Dynamic analysis of earthquake phenomena by means of pseudo phase plane

This paper analyses earthquake data in the perspective of dynamical systems and its Pseudo Phase Plane representation. The seismic data is collected from the Bulletin of the International Seismological Centre. The geological events are characterised by their magnitude and geographical location and described by means of time series of sequences of Dirac impulses. Fifty groups of data series are considered, according to the Flinn-Engdahl seismic regions of Earth. For each region, Pearson’s correlation coefficient is used to find the optimal time delay for reconstructing the Pseudo Phase Plane. The Pseudo Phase Plane plots are then analysed and characterised.

Real-time tracking and reporting of dynamic events in hierarchical wireless sensor networks

Wireless Sensor Networks (WSNs) are highly distributed systems in which resource allocation (bandwidth, memory) must be performed efficiently to provide a minimum acceptable Quality of Service (QoS) to the regions where critical events occur. In fact, if resources are statically assigned independently from the location and instant of the events, these resources will definitely be misused. In other words, it is more efficient to dynamically grant more resources to sensor nodes affected by critical events, thus providing better network resource management and reducing endto- end delays of event notification and tracking. In this paper, we discuss the use of a WSN management architecture based on the active network management paradigm to provide the real-time tracking and reporting of dynamic events while ensuring efficient resource utilization. The active network management paradigm allows packets to transport not only data, but also program scripts that will be executed in the nodes to dynamically modify the operation of the network. This presumes the use of a runtime execution environment (middleware) in each node to interpret the script. We consider hierarchical (e.g. cluster-tree, two-tiered architecture) WSN topologies since they have been used to improve the timing performance of WSNs as they support deterministic medium access control protocols.

Dynamic Analysis and Pattern Visualization of Forest Fires

This paper analyses forest fires in the perspective of dynamical systems. Forest fires exhibit complex correlations in size, space and time, revealing features often present in complex systems, such as the absence of a characteristic length-scale, or the emergence of long range correlations and persistent memory. This study addresses a public domain forest fires catalogue, containing information of events for Portugal, during the period from 1980 up to 2012. The data is analysed in an annual basis, modelling the occurrences as sequences of Dirac impulses with amplitude proportional to the burnt area. First, we consider mutual information to correlate annual patterns. We use visualization trees, generated by hierarchical clustering algorithms, in order to compare and to extract relationships among the data. Second, we adopt the Multidimensional Scaling (MDS) visualization tool. MDS generates maps where each object corresponds to a point. Objects that are perceived to be similar to each other are placed on the map forming clusters. The results are analysed in order to extract relationships among the data and to identify forest fire patterns.

Metalearner based on Dynamic Neural Network for Strategic Bidding in electricity Markets

The restructuring of electricity markets, conducted to increase the competition in this sector, and decrease the electricity prices, brought with it an enormous increase in the complexity of the considered mechanisms. The electricity market became a complex and unpredictable environment, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. Software tools became, therefore, essential to provide simulation and decision support capabilities, in order to potentiate the involved players’ actions. This paper presents the development of a metalearner, applied to the decision support of electricity markets’ negotiation entities. The proposed metalearner executes a dynamic artificial neural network to create its own output, taking advantage on several learning algorithms implemented in ALBidS, an adaptive learning system that provides decision support to electricity markets’ players. The proposed metalearner considers different weights for each strategy, depending on its individual quality of performance. The results of the proposed method are studied and analyzed in scenarios based on real electricity markets’ data, using MASCEM - a multi-agent electricity market simulator that simulates market players’ operation in the market.

Selection Constructive based Hyper-heuristic for Dynamic Scheduling

A função de escalonamento desempenha um papel importante nos sistemas de produção. Os sistemas de escalonamento têm como objetivo gerar um plano de escalonamento que permite gerir de uma forma eficiente um conjunto de tarefas que necessitam de ser executadas no mesmo período de tempo pelos mesmos recursos. Contudo, adaptação dinâmica e otimização é uma necessidade crítica em sistemas de escalonamento, uma vez que as organizações de produção têm uma natureza dinâmica. Nestas organizações ocorrem distúrbios nas condições requisitos de trabalho regularmente e de forma inesperada. Alguns exemplos destes distúrbios são: surgimento de uma nova tarefa, cancelamento de uma tarefa, alteração na data de entrega, entre outros. Estes eventos dinâmicos devem ser tidos em conta, uma vez que podem influenciar o plano criado, tornando-o ineficiente. Portanto, ambientes de produção necessitam de resposta imediata para estes eventos, usando um método de reescalonamento em tempo real, para minimizar o efeito destes eventos dinâmicos no sistema de produção. Deste modo, os sistemas de escalonamento devem de uma forma automática e inteligente, ser capazes de adaptar o plano de escalonamento que a organização está a seguir aos eventos inesperados em tempo real. Esta dissertação aborda o problema de incorporar novas tarefas num plano de escalonamento já existente. Deste modo, é proposta uma abordagem de otimização – Hiper-heurística baseada em Seleção Construtiva para Escalonamento Dinâmico- para lidar com eventos dinâmicos que podem ocorrer num ambiente de produção, a fim de manter o plano de escalonamento, o mais robusto possível. Esta abordagem é inspirada em computação evolutiva e hiper-heurísticas. Do estudo computacional realizado foi possível concluir que o uso da hiper-heurística de seleção construtiva pode ser vantajoso na resolução de problemas de otimização de adaptação dinâmica.

Dynamic Analysis and Pattern Visualization of Forest Fires

This paper analyses forest fires in the perspective of dynamical systems. Forest fires exhibit complex correlations in size, space and time, revealing features often present in complex systems, such as the absence of a characteristic length-scale, or the emergence of long range correlations and persistent memory. This study addresses a public domain forest fires catalogue, containing information of events for Portugal, during the period from 1980 up to 2012. The data is analysed in an annual basis, modelling the occurrences as sequences of Dirac impulses with amplitude proportional to the burnt area. First, we consider mutual information to correlate annual patterns. We use visualization trees, generated by hierarchical clustering algorithms, in order to compare and to extract relationships among the data. Second, we adopt the Multidimensional Scaling (MDS) visualization tool. MDS generates maps where each object corresponds to a point. Objects that are perceived to be similar to each other are placed on the map forming clusters. The results are analysed in order to extract relationships among the data and to identify forest fire patterns.

PIASA: A power and interference aware resource management strategy for heterogeneous workloads in cloud data centers

Cloud data centers have been progressively adopted in different scenarios, as reflected in the execution of heterogeneous applications with diverse workloads and diverse quality of service (QoS) requirements. Virtual machine (VM) technology eases resource management in physical servers and helps cloud providers achieve goals such as optimization of energy consumption. However, the performance of an application running inside a VM is not guaranteed due to the interference among co-hosted workloads sharing the same physical resources. Moreover, the different types of co-hosted applications with diverse QoS requirements as well as the dynamic behavior of the cloud makes efficient provisioning of resources even more difficult and a challenging problem in cloud data centers. In this paper, we address the problem of resource allocation within a data center that runs different types of application workloads, particularly CPU- and network-intensive applications. To address these challenges, we propose an interference- and power-aware management mechanism that combines a performance deviation estimator and a scheduling algorithm to guide the resource allocation in virtualized environments. We conduct simulations by injecting synthetic workloads whose characteristics follow the last version of the Google Cloud tracelogs. The results indicate that our performance-enforcing strategy is able to fulfill contracted SLAs of real-world environments while reducing energy costs by as much as 21%.

Quadros Elétricos Inteligentes-Smart Panels

Na sociedade atual, a preocupação com o ambiente, por um lado, e com o conforto e a segurança, por outro, faz com que a sustentabilidade energética se assuma como uma forma de intervenção adequada às exigências de qualidade de vida e à eficiência no âmbito da economia. Nesta conformidade, é incontornável a mais-valia do Smart Panel, um quadro elétrico inteligente criado com vista à consecução daqueles desideratos, o que motivou o tema do presente trabalho. Assim, pretende-se demonstrar as potencialidades do Smart Panel, um novo conceito de quadro elétrico que visa a otimização da sua funcionalidade na gestão dinâmica e pragmática das instalações elétricas, nomeadamente no que respeita ao controlo, monitorização e atuação sobre os dispositivos, quer in loco quer, sobretudo, à distância. Para a consecução deste objetivo, concorrem outros que o potenciam, designadamente a compreensão do funcionamento do quadro elétrico (QE) tradicional, a comparação deste com o Smart Panel e a demonstração das vantagens da utilização desta nova tecnologia. A grande finalidade do trabalho desenvolvido é, por um lado, colocar a formação académica ao serviço de um bom desempenho profissional futuro, por outro ir ao encontro da tendência tecnológica inerente às necessidades que o homem, hoje, tem de controlar. Deste modo, num primeiro momento, é feita uma abordagem geral ao quadro eléctrico tradicional a fim de ser compreendido o seu funcionamento, aplicações e potencialidades. Para tanto, a explanação inclui a apresentação de conceitos teóricos subjacentes à conceção, produção e montagem do QE. São explicitados os diversos componentes que o integram e funções que desempenham, bem como as interações que estabelecem entre si e os normativos a que devem obedecer, para conformidade. Houve a preocupação de incluir imagens coadjuvantes das explicações, descrições e procedimentos técnicos. No terceiro capítulo é abordada a tecnologia Smart Panel, introduzindo o conceito e objetivos que lhe subjazem. Explicita-se o modo de funcionamento deste sistema que agrupa proteção, supervisão, controlo, armazenamento e manutenção preventiva, e demonstra-se de que forma a capacidade de leitura de dados, de comunicação e de comando do quadro elétrico à distância se afigura uma revolução tecnológica facilitadora do cumprimento das necessidades de segurança, conforto e economia da vida moderna. Os capítulos quarto, quinto e sexto versam uma componente prática do trabalho. No capítulo quarto é explanado um suporte formativo e posterior demonstração do kit de ensaio, que servirá de apoio à apresentação da tecnologia Smart Panel aos clientes. Além deste suporte de formação, no quinto capítulo é elaborada uma lista de procedimentos de verificação a serem executados aos componentes de comunicação que integram o Smart Panel, para fornecimento ao quadrista. Por fim, no sexto capítulo incluem-se dois casos de estudo: o estudo A centra-se na aplicação da tecnologia Smart Panel ao projeto de um QE tradicional, que implica fazer o levantamento de toda a aparelhagem existente e, de seguida, proceder à transposição para a tecnologia Smart Panel por forma a cumprir os requisitos estabelecidos pelo cliente. O estudo de caso B consiste na elaboração de um projeto de um quadro eléctrico com a tecnologia Smart Panel em função de determinados requisitos e necessidades do cliente, por forma a garantir as funções desejadas.