Applications of hydrodynamic and water quality models to the Sau and Boadella Reservoirs

Applicaciò d'un model de hydrodinàmica i de qualitat de l'aigua als embassaments de Sau i Boadella

Electronic couplings and on-site energies for hole transfer in DNA: systematic quantum mechanical/molecular dynamic study

The electron hole transfer (HT) properties of DNA are substantially affected by thermal fluctuations of the π stack structure. Depending on the mutual position of neighboring nucleobases, electronic coupling V may change by several orders of magnitude. In the present paper, we report the results of systematic QM/molecular dynamic (MD) calculations of the electronic couplings and on-site energies for the hole transfer. Based on 15 ns MD trajectories for several DNA oligomers, we calculate the average coupling squares 〈 V2 〉 and the energies of basepair triplets X G+ Y and X A+ Y, where X, Y=G, A, T, and C. For each of the 32 systems, 15 000 conformations separated by 1 ps are considered. The three-state generalized Mulliken-Hush method is used to derive electronic couplings for HT between neighboring basepairs. The adiabatic energies and dipole moment matrix elements are computed within the INDO/S method. We compare the rms values of V with the couplings estimated for the idealized B -DNA structure and show that in several important cases the couplings calculated for the idealized B -DNA structure are considerably underestimated. The rms values for intrastrand couplings G-G, A-A, G-A, and A-G are found to be similar, ∼0.07 eV, while the interstrand couplings are quite different. The energies of hole states G+ and A+ in the stack depend on the nature of the neighboring pairs. The X G+ Y are by 0.5 eV more stable than X A+ Y. The thermal fluctuations of the DNA structure facilitate the HT process from guanine to adenine. The tabulated couplings and on-site energies can be used as reference parameters in theoretical and computational studies of HT processes in DNA

Application of modal interval analysis to the simulation of the behaviour of dynamic systems with uncertain parameters

Els models matemàtics quantitatius són simplificacions de la realitat i per tant el comportament obtingut per simulació d'aquests models difereix dels reals. L'ús de models quantitatius complexes no és una solució perquè en la majoria dels casos hi ha alguna incertesa en el sistema real que no pot ser representada amb aquests models. Una forma de representar aquesta incertesa és mitjançant models qualitatius o semiqualitatius. Un model d'aquest tipus de fet representa un conjunt de models. La simulació del comportament de models quantitatius genera una trajectòria en el temps per a cada variable de sortida. Aquest no pot ser el resultat de la simulació d'un conjunt de models. Una forma de representar el comportament en aquest cas és mitjançant envolupants. L'envolupant exacta és complete, és a dir, inclou tots els possibles comportaments del model, i correcta, és a dir, tots els punts dins de l'envolupant pertanyen a la sortida de, com a mínim, una instància del model. La generació d'una envolupant així normalment és una tasca molt dura que es pot abordar, per exemple, mitjançant algorismes d'optimització global o comprovació de consistència. Per aquesta raó, en molts casos s'obtenen aproximacions a l'envolupant exacta. Una aproximació completa però no correcta a l'envolupant exacta és una envolupant sobredimensionada, mentre que una envolupant correcta però no completa és subdimensionada. Aquestes propietats s'han estudiat per diferents simuladors per a sistemes incerts.

Dynamic task allocation and coordination in cooperative multi-agent environments

La coordinació i assignació de tasques en entorns distribuïts ha estat un punt important de la recerca en els últims anys i aquests temes són el cor dels sistemes multi-agent. Els agents en aquests sistemes necessiten cooperar i considerar els altres agents en les seves accions i decisions. A més a més, els agents han de coordinar-se ells mateixos per complir tasques complexes que necessiten més d'un agent per ser complerta. Aquestes tasques poden ser tan complexes que els agents poden no saber la ubicació de les tasques o el temps que resta abans de que les tasques quedin obsoletes. Els agents poden necessitar utilitzar la comunicació amb l'objectiu de conèixer la tasca en l'entorn, en cas contrari, poden perdre molt de temps per trobar la tasca dins de l'escenari. De forma similar, el procés de presa de decisions distribuït pot ser encara més complexa si l'entorn és dinàmic, amb incertesa i en temps real. En aquesta dissertació, considerem entorns amb sistemes multi-agent amb restriccions i cooperatius (dinàmics, amb incertesa i en temps real). En aquest sentit es proposen dues aproximacions que permeten la coordinació dels agents. La primera és un mecanisme semi-centralitzat basat en tècniques de subhastes combinatòries i la idea principal es minimitzar el cost de les tasques assignades des de l'agent central cap als equips d'agents. Aquest algoritme té en compte les preferències dels agents sobre les tasques. Aquestes preferències estan incloses en el bid enviat per l'agent. La segona és un aproximació d'scheduling totalment descentralitzat. Això permet als agents assignar les seves tasques tenint en compte les preferències temporals sobre les tasques dels agents. En aquest cas, el rendiment del sistema no només depèn de la maximització o del criteri d'optimització, sinó que també depèn de la capacitat dels agents per adaptar les seves assignacions eficientment. Addicionalment, en un entorn dinàmic, els errors d'execució poden succeir a qualsevol pla degut a la incertesa i error de accions individuals. A més, una part indispensable d'un sistema de planificació és la capacitat de re-planificar. Aquesta dissertació també proveeix una aproximació amb re-planificació amb l'objectiu de permetre als agent re-coordinar els seus plans quan els problemes en l'entorn no permeti la execució del pla. Totes aquestes aproximacions s'han portat a terme per permetre als agents assignar i coordinar de forma eficient totes les tasques complexes en un entorn multi-agent cooperatiu, dinàmic i amb incertesa. Totes aquestes aproximacions han demostrat la seva eficiència en experiments duts a terme en l'entorn de simulació RoboCup Rescue.