Planificación de la producción en sistemas poco complejos. (Algoritmo de planificación de BOLD APS)

BOLD APS es un software diseñado para solventar el problema de la planificación de la producción. Como tal, cuenta con un algoritmo, en continuo desarrollo, cuya función es tomar las decisiones oportunas para obtener una buena programación de tareas. Este proyecto consta de dos fases: la principal comprende el diseño e implementación de una nueva sección dentro del algoritmo de planificación de la producción que utiliza la empresa Global Planning Solution, con el objetivo de ofrecer mejoras en la calidad de las soluciones actuales; la fase secundaria consiste en una labor de depuración, limpieza y ordenación del código, para facilitar su comprensión y posterior modificación.

Software para la representación gráfica a la solución de ruteo y carga de vehículos en algoritmo de tipo 2L-CVRP

El siguiente artículo presenta el trabajo realizado en la creación de una aplicación de software libre que representa gráficamente las rutas generadas y la distribución de los elementos transportados en el interior de un vehículo de carga.

Paralelización del algoritmo Rho de Pollard utilizando el protocolo de paso por mensajes MPI

El agoritmo Rho de Pollard es uno de los mejores conocidos para resolver el problema del logaritmo discreto. Se trata de una implementación de una paralelización utilizando MPI sobre un clúster. El lector encontrará en este proyecto el algoritmo de paralelización utilizado, así como, un conjunto de pruebas y resultados de la ejecución debidamente analizados.

La teoría de Morales-Ramis y el algoritmo de Kovacic

La teor\'\ı a de Morales–Ramis es la teor\'\ı a de Galois en el contextode los sistemas din\'amicos y relaciona dos tipos diferentes de integrabilidad:integrabilidad en el sentido de Liouville de un sistema hamiltonianoe integrabilidad en el sentido de la teor\'\ı a de Galois diferencial deuna ecuaci\'on diferencial. En este art\'\i culo se presentan algunas aplicacionesde la teor\'\i a de Morales–Ramis en problemas de no integrabilidadde sistemas hamiltonianos cuya ecuaci\'on variacional normal a lo largode una curva integral particular es una ecuaci\'on diferencial lineal desegundo orden con coeficientes funciones racionales. La integrabilidadde la ecuaci\'on variacional normal es analizada mediante el algoritmode Kovacic.

Propuesta de algoritmo para el diagnóstico de hipocalcemia tras tiroidectomía

Para diagnosticar la hipocalcemia, que a veces se presenta tras una tiroidectomia, habitualmente se recurre a la medida del ion calcio y a la evaluación de síntomas específicos de hipocalcemia (tetania, signo de Trousseau) o inespecíficos (parestesia, vómitos, etc) en los días posteriores a la intervención. Sería ideal que existiesen magnitudes bioquímicas que permitieran diagnosticar precozmente esta hipocalcemia y sintomatologia. Recientemente, se ha demostrado que las concentraciones intraoperatorias de paratirina (PTH) informan sobre el estado funcional de las glándulas paratiroides tras la tiroidectomia, por lo que éstas serian las magnitudes ideales que buscamos.

Optimización y aproximación al problema de la regresión simbólica a través de Straight Line Programs (SLP's) y algoritmos genéticos : Entrenamiento genético de SLP's

El problema de la regresión simbólica consiste en el aprendizaje, a partir de un conjunto muestra de datos obtenidos experimentalmente, de una función desconocida. Los métodos evolutivos han demostrado su eficiencia en la resolución de instancias de dicho problema. En este proyecto se propone una nueva estrategia evolutiva, a través de algoritmos genéticos, basada en una nueva estructura de datos denominada Straight Line Program (SLP) y que representa en este caso expresiones simbólicas. A partir de un SLP universal, que depende de una serie de parámetros cuya especialización proporciona SLP's concretos del espacio de búsqueda, la estrategia trata de encontrar los parámetros óptimos para que el SLP universal represente la función que mejor se aproxime al conjunto de puntos muestra. De manera conceptual, este proyecto consiste en un entrenamiento genético del SLP universal, utilizando los puntos muestra como conjunto de entrenamiento, para resolver el problema de la regresión simbólica.

Predicción de incendios forestales basada en algoritmos evolutivos guiados por los datos

En este trabajo se propone un método para mejorar la predicción de la propagación de incendios forestales. En la actualidad existen diversos simuladores de comportamiento del fuego los cuales utilizan diversos parámetros de entrada. Estos parámetros de entrada suelen ser una fuente de imprecisión dada la dificultad que resulta disponer de sus valores reales. Este trabajo intenta mejorar las predicciones mediante la mejora de la precisión de los parámetros de entrada. Se utiliza un algoritmo genético guiado utilizando conocimiento disponible. Los resultados observados demuestran que utilizar conocimiento mejora la precisión de las predicciones y acelera dicho proceso.

Efficient knowledge retrieval to calibrate input variables in forest fire prediction

Forest fires are a serious threat to humans and nature from an ecological, social and economic point of view. Predicting their behaviour by simulation still delivers unreliable results and remains a challenging task. Latest approaches try to calibrate input variables, often tainted with imprecision, using optimisation techniques like Genetic Algorithms. To converge faster towards fitter solutions, the GA is guided with knowledge obtained from historical or synthetical fires. We developed a robust and efficient knowledge storage and retrieval method. Nearest neighbour search is applied to find the fire configuration from knowledge base most similar to the current configuration. Therefore, a distance measure was elaborated and implemented in several ways. Experiments show the performance of the different implementations regarding occupied storage and retrieval time with overly satisfactory results.

Spacial debris collector robot : An AI-based and autonomous debris collector satellite simulation

In this paper the core functions of an artificial intelligence (AI) for controlling a debris collector robot are designed and implemented. Using the robot operating system (ROS) as the base of this work a multi-agent system is built with abilities for task planning.

Genetic algorithm for sequencing in midex model non-permutation flowshops using constrained buffers

Este trabajo presenta un Algoritmo Genético (GA) del problema de secuenciar unidades en una línea de producción. Se tiene en cuenta la posibilidad de cambiar la secuencia de piezas mediante estaciones con acceso a un almacén intermedio o centralizado. El acceso al almacén además está restringido, debido al tamaño de las piezas.AbstractThis paper presents a Genetic Algorithm (GA) for the problem of sequencing in a mixed model non-permutation flowshop. Resequencingis permitted where stations have access to intermittent or centralized resequencing buffers. The access to a buffer is restricted by the number of available buffer places and the physical size of the products.

Simulación Monte Carlo de las dosis en tumores de pulmón en tratamientos de radioterapia estereotáxica extracraneal

Estudio elaborado a partir de una estancia en el Karolinska University Hospital, Suecia, entre marzo y junio del 2006. En la radioterapia estereotáxica extracraneal (SBRT) de tumores de pulmón existen principalmente dos problemas en el cálculo de la dosis con los sistemas de planificación disponibles: la precisión limitada de los algoritmos de cálculo en presencia de tejidos con densidades muy diferentes y los movimientos debidos a la respiración del paciente durante el tratamiento. El objetivo de este trabajo ha sido llevar a cabo la simulación con el código Monte Carlo PENELOPE de la distribución de dosis en tumores de pulmón en casos representativos de tratamientos con SBRT teniendo en cuenta los movimientos respiratorios y su comparación con los resultados de varios planificadores. Se han estudiado casos representativos de tratamientos de SBRT en el Karolinska University Hospital. Los haces de radiación se han simulado mediante el código PENELOPE y se han usado para la obtención de los resultados MC de perfiles de dosis. Los resultados obtenidos para el caso estático (sin movimiento respiratorio ) ponen de manifiesto que, en comparación con la MC, la dosis (Gy/MU) calculada por los planificadores en el tumor tiene una precisión del 2-3%. En la zona de interfase entre tumor y tejido pulmonar los planificadores basados en el algoritmo PB sobrestiman la dosis en un 10%, mientras que el algoritmo CC la subestima en un 3-4%. Los resultados de la simulación mediante MC de los movimientos respiratorios indican que los resultados de los planificadores son suficientemente precisos en el tumor, aunque en la interfase hay una mayor subestimación de la dosis en comparación con el caso estático. Estos resultados son compatibles con la experiencia clínica adquirida durante 15 años en el Karolinska University Hospital. Los resultados se han publicado en la revista Acta Oncologica.

Estudio de la calidad de la carne y de su determinismo genético mediante marcadores moleculares en una población Landrace

El objetivo final del proyecto es identificar zonas del genoma o genes con efectos relevantes en la calidad de la carne de manera que su conocimiento posibilite la creación de líneas comerciales de alto rendimiento pero cuya calidad de carne sea superior a la de las líneas actuales. Para alcanzar dicho objetivo se han analizado diversos caracteres que influyen en la calidad de la carne en cerdos de una línea comercial Landrace y se ha estudiado su variabilidad genética mediante marcadores moleculares

The Benefits of building barrier-free: a contingent valuation of accessibilty as an attribute of housing

Estimating the social benefits of barrier-free building has always required indirect solutions, such as calculating the savings in social services, hospitalisation or adaptations made possible by the increase in accessibility. This research uses the Contingent Valuation Method to gain a direct appraisal of the benefits from barrier-free housing. When comparing two similar dwellings, with the only difference being their accessibility conditions, the 1,007 randomly chosen households that answered the direct survey would pay, on average 12.5 per cent more for being barrier-free. None of the different appraisals made on accessibility costs reaches 5 per cent. This confirms the social profitability of building without barriers and shows the potential size of the private market for those housing developers that meet the demand. Accessibility is a general concern, an economic good or attribute that most households value, irrespective of the physical conditions of their members.

Sistema adaptativo para la predicción de incendios forestales basado en estrategias estadístico-evolutivas

Es proposa mètodes per a millorar la qualitat de predicció d'Incendis forestals per mitjà de combinació d'estratègies basades en guia de dades. Els simuladors de foc són implementacions de models físics i matemàtics que són abstraccions de la realitat i per a funcionar necessiten paràmetres difícils de mesurar i/o amb un comportament dinàmic en el temps. Utilitzant Còmput d'Altes Prestacions apliquem algorismes evolutius reduint l'espai de cerca dels valors que posteriorment s'integren en un conjunt de possibilitats. Els resultats presenten adaptació al canvi de condicions de l'incendi que serveix de base per a generar una aplicación de temps real.