Quantified set inversion with applications to control

This paper describes a new reliable method, based on modal interval analysis (MIA) and set inversion (SI) techniques, for the characterization of solution sets defined by quantified constraints satisfaction problems (QCSP) over continuous domains. The presented methodology, called quantified set inversion (QSI), can be used over a wide range of engineering problems involving uncertain nonlinear models. Finally, an application on parameter identification is presented

Multi-objective optimization scheme for static and dynamic multicast flows

Muchas de las nuevas aplicaciones emergentes de Internet tales como TV sobre Internet, Radio sobre Internet,Video Streamming multi-punto, entre otras, necesitan los siguientes requerimientos de recursos: ancho de banda consumido, retardo extremo-a-extremo, tasa de paquetes perdidos, etc. Por lo anterior, es necesario formular una propuesta que especifique y provea para este tipo de aplicaciones los recursos necesarios para su buen funcionamiento. En esta tesis, proponemos un esquema de ingeniería de tráfico multi-objetivo a través del uso de diferentes árboles de distribución para muchos flujos multicast. En este caso, estamos usando la aproximación de múltiples caminos para cada nodo egreso y de esta forma obtener la aproximación de múltiples árboles y a través de esta forma crear diferentes árboles multicast. Sin embargo, nuestra propuesta resuelve la fracción de la división del tráfico a través de múltiples árboles. La propuesta puede ser aplicada en redes MPLS estableciendo rutas explícitas en eventos multicast. En primera instancia, el objetivo es combinar los siguientes objetivos ponderados dentro de una métrica agregada: máxima utilización de los enlaces, cantidad de saltos, el ancho de banda total consumido y el retardo total extremo-a-extremo. Nosotros hemos formulado esta función multi-objetivo (modelo MHDB-S) y los resultados obtenidos muestran que varios objetivos ponderados son reducidos y la máxima utilización de los enlaces es minimizada. El problema es NP-duro, por lo tanto, un algoritmo es propuesto para optimizar los diferentes objetivos. El comportamiento que obtuvimos usando este algoritmo es similar al que obtuvimos con el modelo. Normalmente, durante la transmisión multicast los nodos egresos pueden salir o entrar del árbol y por esta razón en esta tesis proponemos un esquema de ingeniería de tráfico multi-objetivo usando diferentes árboles para grupos multicast dinámicos. (en el cual los nodos egresos pueden cambiar durante el tiempo de vida de la conexión). Si un árbol multicast es recomputado desde el principio, esto podría consumir un tiempo considerable de CPU y además todas las comuicaciones que están usando el árbol multicast serán temporalmente interrumpida. Para aliviar estos inconvenientes, proponemos un modelo de optimización (modelo dinámico MHDB-D) que utilice los árboles multicast previamente computados (modelo estático MHDB-S) adicionando nuevos nodos egreso. Usando el método de la suma ponderada para resolver el modelo analítico, no necesariamente es correcto, porque es posible tener un espacio de solución no convexo y por esta razón algunas soluciones pueden no ser encontradas. Adicionalmente, otros tipos de objetivos fueron encontrados en diferentes trabajos de investigación. Por las razones mencionadas anteriormente, un nuevo modelo llamado GMM es propuesto y para dar solución a este problema un nuevo algoritmo usando Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivos es propuesto. Este algoritmo esta inspirado por el algoritmo Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA). Para dar una solución al caso dinámico con este modelo generalizado, nosotros hemos propuesto un nuevo modelo dinámico y una solución computacional usando Breadth First Search (BFS) probabilístico. Finalmente, para evaluar nuestro esquema de optimización propuesto, ejecutamos diferentes pruebas y simulaciones. Las principales contribuciones de esta tesis son la taxonomía, los modelos de optimización multi-objetivo para los casos estático y dinámico en transmisiones multicast (MHDB-S y MHDB-D), los algoritmos para dar solución computacional a los modelos. Finalmente, los modelos generalizados también para los casos estático y dinámico (GMM y GMM Dinámico) y las propuestas computacionales para dar slución usando MOEA y BFS probabilístico.

A Validated Methodology for Genetic Identification of Tuna Species (Genus Thunnus)

Tuna species of the genus Thunnus, such as the bluefin tunas, are some of the most important and yet most endangered trade fish in the world. Identification of these species in traded forms, however, may be difficult depending on the presentation of the products, which may hamper conservation efforts on trade control. In this paper, we validated a genetic methodology that can fully distinguish between the eight Thunnus species from any kind of processed tissue. Methodology: After testing several genetic markers, a complete discrimination of the eight tuna species was achieved using Forensically Informative Nucleotide Sequencing based primarily on the sequence variability of the hypervariable genetic marker mitochondrial DNA control region (mtDNA CR), followed, in some specific cases, by a second validation by a nuclear marker rDNA first internal transcribed spacer (ITS1). This methodology was able to distinguish all tuna species, including those belonging to the subgenus Neothunnus that are very closely related, and in consequence can not be differentiated with other genetic markers of lower variability. This methodology also took into consideration the presence of introgression that has been reported in past studies between T. thynnus, T. orientalis and T. alalunga. Finally, we applied the methodology to cross-check the species identity of 26 processed tuna samples. Conclusions: Using the combination of two genetic markers, one mitochondrial and another nuclear, allows a full discrimination between all eight tuna species. Unexpectedly, the genetic marker traditionally used for DNA barcoding, cytochrome oxidase 1, could not differentiate all species, thus its use as a genetic marker for tuna species identification is questioned