Gestión de recursos de una unidad de rescate en montaña

Este Trabajo de Fin de Grado va enfocado al desarrollo de un sistema eficaz para gestionar los recursos que componen una Unidad de Rescate en Montaña (URM). Estos recursos son tanto los medios humanos como los materiales, los primeros son los rescatadores, los segundos el material especializado que se emplea en las maniobras de rescate. Mantener información actualizada del estado del material es básico para garantizar la seguridad de las intervenciones de este tipo de unidad. Además saber qué cantidad, tipo y ubicación de dicho material, es básico documentar el empleo de este facilita la trazabilidad de su uso cumpliendo la normativa vigente que regula el trabajo en altura. Como modelo de forma de trabajo de una URM se tomará la perteneciente al Consorcio Provincial de Bomberos de Málaga (CPB Málaga). El sistema desarrollado es una aplicación web que bajo entorno Java Enterprise Edition (Java 2EE) que se ejecutará en un servidor Apache Tomcat y empleará una base de datos en MySql para almacenar la información, de esta forma se facilita el acceso distribuido de la gestión a los diferentes usuarios y el mantenimiento del sistema al estar todo centralizado, además de las ventajas que da un sistema desarrollado en Java que puede ser desplegado con independencia del sistema operativo empleado.

Dynamic Multi-Objective Optimization With jMetal and Spark: a Case Study

Technologies for Big Data and Data Science are receiving increasing research interest nowadays. This paper introduces the prototyping architecture of a tool aimed to solve Big Data Optimization problems. Our tool combines the jMetal framework for multi-objective optimization with Apache Spark, a technology that is gaining momentum. In particular, we make use of the streaming facilities of Spark to feed an optimization problem with data from different sources. We demonstrate the use of our tool by solving a dynamic bi-objective instance of the Traveling Salesman Problem (TSP) based on near real-time traffic data from New York City, which is updated several times per minute. Our experiment shows that both jMetal and Spark can be integrated providing a software platform to deal with dynamic multi-optimization problems.