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.

Utilidad del Dímero-D en los algoritmos diagnósticos de trombosis venosa profunda: análisis según edad y tiempo de evolución

El diagnòstic de la Trombosi Venosa Profunda pot ser difícil degut a una clínica poc específica. S’han desenvolupat diversos algoritmes en què el Dímer-D té un important paper, degut al seu elevat valor predictiu negatiu. El Dímer-D augmenta amb l’edat i disminueix des de l’aparició dels símptomes, si ajustem el seu punt de tall tenint en compte aquests dos paràmetres, és possible augmentar el seu rendiment diagnòstic. Segons els nostres resultats, als subjectes majors de 70 anys i als que presenten una clínica inferior a 14 dies, es podria utilitzar un punt de tall de 1000 ng/mL

Dependencia de los algoritmos con el consumo de energía en sistemas HPC

El consumo energético es un aspecto cada vez más importante en el diseño de microprocesadores. Este trabajo experimenta con una técnica de control del consumo, el escalado dinámico de tensión y frecuencia (DVFS, siglas en inglés), para determinar cuan efectiva es la misma en la ejecución de programas con diferentes cargas de trabajo, intensivas en cómputo o memoria. Además, se ha extendido la experimentación a varios núcleos de ejecución, permitiendo comprobar en que medida las características de la ejecución en una arquitectura multicore afecta al desempeño de dicha técnica.

Problemas en la implementación de algoritmos de routing de alta complejidad en dispositivos móviles: el caso Itiner@

La aparición de terminales de telefonía móvil cada vez más potentes abre un nuevo abanico de posibilidades en cuanto a usos y aplicaciones. Sin embargo, y dadas las limitaciones tanto de memoria como de CPU que tienen estos dispositivos, algunas de las aplicaciones potenciales resultan muy difíciles o incluso imposibles de llevar a la práctica. Este es el caso, por ejemplo, de aplicaciones de cálculo de rutas. En el contexto del proyecto Itiner@, un asistente para rutas turísticas completamente autónomo que debe funcionar incluso sin conexión a Internet, todos los procesos deben ejecutarse íntegramente de forma local en el dispositivo móvil. Dado que es un proyecto orientado al ocio, es importante que la experiencia del usuario sea satisfactoria, por lo que además de poder ejecutar el algoritmo de cálculo de rutas, el sistema debe hacerlo de forma rápida. En este sentido, los algoritmos recursivos habituales son demasiado costosos o lentos para su uso en Itiner@ y ha sido necesario reinventar este tipo de algoritmos en función de las limitaciones que tienen estos dispositivos. En el presente trabajo se presenta el proceso seguido y las dificultades encontradas para implementar un algoritmo recursivo de cálculo de rutas que se ejecute íntegramente en un dispositivo móvil Android de forma eficiente. Así, finalmente se llega a un algoritmo recursivo de cálculo de rutas para dispositivos móviles que se ejecuta de forma más eficiente frente a algoritmos directamente portados a dispositivos móviles. La principal contribución del trabajo es doble: por un lado ofrece algunas guías útiles al desarrollo de algoritmos más eficientes para dispositivos móviles; y por el otro, muestra un algoritmo de cálculo de rutas que funciona con un tiempo de respuesta aceptable, en un entorno exigente, como es el de las aplicaciones de turismo en móviles

Infraestructura de comunicaciones para algoritmos colaborativos

Este proyecto intenta crear un sistema cliente/servidor de comunicaciones para distintas máquinas paralelas en C++ utilizando WCF como tecnología en el servidor.

Algoritmos genéticos para la anonimización de grafos

Peer-reviewed

Algoritmos interactivos para la separación de fuentes y deconvolución de canal mediante Java

El objetivo de estos programas es crear una herramienta que nos permita, de una manera fácil, entender mejor la separación de fuentes y la deconvolución de canal . Por eso se presenta el diseño, mediante Java, de una página web [1]: http//www.uvic.es/projectes/SeparationSources con carácter marcadamente didáctico para el estudio y evaluación de diferentes algoritmos propuestos en la bibliografía.

Diseño del controlador ”fuzzy” de un robot autónomo, a través de algoritmos genéticos

Creació d’un sistema format per un algoritme genètic que permeti dissenyar de forma automática, les dades dels valors lingüístics d’un controlador fuzzy, per a un robot amb tracció diferencial. Les dades que s’han d’obtenir han de donar-li al robot, la capacitat d’arribar a un destí, evitant els obstacles que vagi trobant al llarg del camí

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.