A comparison of one- and two-compartment neighbourhoods in heuristic search with spatial forest management goals

Abstract

Differential evolution based classification with pool of distances and aggregation operators

The objective of this thesis is to develop and generalize further the differential evolution based data classification method. For many years, evolutionary algorithms have been successfully applied to many classification tasks. Evolution algorithms are population based, stochastic search algorithms that mimic natural selection and genetics. Differential evolution is an evolutionary algorithm that has gained popularity because of its simplicity and good observed performance. In this thesis a differential evolution classifier with pool of distances is proposed, demonstrated and initially evaluated. The differential evolution classifier is a nearest prototype vector based classifier that applies a global optimization algorithm, differential evolution, to determine the optimal values for all free parameters of the classifier model during the training phase of the classifier. The differential evolution classifier applies the individually optimized distance measure for each new data set to be classified is generalized to cover a pool of distances. Instead of optimizing a single distance measure for the given data set, the selection of the optimal distance measure from a predefined pool of alternative measures is attempted systematically and automatically. Furthermore, instead of only selecting the optimal distance measure from a set of alternatives, an attempt is made to optimize the values of the possible control parameters related with the selected distance measure. Specifically, a pool of alternative distance measures is first created and then the differential evolution algorithm is applied to select the optimal distance measure that yields the highest classification accuracy with the current data. After determining the optimal distance measures for the given data set together with their optimal parameters, all determined distance measures are aggregated to form a single total distance measure. The total distance measure is applied to the final classification decisions. The actual classification process is still based on the nearest prototype vector principle; a sample belongs to the class represented by the nearest prototype vector when measured with the optimized total distance measure. During the training process the differential evolution algorithm determines the optimal class vectors, selects optimal distance metrics, and determines the optimal values for the free parameters of each selected distance measure. The results obtained with the above method confirm that the choice of distance measure is one of the most crucial factors for obtaining higher classification accuracy. The results also demonstrate that it is possible to build a classifier that is able to select the optimal distance measure for the given data set automatically and systematically. After finding optimal distance measures together with optimal parameters from the particular distance measure results are then aggregated to form a total distance, which will be used to form the deviation between the class vectors and samples and thus classify the samples. This thesis also discusses two types of aggregation operators, namely, ordered weighted averaging (OWA) based multi-distances and generalized ordered weighted averaging (GOWA). These aggregation operators were applied in this work to the aggregation of the normalized distance values. The results demonstrate that a proper combination of aggregation operator and weight generation scheme play an important role in obtaining good classification accuracy. The main outcomes of the work are the six new generalized versions of previous method called differential evolution classifier. All these DE classifier demonstrated good results in the classification tasks.

Structure learning of context-specific graphical models

Abstract The ultimate problem considered in this thesis is modeling a high-dimensional joint distribution over a set of discrete variables. For this purpose, we consider classes of context-specific graphical models and the main emphasis is on learning the structure of such models from data. Traditional graphical models compactly represent a joint distribution through a factorization justi ed by statements of conditional independence which are encoded by a graph structure. Context-speci c independence is a natural generalization of conditional independence that only holds in a certain context, speci ed by the conditioning variables. We introduce context-speci c generalizations of both Bayesian networks and Markov networks by including statements of context-specific independence which can be encoded as a part of the model structures. For the purpose of learning context-speci c model structures from data, we derive score functions, based on results from Bayesian statistics, by which the plausibility of a structure is assessed. To identify high-scoring structures, we construct stochastic and deterministic search algorithms designed to exploit the structural decomposition of our score functions. Numerical experiments on synthetic and real-world data show that the increased exibility of context-specific structures can more accurately emulate the dependence structure among the variables and thereby improve the predictive accuracy of the models.

Evolutionary computing in search-based software engineering

This master’s thesis aims to study and represent from literature how evolutionary algorithms are used to solve different search and optimisation problems in the area of software engineering. Evolutionary algorithms are methods, which imitate the natural evolution process. An artificial evolution process evaluates fitness of each individual, which are solution candidates. The next population of candidate solutions is formed by using the good properties of the current population by applying different mutation and crossover operations. Different kinds of evolutionary algorithm applications related to software engineering were searched in the literature. Applications were classified and represented. Also the necessary basics about evolutionary algorithms were presented. It was concluded, that majority of evolutionary algorithm applications related to software engineering were about software design or testing. For example, there were applications about classifying software production data, project scheduling, static task scheduling related to parallel computing, allocating modules to subsystems, N-version programming, test data generation and generating an integration test order. Many applications were experimental testing rather than ready for real production use. There were also some Computer Aided Software Engineering tools based on evolutionary algorithms.

In Search of Corporate Renewal: How to Benefit from Corporate Venturing?

Despite the rapid change in today's business environment there are relatively few studies about corporate renewal. This study aims for its part at filling that research gap by studying the concepts of strategy, corporate renewal, innovation and corporate venturing. Its purpose is to enhance our understanding of how established companies operating in dynamic and global environment can benefit from their corporate venturing activities. The theoretical part approaches the research problem in corporate and venture levels. Firstly, it focuses on mapping the determinants of strategy and suggests using industry, location, resources, knowledge, structure and culture, market, technology and business model to assess the environment and using these determinants to optimize speed and magnitude of change.Secondly, it concludes that the choice of innovation strategy is dependent on the type and dimensions of innovation and suggests assessing market, technology, business model as well as novelty and complexity related to each of them for choosing an optimal context for developing innovations further. Thirdly, it directsattention on processes through which corporate renewal takes place. On corporate level these processes are identified as strategy formulation, strategy formation and strategy implementation. On the venture level the renewal processes are identified as learning, leveraging and nesting. The theoretical contribution of this study, the framework of strategic corporate venturing, joins corporate and venture level management issues together and concludes that strategy processes and linking processes are the mechanism through which continuous corporate renewaltakes place. The framework of strategic corporate venturing proposed by this study is a new way to illustrate the role of corporate venturing as a purposefullybuilt, different view of a company's business environment. The empirical part extended the framework by enhancing our understanding of the link between corporate renewal and corporate venturing in its real life environment in three Finnish companies: Metso, Nokia and TeliaSonera. Characterizing companies' environmentwith the determinants of strategy identified in this study provided a structured way to analyze their competitive position and renewal challenges that they arefacing. More importantly the case studies confirmed that a link between corporate renewal and corporate venturing exists and found out that the link is not as straight forward as indicated by the theory. Furthermore, the case studies enhanced the framework by indicating a sequence according to which the processes work. Firstly, the induced strategy processes strategy formulation and strategy implementation set the scene for corporate venturing context and management processes and leave strategy formation for the venture. Only after that can strategies formed by ventures come back to the corporate level - and if found viable in the corporate level be formalized through formulation and implementation. With the help of the framework of strategic corporate venturing the link between corporaterenewal and corporate venturing can be found and managed. The suggested response to the continuous need for change is continuous renewal i.e. institutionalizing corporate renewal in the strategy processes of the company. As far as benefiting from venturing is concerned the answer lies in deliberately managing venturing in a context different to the mainstream businesses and establishing efficientlinking processes to exploit the renewal potential of individual ventures.

FPGA-Based Control Design for Power Electronic Applications

Tehoelektoniikkalaitteella tarkoitetaan ohjaus- ja säätöjärjestelmää, jolla sähköä muokataan saatavilla olevasta muodosta haluttuun uuteen muotoon ja samalla hallitaan sähköisen tehon virtausta lähteestä käyttökohteeseen. Tämä siis eroaa signaalielektroniikasta, jossa sähköllä tyypillisesti siirretään tietoa hyödyntäen eri tiloja. Tehoelektroniikkalaitteita vertailtaessa katsotaan yleensä niiden luotettavuutta, kokoa, tehokkuutta, säätötarkkuutta ja tietysti hintaa. Tyypillisiä tehoelektroniikkalaitteita ovat taajuudenmuuttajat, UPS (Uninterruptible Power Supply) -laitteet, hitsauskoneet, induktiokuumentimet sekä erilaiset teholähteet. Perinteisesti näiden laitteiden ohjaus toteutetaan käyttäen mikroprosessoreja, ASIC- (Application Specific Integrated Circuit) tai IC (Intergrated Circuit) -piirejä sekä analogisia säätimiä. Tässä tutkimuksessa on analysoitu FPGA (Field Programmable Gate Array) -piirien soveltuvuutta tehoelektroniikan ohjaukseen. FPGA-piirien rakenne muodostuu erilaisista loogisista elementeistä ja niiden välisistä yhdysjohdoista.Loogiset elementit ovat porttipiirejä ja kiikkuja. Yhdysjohdot ja loogiset elementit ovat piirissä kiinteitä eikä koostumusta tai lukumäärää voi jälkikäteen muuttaa. Ohjelmoitavuus syntyy elementtien välisistä liitännöistä. Piirissä on lukuisia, jopa miljoonia kytkimiä, joiden asento voidaan asettaa. Siten piirin peruselementeistä voidaan muodostaa lukematon määrä erilaisia toiminnallisia kokonaisuuksia. FPGA-piirejä on pitkään käytetty kommunikointialan tuotteissa ja siksi niiden kehitys on viime vuosina ollut nopeaa. Samalla hinnat ovat pudonneet. Tästä johtuen FPGA-piiristä on tullut kiinnostava vaihtoehto myös tehoelektroniikkalaitteiden ohjaukseen. Väitöstyössä FPGA-piirien käytön soveltuvuutta on tutkittu käyttäen kahta vaativaa ja erilaista käytännön tehoelektroniikkalaitetta: taajuudenmuuttajaa ja hitsauskonetta. Molempiin testikohteisiin rakennettiin alan suomalaisten teollisuusyritysten kanssa soveltuvat prototyypit,joiden ohjauselektroniikka muutettiin FPGA-pohjaiseksi. Lisäksi kehitettiin tätä uutta tekniikkaa hyödyntävät uudentyyppiset ohjausmenetelmät. Prototyyppien toimivuutta verrattiin vastaaviin perinteisillä menetelmillä ohjattuihin kaupallisiin tuotteisiin ja havaittiin FPGA-piirien mahdollistaman rinnakkaisen laskennantuomat edut molempien tehoelektroniikkalaitteiden toimivuudessa. Työssä on myösesitetty uusia menetelmiä ja työkaluja FPGA-pohjaisen säätöjärjestelmän kehitykseen ja testaukseen. Esitetyillä menetelmillä tuotteiden kehitys saadaan mahdollisimman nopeaksi ja tehokkaaksi. Lisäksi työssä on kehitetty FPGA:n sisäinen ohjaus- ja kommunikointiväylärakenne, joka palvelee tehoelektroniikkalaitteiden ohjaussovelluksia. Uusi kommunikointirakenne edistää lisäksi jo tehtyjen osajärjestelmien uudelleen käytettävyyttä tulevissa sovelluksissa ja tuotesukupolvissa.

Anther culture properties of oat x wild red oat progenies and a search for RAPD markers associated with anther culture ability

Selostus: Ponsiviljeltävyys ja siihen liittyvät geenimerkit peltokauran ja susikauran risteytysjälkeläisissä

Tietoverkon varmistusten simulointi ja optimointi

Tässä diplomityössä määritellään varmistusjärjestelmän simulointimalli eli varmistusmalli. Varmistusjärjestelmän toiminta optimoidaan kyseisen varmistusmallin avulla. Optimoinnin tavoitteena on parantaa varmistusjärjestelmän tehokkuutta. Parannusta etsitään olemassa olevien varmistusjärjestelmän resurssien maksimaalisella hyödyntämisellä. Varmistusmalli optimoidaan evoluutioalgoritmin avulla. Optimoinnissa on useita tavoitteita, jotka ovat ristiriidassa keskenään. Monitavoiteoptimointiongelma muunnetaan yhden tavoitteen optimointiongelmaksi muodostamalla tavoitefunktio painotetun summan menetelmän avulla. Rinnakkain edellisen menetelmän kanssa käytetään myös Pareto-optimointia. Pareto-optimaalisen rintaman pisteiden etsintä ohjataan lähelle painotetun summan menetelmän optimipistettä. Evoluutioalgoritmin toteutuksessa käytetään hyväksi varmistusjärjestelmiin liittyvää ongelmakohtaista tietoa. Työn tuloksena saadaan varmistusjärjestelmän simulointi- sekä optimointityökalu. Simulointityökalua käytetään kartoittamaan nykyisen varmistusjärjestelmän toimivuutta. Optimoinnin avulla tehostetaan varmistusjärjestelmän toimintaa. Työkalua voidaan käyttää myös uusien varmistusjärjestelmien suunnittelussa sekä nykyisten varmistusjärjestelmien laajentamisessa.

Matkapuhelimen puhelinmuistiopalvelimen tietorakenteiden ja lajittelualgoritmien analysointi ja suunnittelu

Puhelinmuistio on yksi matkapuhelimen käytetyimmistä ominaisuuksista. Puhelinmuistion tulee siksi olla kaikissa tilanteissa mahdollisimman nopeasti käytettävissä. Tämä edellyttää puhelinmuistiopalvelimelta tehokkaita tietorakenteita ja lajittelualgoritmeja. Nokian matkapuhelimissa puhelinmuistiopalvelin käyttää hakurakenteena järjestettyjä taulukoita. Työn tavoitteena oli kehittää puhelinmuistiopalvelimen hakutaulukoiden lajittelu mahdollisimman nopeaksi. Useita eri lajittelualgoritmeja vertailtiin ja niiden suoritusaikoja analysoitiin eri tilanteissa. Insertionsort-lajittelualgoritmin todettiin olevan nopein algoritmi lähes järjestyksessä olevien taulukoiden lajitteluun. Analyysin perusteella Quicksort-algoritmi lajittelee nopeimmin satunnaisessa järjestyksessä olevat taulukot. Quicksort-insertionsort –hybridialgoritmin havaittiin olevan paras lajittelualgoritmi puhelinmuistion lajitteluun. Sopivalla parametroinnilla tämä algoritmi on nopea satunnaisessa järjestyksessä olevalle aineistolle. Se kykenee hyödyntämään lajiteltavassa aineistossa valmiina olevaa järjestystä. Algoritmi ei kasvata merkittävästi muistinkulutusta. Uuden algoritmin ansiosta hakutaulukoiden lajittelu nopeutuu parhaimmillaan useita kymmeniä prosentteja.

Populaation monimuotoisuuden mittaaminen liukulukukoodatuissa evoluutioalgoritmeissa

Diplomityössä esitetään menetelmä populaation monimuotoisuuden mittaamiseen liukulukukoodatuissa evoluutioalgoritmeissa, ja tarkastellaan kokeellisesti sen toimintaa. Evoluutioalgoritmit ovat populaatiopohjaisia menetelmiä, joilla pyritään ratkaisemaan optimointiongelmia. Evoluutioalgoritmeissa populaation monimuotoisuuden hallinta on välttämätöntä, jotta suoritettu haku olisi riittävän luotettavaa ja toisaalta riittävän nopeaa. Monimuotoisuuden mittaaminen on erityisen tarpeellista tutkittaessa evoluutioalgoritmien dynaamista käyttäytymistä. Työssä tarkastellaan haku- ja tavoitefunktioavaruuden monimuotoisuuden mittaamista. Toistaiseksi ei ole ollut olemassa täysin tyydyttäviä monimuotoisuuden mittareita, ja työn tavoitteena on kehittää yleiskäyttöinen menetelmä liukulukukoodattujen evoluutioalgoritmien suhteellisen ja absoluuttisen monimuotoisuuden mittaamiseen hakuavaruudessa. Kehitettyjen mittareiden toimintaa ja käyttökelpoisuutta tarkastellaan kokeellisesti ratkaisemalla optimointiongelmia differentiaalievoluutioalgoritmilla. Toteutettujen mittareiden toiminta perustuu keskihajontojen laskemiseen populaatiosta. Keskihajonnoille suoritetaan skaalaus, joko alkupopulaation tai nykyisen populaation suhteen, riippuen lasketaanko absoluuttista vai suhteellista monimuotoisuutta. Kokeellisessa tarkastelussa havaittiin kehitetyt mittarit toimiviksi ja käyttökelpoisiksi. Tavoitefunktion venyttäminen koordinaattiakseleiden suunnassa ei vaikuta mittarin toimintaan. Myöskään tavoitefunktion kiertäminen koordinaatistossa ei vaikuta mittareiden tuloksiin. Esitetyn menetelmän aikakompleksisuus riippuu lineaarisesti populaation koosta, ja mittarin toiminta on siten nopeaa suuriakin populaatioita käytettäessä. Suhteellinen monimuotoisuus antaa vertailukelpoisia tuloksia riippumatta parametrien lukumäärästä tai populaation koosta.

Search Interfaces on the Web: Querying and Characterizing

Current-day web search engines (e.g., Google) do not crawl and index a significant portion of theWeb and, hence, web users relying on search engines only are unable to discover and access a large amount of information from the non-indexable part of the Web. Specifically, dynamic pages generated based on parameters provided by a user via web search forms (or search interfaces) are not indexed by search engines and cannot be found in searchers’ results. Such search interfaces provide web users with an online access to myriads of databases on the Web. In order to obtain some information from a web database of interest, a user issues his/her query by specifying query terms in a search form and receives the query results, a set of dynamic pages that embed required information from a database. At the same time, issuing a query via an arbitrary search interface is an extremely complex task for any kind of automatic agents including web crawlers, which, at least up to the present day, do not even attempt to pass through web forms on a large scale. In this thesis, our primary and key object of study is a huge portion of the Web (hereafter referred as the deep Web) hidden behind web search interfaces. We concentrate on three classes of problems around the deep Web: characterization of deep Web, finding and classifying deep web resources, and querying web databases. Characterizing deep Web: Though the term deep Web was coined in 2000, which is sufficiently long ago for any web-related concept/technology, we still do not know many important characteristics of the deep Web. Another matter of concern is that surveys of the deep Web existing so far are predominantly based on study of deep web sites in English. One can then expect that findings from these surveys may be biased, especially owing to a steady increase in non-English web content. In this way, surveying of national segments of the deep Web is of interest not only to national communities but to the whole web community as well. In this thesis, we propose two new methods for estimating the main parameters of deep Web. We use the suggested methods to estimate the scale of one specific national segment of the Web and report our findings. We also build and make publicly available a dataset describing more than 200 web databases from the national segment of the Web. Finding deep web resources: The deep Web has been growing at a very fast pace. It has been estimated that there are hundred thousands of deep web sites. Due to the huge volume of information in the deep Web, there has been a significant interest to approaches that allow users and computer applications to leverage this information. Most approaches assumed that search interfaces to web databases of interest are already discovered and known to query systems. However, such assumptions do not hold true mostly because of the large scale of the deep Web – indeed, for any given domain of interest there are too many web databases with relevant content. Thus, the ability to locate search interfaces to web databases becomes a key requirement for any application accessing the deep Web. In this thesis, we describe the architecture of the I-Crawler, a system for finding and classifying search interfaces. Specifically, the I-Crawler is intentionally designed to be used in deepWeb characterization studies and for constructing directories of deep web resources. Unlike almost all other approaches to the deep Web existing so far, the I-Crawler is able to recognize and analyze JavaScript-rich and non-HTML searchable forms. Querying web databases: Retrieving information by filling out web search forms is a typical task for a web user. This is all the more so as interfaces of conventional search engines are also web forms. At present, a user needs to manually provide input values to search interfaces and then extract required data from the pages with results. The manual filling out forms is not feasible and cumbersome in cases of complex queries but such kind of queries are essential for many web searches especially in the area of e-commerce. In this way, the automation of querying and retrieving data behind search interfaces is desirable and essential for such tasks as building domain-independent deep web crawlers and automated web agents, searching for domain-specific information (vertical search engines), and for extraction and integration of information from various deep web resources. We present a data model for representing search interfaces and discuss techniques for extracting field labels, client-side scripts and structured data from HTML pages. We also describe a representation of result pages and discuss how to extract and store results of form queries. Besides, we present a user-friendly and expressive form query language that allows one to retrieve information behind search interfaces and extract useful data from the result pages based on specified conditions. We implement a prototype system for querying web databases and describe its architecture and components design.