Algoritmos de búsqueda de posiciones óptimas en localizaciones circulares. Aplicación a la competición política

Desarrollo de teoría y algoritmos para la búsqueda de posiciones óptimas en un espacio circular. En este trabajo se desarrolla una aplicación de los datos direccionales a la ciencia política. Se presenta un modelo en el que las preferencias políticas de los tipos de votantes de una población se representan como puntos de la circunferencia unidad y los partidos políticos buscan las posiciones óptimas en ella para captar el máximo apoyo de ese conjunto finito de tipos de votantes. Se desarrollan algoritmos de búsqueda basados en los estudios realizados y se implementa uno de ellos, realizándose simulaciones de ejemplos relacionados con el posicionamiento político e interpretándose los resultados.

Algoritmos metaheurísticos en el problema del particionado hardware/software de sistemas embebidos

El particionado hardware/software es una tarea fundamental en el co-diseño de sistemas embebidos. En ella se decide, teniendo en cuenta las métricas de diseño, qué componentes se ejecutarán en un procesador de propósito general (software) y cuáles en un hardware específico. En los últimos años se han propuesto diversas soluciones al problema del particionado dirigidas por algoritmos metaheurísticos. Sin embargo, debido a la diversidad de modelos y métricas utilizadas, la elección del algoritmo más apropiado sigue siendo un problema abierto. En este trabajo se presenta una comparación de seis algoritmos metaheurísticos: Búsqueda aleatoria (Random search), Búsqueda tabú (Tabu search), Recocido simulado (Simulated annealing), Escalador de colinas estocástico (Stochastic hill climbing), Algoritmo genético (Genetic algorithm) y Estrategia evolutiva (Evolution strategy). El modelo utilizado en la comparación está dirigido a minimizar el área ocupada y el tiempo de ejecución, las restricciones del modelo son consideradas como penalizaciones para incluir en el espacio de búsqueda otras soluciones. Los resultados muestran que los algoritmos Escalador de colinas estocástico y Estrategia evolutiva son los que mejores resultados obtienen en general, seguidos por el Algoritmo genético.

Índice h de docentes em Saúde Coletiva no Brasil

OBJETIVO: Estimar valores de referência e função de hierarquia de docentes em Saúde Coletiva do Brasil por meio de análise da distribuição do índice h. MÉTODOS: A partir do portal da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, 934 docentes foram identificados em 2008, dos quais 819 foram analisados. O índice h de cada docente foi obtido na Web of Science mediante algoritmos de busca com controle para homonímias e alternativas de grafia de nome. Para cada região e para o Brasil como um todo ajustou-se função densidade de probabilidade exponencial aos parâmetros média e taxa de decréscimo por região. Foram identificadas medidas de posição e, com o complemento da função probabilidade acumulada, função de hierarquia entre autores conforme o índice h por região. RESULTADOS: Dos docentes, 29,8% não tinham qualquer registro de citação (h = 0). A média de h para o País foi 3,1, com maior média na região Sul (4,7). A mediana de h para o País foi 2,1, também com maior mediana na Sul (3,2). Para uma padronização de população de autores em cem, os primeiros colocados para o País devem ter h = 16; na estratificação por região, a primeira posição demanda valores mais altos no Nordeste, Sudeste e Sul, sendo nesta última h = 24. CONCLUSÕES: Avaliados pelos índices h da Web of Science, a maioria dos autores em Saúde Coletiva não supera h = 5. Há diferenças entres as regiões, com melhor desempenho para a Sul e valores semelhantes entre Sudeste e Nordeste.

Ultra deep blue: the ultimate chess player

Projecte d'adaptació del programa GNU Chess al sistema de grid computing 'Condor'. I amb això, es planteja un estudi sobre els algorismes de cerca i la seva aplicació en entorns distribuïts. Una sèrie de proves sobre unes mostres de una partida d'escacs contra el propi GNU Chess ens ajuden a posar de relleu els avantatges i inconvenients de cada un dels algorismes proposats.

Procedimientos de exploración de entornos para la programación de operaciones en una máquina con tiempos de preparación

objetivo de minimizar el retraso total en un ambiente con preparaciones quedependen de la secuencia. Se comparan los resultados obtenidos mediante laaplicación de los procedimientos de exploración de entornos AED, ANED,Recocido Simulado, Algoritmos Genéticos, Búsqueda Tabú y GRASP alproblema planteado. Los resultados sugieren que la Búsqueda Tabú es unatécnica viable de solución que puede proporcionar buenas soluciones cuandose considera el objetivo retraso total con tiempos de preparación dependientesde la secuencia.

WSM : metodología de web scraping para Android y ejemplificación mediante la aplicación UPMDroid

En la realización de este proyecto se ha tratado principalmente la temática del web scraping sobre documentos HTML en Android. Como resultado del mismo, se ha propuesto una metodología para poder realizar web scraping en aplicaciones implementadas para este sistema operativo y se desarrollará una aplicación basada en esta metodología que resulte útil a los alumnos de la escuela. Web scraping se puede definir como una técnica basada en una serie de algoritmos de búsqueda de contenido con el fin de obtener una determinada información de páginas web, descartando aquella que no sea relevante. Como parte central, se ha dedicado bastante tiempo al estudio de los navegadores y servidores Web, y del lenguaje HTML presente en casi todas las páginas web en la actualidad así como de los mecanismos utilizados para la comunicación entre cliente y servidor ya que son los pilares en los que se basa esta técnica. Se ha realizado un estudio de las técnicas y herramientas necesarias, aportándose todos los conceptos teóricos necesarios, así como la proposición de una posible metodología para su implementación. Finalmente se ha codificado la aplicación UPMdroid, desarrollada con el fin de ejemplificar la implementación de la metodología propuesta anteriormente y a la vez desarrollar una aplicación cuya finalidad es brindar al estudiante de la ETSIST un soporte móvil en Android que le facilite el acceso y la visualización de aquellos datos más importantes del curso académico como son: el horario de clases y las calificaciones de las asignaturas en las que se matricule. Esta aplicación, además de implementar la metodología propuesta, es una herramienta muy interesante para el alumno, ya que le permite utilizar de una forma sencilla e intuitiva gran número de funcionalidades de la escuela solucionando así los problemas de visualización de contenido web en los dispositivos. ABSTRACT. The main topic of this project is about the web scraping over HTML documents on Android OS. As a result thereof, it is proposed a methodology to perform web scraping in deployed applications for this operating system and based on this methodology that is useful to the ETSIST school students. Web scraping can be defined as a technique based on a number of content search algorithms in order to obtain certain information from web pages, discarding those that are not relevant. As a main part, has spent considerable time studying browsers and Web servers, and the HTML language that is present today in almost all websites as well as the mechanisms used for communication between client and server because they are the pillars which this technique is based. We performed a study of the techniques and tools needed, providing all the necessary theoretical concepts, as well as the proposal of a possible methodology for implementation. Finally it has codified UPMdroid application, developed in order to illustrate the implementation of the previously proposed methodology and also to give the student a mobile ETSIST Android support to facilitate access and display those most important data of the current academic year such as: class schedules and scores for the subjects in which you are enrolled. This application, in addition to implement the proposed methodology is also a very interesting tool for the student, as it allows a simple and intuitive way of use these school functionalities thus fixing the viewing web content on devices.

Exploring automatic feature selection for transition-based dependency parsing

En este artículo se investigan técnicas automáticas para encontrar un modelo óptimo de características en el caso de un analizador de dependencias basado en transiciones. Mostramos un estudio comparativo entre algoritmos de búsqueda, sistemas de validación y reglas de decisión demostrando al mismo tiempo que usando nuestros métodos es posible conseguir modelos complejos que proporcionan mejores resultados que los modelos que siguen configuraciones por defecto.

An application of fuzzy logic for hardware/software partitioning in embedded systems

Hardware/Software partitioning (HSP) is a key task for embedded system co-design. The main goal of this task is to decide which components of an application are to be executed in a general purpose processor (software) and which ones, on a specific hardware, taking into account a set of restrictions expressed by metrics. In last years, several approaches have been proposed for solving the HSP problem, directed by metaheuristic algorithms. However, due to diversity of models and metrics used, the choice of the best suited algorithm is an open problem yet. This article presents the results of applying a fuzzy approach to the HSP problem. This approach is more flexible than many others due to the fact that it is possible to accept quite good solutions or to reject other ones which do not seem good. In this work we compare six metaheuristic algorithms: Random Search, Tabu Search, Simulated Annealing, Hill Climbing, Genetic Algorithm and Evolutionary Strategy. The presented model is aimed to simultaneously minimize the hardware area and the execution time. The obtained results show that Restart Hill Climbing is the best performing algorithm in most cases.

Shadedpath : aplicación Android para calcular rutas peatonales con mínima exposición solar

El trabajo de fin de grado consiste en realizar una aplicación móvil basada en Android [7]. Para calcular la ruta más sombreada desde un punto de origen a un punto de destino. Dicha aplicación móvil realizará peticiones a un servidor que estará ejecutando un programa que realizará el cálculo de rutas conforme a los parámetros que elegirá el usuario desde su móvil. Estos parámetros pueden ser: la hora de partida, la fecha y la importancia de la sombra a la hora de calcular la ruta. Siempre podremos elegir entre una ruta más corta o una más sombreada, según la importancia que le quiera dar el usuario. La lógica de la aplicación del lado del servidor que realiza el cálculo está basada en Open- TripPlanner, el cual usa algoritmos de búsqueda para encontrar el camino más corto. Sirviéndonos de dicho algoritmo realizaremos las modificaciones e implementaciones necesarias para calcular la ruta más sombreada.

Estudio y aplicación de metaheurísticas y comparación con métodos exhaustivos

Cuando nos enfrentamos a problemas reales haciendo uso de recursos computacionales, hemos de tener en cuenta que el número de posibles soluciones candidatas a tener en cuenta puede llegar a ser tan inmenso que abordarlas mediante técnicas algorítmicas clásicas, en la mayoría de los casos, pueden llegar a convertirse en un problema en sí mismo debido al gran coste en recursos que pueden llegar a generar. En este contexto, aspectos como el tiempo utilizado en la búsqueda de una solución mediante algoritmos de búsqueda exhaustiva tales como fuerza bruta, vuelta atrás, ramificación y poda, etc., puede llegar a ser prohibitivo en la práctica. Ante este problema que se nos plantea, podemos hacer un estudio sobre otros métodos, tales como los metaheurísticos, que, aunque no siempre aseguran la optimalidad de las soluciones producidas; tienen un tiempo de ejecución mucho menor que los métodos exhaustivos. En el presente trabajo hemos seleccionado dos problemas NP-completos de entre los más famosos de la literatura y hemos realizado un estudio de ambos. Concretamente, los problemas seleccionados han sido el TSP (Traveling Salesman Problem) y el problema de la Mochila 0-1. Por otro lado, hemos llevado a cabo un estudio sobre distintas metaheurísticas para poder resolver los problemas mencionados. Entre estas metaheurísticas, hemos seleccionado cuatro: metaheurísticas evolutivas, metaheurísticas inspiradas en colonias de hormigas, metaheurísticas simulated annealing (enfriamiento simulado) y metaheurísticas GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure). Después de esto, cada problema ha sido resuelto aplicando tanto algoritmos de búsqueda exhaustiva como metaheurísticas. Una vez adaptados los algoritmos a la resolución de los problemas concretos, hemos realizado un estudio experimental, donde se realizaron comparativas de rendimiento. Finalmente, todo este trabajo ha sido plasmado en el desarrollo de una aplicación software, la cual consta de dos partes: una que contiene la implementación los algoritmos adaptados para la resolución de los problemas y que son ofrecidos a modo de servicios web y otra parte donde se ha implementado un cliente web que puede consumir estos servicios y realizar una presentación más vistosa de la ejecución de los algoritmos y los resultados obtenidos. Esta arquitectura podrá servir como base para futuras ampliaciones de este estudio.

Estructura de datos avanzadas : clases disjuntas, montículos, árboles de búsqueda

En aquest treball s'amplia la implementació en Java de les estructures de dades iniciada per Esteve Mariné, utilitzant el seu disseny bàsic. Concretament, s'ha fet la programació de les estructures de a) classes disjuntes, utilitzant els algorismes de llistes encadenades i amb estructura d'arbre, b) monticles, amb els algorismes binari, binomial i de Fibonacci, i c) arbres de recerca basats en l'algorisme d'arbre binari vermell-negre, el qual complementa els dos ja existents amb algorismes d'encadenaments i AVL. Per a examinar l'evolució de les estructures, s'ha preparat un visualitzador gràfic interactiu amb l'usuari que permet fer les operacions bàsiques de l'estructura. Amb aquest entorn és possible desar les estructures, tornar a reproduir-les i desfer i tornar a repetir les operacions fetes sobre l'estructura. Finalment, aporta una metodologia, amb visualització mitjançant gràfics, de l'avaluació comparativa dels algorismes implementats, que permet modificar els paràmetres d'avaluació com ara nombre d'elements que s'han de tractar, algorismes que s'han de comparar i nombre de repeticions. Les dades obtingudes es poden exportar per a analitzar-les posteriorment.

Aprendizaje basado en la interacción de usuarios para búsqueda y recuperación de imágenes

Se propone, al amparo del proyecto “Nuevos Algoritmos para la Gestión Eficiente de Contenidos Multimediaen Redes de Comunicaciones Móviles” (NAGEC), un nuevo mecanismo para la búsqueda y recuperación deimágenes basado en realimentación de relevancia. La arquitectura propuesta se compone de una red neuronal yun tesauro. La red neuronal extrae de las imágenes dos parámetros: textura y color. El tesauro recoge lasrelaciones semánticas existentes entre los términos descriptores de las imágenes de la base de datos VisTex.Ambos componentes se relacionan mediante un modelo de realimentación de relevancia que, a través de lasinteracciones del usuario con el tesauro durante el proceso de búsqueda, permite a la red aprender relacionessemánticas inherentes a las imágenes.

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.

Algoritmos educativos para descubrimiento de reglas de predicción en la mejora de sistemas educativos adaptativos basados en web.

Resumen tomado del autor

Aplicación de algoritmos evolutivos como técnica de minería de datos para la mejora de cursos hipermedia adaptativos basados en Web.

Resumen basado en el de la publicación