Desarrollo de un SIG para el análisis de patrones espaciales de incendios en viviendas

Los servicios de extinción de incendios en las ciudades se ven obligados a realizar su tarea cada vez con mayor rapidez y eficiencia, pero sin que exista a menudo un equilibrio entre el aumento de las exigencias en su trabajo y el correspondiente incremento de los recursos tanto materiales como humanos. Por eso se hace cada vez más imprescindible contar con nuevas técnicas y herramientas que faciliten su labor, permitiéndoles mejorar sus prestaciones con los mismos recursos. Una de las herramientas emergentes que puede ayudar a los servicios de extinción de incendios a optimizar su funcionamiento son los Sistemas de Información Geográfica (SIG). En este artículo se presentan los trabajos desarrollados hasta el momento por los autores para construir una herramienta informática basada en la tecnología SIG que pueda ser utilizada por los servicios de extinción de incendios tanto para prevenirlos como para responder de manera más rápida, eficaz y económica ante una emergencia por incendio en una vivienda o edificio. La herramienta desarrollada está orientada fundamentalmente al análisis de la distribución espacio-temporal de los incendios, con el objetivo de determinar los puntos calientes, esto es, aquellos lugares y/o momentos en los que existe una concentración atípica de incendios en el espacio y/o en el tiempo. Dicha herramienta ha sido desarrollada utilizando como base los programas gvSIG y R, ambos de acceso libre. El primero proporciona la funcionalidad de los SIG para trabajar con información geográfica, mientras que del segundo se aprovecha su capacidad para realizar análisis estadísticos. El sistema desarrollado se está utilizando para estudiar puntos calientes de incendios ocurridos en el municipio de Vigo entre los años 2005 y 2008

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.