrucción de escenarios reales a partir de información existente plantea problemas de heterogeneidad entre las distintas fuentes. La tercera aportación de esta tesis presenta las tecnologías semánticas como herramientas para solucionar los problemas de heterogeneidad de los datos y los distintos roles de los usuarios del sistema.

Análisis del comportamiento del CTC con problemas de clases muy desbalanceadas del repositorio KEEL

En este proyecto se analiza y compara el comportamiento del algoritmo CTC diseñado por el grupo de investigación ALDAPA usando bases de datos muy desbalanceadas. En concreto se emplea un conjunto de bases de datos disponibles en el sitio web asociado al proyecto KEEL (http://sci2s.ugr.es/keel/index.php) y que han sido ya utilizadas con diferentes algoritmos diseñados para afrontar el problema de clases desbalanceadas (Class imbalance problem) en el siguiente trabajo: A. Fernandez, S. García, J. Luengo, E. Bernadó-Mansilla, F. Herrera, "Genetics-Based Machine Learning for Rule Induction: State of the Art, Taxonomy and Comparative Study". IEEE Transactions on Evolutionary Computation 14:6 (2010) 913-941, http://dx.doi.org/10.1109/TEVC.2009.2039140 Las bases de datos (incluidas las muestras del cross-validation), junto con los resultados obtenidos asociados a la experimentación de este trabajo se pueden encontrar en un sitio web creado a tal efecto: http://sci2s.ugr.es/gbml/. Esto hace que los resultados del CTC obtenidos con estas muestras sean directamente comparables con los obtenidos por todos los algoritmos obtenidos en este trabajo.

Simulación de incendios forestales y urbanos

La única forma que tienen los profesionales de aprender los procedimientos de extinción de incendios y gestión de los recursos es a través de maquetas o simulacros controlados. Este proyecto hace énfasis en la verificación de un conjunto de algoritmos de simulación y propagación de incendios facilitando la validación de los mismos por expertos. Los algoritmos validados se integrarán en un simulador interactivo dirigido al entrenamiento e instrucción del uso de los recursos para la extinción de incendios.

Una aproximación integral desde la metodología del descubrimiento del conocimiento al problema de la predicción de supervivencia en el desastre del Titanic

El objetivo de este trabajo es estudiar el Desastre del Titanic, utilizando la metodología del Descubrimiento del Conocimiento (KDD). La tesis propone diferentes variantes de cómo aplicar técnicas de Minería de Datos y herramientas del Aprendizaje Automático para predecir de forma eficiente la sobrevivencia de los pasajeros. Con este fin se han adaptado diferentes algoritmos de pre-procesamiento de datos, selección de variables y clasificación, a las características particulares del problema tratado. Algunos de estos algoritmos han sido implementados o sus implementaciones han sido modificadas para el caso específico del problema del Titanic.

Water quality assessment and characterisation of chlorophyll-a variability related to river discharges, within the southeastern Bay of Biscay : evaluation and development of chlorophyll-a algorithms for MODIS and MERIS imagery

222 p. : il.

Skeleton based visual pattern recognition. Applications to tabletop interaction

211 p. :il.