Sistema multiagente para simulación de epidemias

El presente trabajo consiste en la elaboración de un sistema multiagente capaz de realizar simulaciones de enfermedades epidémicas, en determinados entornos, que pueden ser creados por los usuarios del sistema, así como la población que los ocupa, donde cada humano es un agente Jade. El trabajo se compone a su vez de cuatro módulos principales: una aplicación web realizada JSF, una aplicación de escritorio implementada en Java, el propio sistema multiagente que realiza las simulaciones, desarrollado usando Java sobre el framework de Jade y un servidor web que contiene al sistema multiagente y a la aplicación web mencionados anteriormente.El sistema desarrollado permite una gran cantidad de configuraciones sobre todos los aspectos que pueden influir en la simulación de una epidemia, como por ejemplo, parámetros de los entornos (tamaño, nivel de desarrollo, población de riesgo, etc.), población (porcentaje de población activa, estudiante, etc.) y enfermedades, así como sobre la propia simulación, ajustando por ejemplo el número de días de la duración o la probabilidad de que una persona decida ir a trabajar si está enferma. Además de realizar simulaciones, el sistema permite almacenarlas y consultarlas posteriormente, pudiendo tanto reproducirlas de nuevo como consultar información estadística detallada sobre la misma, así como distintas gráficas que muestran la evolución de la epidemia a lo largo de la simulación.Para garantizar un funcionamiento óptimo del sistema, este se ha ajustado y probado mediante diversas pruebas de estrés que garantizan que el rendimiento del mismo durante la realización de simulaciones es adecuado. Todo esto conforma un sistema cuya finalidad es la obtención de datos que puedan ser útiles de cara al estudio de enfermedades infecciosas potencialmente epidémicas y permitan extraer conclusiones sobre las mismas, ayudando al mejor entendimiento de este tipo de enfermedades y su comportamiento en determinados entornos.

Detección de Lugares con Camaras RGB-D. Aplicación a Cierre de Bucles en SLAM

En este trabajo se propone un método que combina descriptores de imágenes de intensidad y de profundidad para detectar de manera robusta el problema de cierre de bucle en SLAM. La robustez del método, proporcionada por el empleo conjunto de información de diversa naturaleza, permite detectar lugares revisitados en situaciones donde m´etodos basados solo en intensidad o en profundidad presentan dificultades (p.e. condiciones de iluminación deficientes, o falta de geometría). Además, se ha diseñado el métod cuenta su eficiencia, recurriendo para ello al detector FAST para extraer las características de las observaciones y al descriptor binario BRIEF. La detección de bucle se completa con una Bolsa de Palabras binarias. El rendimiento del método propuesto se ha evaluado en condiciones reales, obteniéndose resultados muy satisfactorios.