Boosting the performance of metaheuristics for the MinLA problem using a more discriminating evaluation function

International audience

General Game Playing: Análisis del problema. Solución basada en un algoritmo hibrido de inteligencia computacional

El objetivo de este trabajo es presentar unas bases de conocimiento sobre el denominado General Game Playing (GGP) analizando los conceptos relacionados con esta área que ha surgido recientemente, de forma que nuestro trabajo pueda ser usado como base en futuras investigaciones y tesis relacionadas con la materia. Para ello, se hará un estudio de los enfoques que se han empleado para abordar el problema y se profundizará en otras técnicas algorítmicas, tales como por ejemplo la de Montecarlo Tree Search y los algoritmos bio-inspirados que no se han empleado (o se han empleado poco) en este contexto. Adicionalmente, se realiza una propuesta de un agente autónomo (es decir, un resolutor del problema), implementando un algoritmo bio-inspirado mixto, dentro de la plataforma para la General Video Game Artificial Intelligence Competition (GVGAI), analizando sus resultados y extrayendo conclusiones.

Algoritmo paralelo para determinação de autovalores de matrizes hermitianas

Dissertação (mestrado)–Universidade de Brasília, Universidade UnB de Planaltina, Programa de Pós-Graduação em Ciência de Materiais, 2015.

Clasificación lineal mediante algoritmo de perceptrón difuso

La clasificación es una de las herramientas necesarias para llevar a cabo un buen reconocimiento de patrones,las redes de neuronas artificiales (RNA), como una sección del área de Inteligencia Artificial (IA), dispone del perceptrón que es un método simple y eficiente para aprender a través de ejemplos a realizar clasificaciones lineales.

Implementação do algoritmo (RTM) para processamento sísmico em arquiteturas não convencionais

With the growth of energy consumption worldwide, conventional reservoirs, the reservoirs called "easy exploration and production" are not meeting the global energy demand. This has led many researchers to develop projects that will address these needs, companies in the oil sector has invested in techniques that helping in locating and drilling wells. One of the techniques employed in oil exploration process is the reverse time migration (RTM), in English, Reverse Time Migration, which is a method of seismic imaging that produces excellent image of the subsurface. It is algorithm based in calculation on the wave equation. RTM is considered one of the most advanced seismic imaging techniques. The economic value of the oil reserves that require RTM to be localized is very high, this means that the development of these algorithms becomes a competitive differentiator for companies seismic processing. But, it requires great computational power, that it still somehow harms its practical success. The objective of this work is to explore the implementation of this algorithm in unconventional architectures, specifically GPUs using the CUDA by making an analysis of the difficulties in developing the same, as well as the performance of the algorithm in the sequential and parallel version

Sviluppo di un algoritmo di Object Detection per la privacy in ambito industriale

In questa tesi è descritto il lavoro svolto presso un'azienda informatica locale, allo scopo di ricerca ed implementazione di un algoritmo per individuare ed offuscare i volti presenti all'interno di video di e-learning in ambito industriale, al fine di garantire la privacy degli operai presenti. Tale algoritmo sarebbe stato poi da includere in un modulo software da inserire all'interno di un applicazione web già esistente per la gestione di questi video. Si è ricercata una soluzione ad hoc considerando le caratteristiche particolare del problema in questione, studiando le principali tecniche della Computer Vision per comprendere meglio quale strada percorrere. Si è deciso quindi di implementare un algoritmo di Blob Tracking basato sul colore.

Implementazione e benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO per l'analisi di big data genomici

Dato il recente avvento delle tecnologie NGS, in grado di sequenziare interi genomi umani in tempi e costi ridotti, la capacità di estrarre informazioni dai dati ha un ruolo fondamentale per lo sviluppo della ricerca. Attualmente i problemi computazionali connessi a tali analisi rientrano nel topic dei Big Data, con databases contenenti svariati tipi di dati sperimentali di dimensione sempre più ampia. Questo lavoro di tesi si occupa dell'implementazione e del benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO, sviluppato dal gruppo di Biofisica dell'Università di Bologna: il metodo consente l'elaborazione di dati ad alta dimensionalità per l'estrazione di una Signature a bassa dimensionalità di features con un'elevata performance di classificazione, mediante una pipeline d'analisi che comprende algoritmi di dimensionality reduction. Il metodo è generalizzabile anche all'analisi di dati non biologici, ma caratterizzati comunque da un elevato volume e complessità, fattori tipici dei Big Data. L'algoritmo QDANet PRO, valutando la performance di tutte le possibili coppie di features, ne stima il potere discriminante utilizzando un Naive Bayes Quadratic Classifier per poi determinarne il ranking. Una volta selezionata una soglia di performance, viene costruito un network delle features, da cui vengono determinate le componenti connesse. Ogni sottografo viene analizzato separatamente e ridotto mediante metodi basati sulla teoria dei networks fino all'estrapolazione della Signature finale. Il metodo, già precedentemente testato su alcuni datasets disponibili al gruppo di ricerca con riscontri positivi, è stato messo a confronto con i risultati ottenuti su databases omici disponibili in letteratura, i quali costituiscono un riferimento nel settore, e con algoritmi già esistenti che svolgono simili compiti. Per la riduzione dei tempi computazionali l'algoritmo è stato implementato in linguaggio C++ su HPC, con la parallelizzazione mediante librerie OpenMP delle parti più critiche.

Algoritmo para mapeamento de áreas de produção agropecuária com subdivisões.

Áreas de produção agropecuária podem ser mapeadas com o uso de receptores GPS, pela medida da posição geográfica de pontos. A coleta de pontos a campo geralmente não segue uma ordem que permita o traçado direto das áreas. O trabalho descreve um algoritmo desenvolvido para ordenar os pontos medidos, usando apenas a identificação da área e setor a qual cada ponto pertence, permitindo criar um mapa das áreas de produção e suas subdivisões (setores de produção contíguos). O algoritmo foi implementado na forma de um programa em linguagem C, sendo testado e validado em mais de 600 propriedades vitícolas.

Implementação de algoritmo para avaliação genética de grandes populações de animais de interesse agropecuário.

Apresentamos uma versão inicial da solução em desenvolvimento para estimação dos efeitos desejados através do modelo animal univariado, utilizando duas abordagens distintas para a obtenção do melhor estimador linear não viesado (BLUP) dos parâmetros do modelo.

Implementación de un algoritmo genético para la asignación de aulas en un centro de estudio (ING)

The genetic algorithm is a very efficient tool to solve optimization problems. On the other hand, the classroom assignation in any education center, particularly those that does not have enough quantity of classrooms for the courseʼs demand converts it in an optimization problem. In the Department of Computer Science (Universidad de Costa Rica) this work is carried out manually every six months. Besides, at least two persons of the department are dedicated full time to this labor for one week or more. The present article describes an automatic solution that not only reduces the response time to seconds but it also finds an optimal solution in the majority of the cases. In addition gives flexibility in using the program when the information involved with classroom assignation has to be updated. The interface is simple an easy to use.

Towards ubiquitous city : concept, planning, and experiences in the Republic of Korea

Information and communication technologies (ICTs) had occupied their position on knowledge management and are now evolving towards the era of self-intelligence (Klosterman, 2001). In the 21st century ICTs for urban development and planning are imperative to improve the quality of life and place. This includes the management of traffic, waste, electricity, sewerage and water quality, monitoring fire and crime, conserving renewable resources, and coordinating urban policies and programs for urban planners, civil engineers, and government officers and administrators. The handling of tasks in the field of urban management often requires complex, interdisciplinary knowledge as well as profound technical information. Most of the information has been compiled during the last few years in the form of manuals, reports, databases, and programs. However frequently, the existence of these information and services are either not known or they are not readily available to the people who need them. To provide urban administrators and the public with comprehensive information and services, various ICTs are being developed. In early 1990s Mark Weiser (1993) proposed Ubiquitous Computing project at the Xerox Palo Alto Research Centre in the US. He provides a vision of a built environment which digital networks link individual residents not only to other people but also to goods and services whenever and wherever they need (Mitchell, 1999). Since then the Republic of Korea (ROK) has been continuously developed national strategies for knowledge based urban development (KBUD) through the agenda of Cyber Korea, E-Korea and U-Korea. Among abovementioned agendas particularly the U-Korea agenda aims the convergence of ICTs and urban space for a prosperous urban and economic development. U-Korea strategies create a series of U-cities based on ubiquitous computing and ICTs by a means of providing ubiquitous city (U-city) infrastructure and services in urban space. The goals of U-city development is not only boosting the national economy but also creating value in knowledge based communities. It provides opportunity for both the central and local governments collaborate to U-city project, optimize information utilization, and minimize regional disparities. This chapter introduces the Korean-led U-city concept, planning, design schemes and management policies and discusses the implications of U-city concept in planning for KBUD.