Optimisation des horaires des agents et du routage des appels dans les centres d’appels

Nous étudions la gestion de centres d'appels multi-compétences, ayant plusieurs types d'appels et groupes d'agents. Un centre d'appels est un système de files d'attente très complexe, où il faut généralement utiliser un simulateur pour évaluer ses performances. Tout d'abord, nous développons un simulateur de centres d'appels basé sur la simulation d'une chaîne de Markov en temps continu (CMTC), qui est plus rapide que la simulation conventionnelle par événements discrets. À l'aide d'une méthode d'uniformisation de la CMTC, le simulateur simule la chaîne de Markov en temps discret imbriquée de la CMTC. Nous proposons des stratégies pour utiliser efficacement ce simulateur dans l'optimisation de l'affectation des agents. En particulier, nous étudions l'utilisation des variables aléatoires communes. Deuxièmement, nous optimisons les horaires des agents sur plusieurs périodes en proposant un algorithme basé sur des coupes de sous-gradients et la simulation. Ce problème est généralement trop grand pour être optimisé par la programmation en nombres entiers. Alors, nous relaxons l'intégralité des variables et nous proposons des méthodes pour arrondir les solutions. Nous présentons une recherche locale pour améliorer la solution finale. Ensuite, nous étudions l'optimisation du routage des appels aux agents. Nous proposons une nouvelle politique de routage basé sur des poids, les temps d'attente des appels, et les temps d'inoccupation des agents ou le nombre d'agents libres. Nous développons un algorithme génétique modifié pour optimiser les paramètres de routage. Au lieu d'effectuer des mutations ou des croisements, cet algorithme optimise les paramètres des lois de probabilité qui génèrent la population de solutions. Par la suite, nous développons un algorithme d'affectation des agents basé sur l'agrégation, la théorie des files d'attente et la probabilité de délai. Cet algorithme heuristique est rapide, car il n'emploie pas la simulation. La contrainte sur le niveau de service est convertie en une contrainte sur la probabilité de délai. Par après, nous proposons une variante d'un modèle de CMTC basé sur le temps d'attente du client à la tête de la file. Et finalement, nous présentons une extension d'un algorithme de coupe pour l'optimisation stochastique avec recours de l'affectation des agents dans un centre d'appels multi-compétences.

Staffing Optimization with Chance Constraints in Call Centers

Les centres d’appels sont des éléments clés de presque n’importe quelle grande organisation. Le problème de gestion du travail a reçu beaucoup d’attention dans la littérature. Une formulation typique se base sur des mesures de performance sur un horizon infini, et le problème d’affectation d’agents est habituellement résolu en combinant des méthodes d’optimisation et de simulation. Dans cette thèse, nous considérons un problème d’affection d’agents pour des centres d’appels soumis a des contraintes en probabilité. Nous introduisons une formulation qui exige que les contraintes de qualité de service (QoS) soient satisfaites avec une forte probabilité, et définissons une approximation de ce problème par moyenne échantillonnale dans un cadre de compétences multiples. Nous établissons la convergence de la solution du problème approximatif vers celle du problème initial quand la taille de l’échantillon croit. Pour le cas particulier où tous les agents ont toutes les compétences (un seul groupe d’agents), nous concevons trois méthodes d’optimisation basées sur la simulation pour le problème de moyenne échantillonnale. Étant donné un niveau initial de personnel, nous augmentons le nombre d’agents pour les périodes où les contraintes sont violées, et nous diminuons le nombre d’agents pour les périodes telles que les contraintes soient toujours satisfaites après cette réduction. Des expériences numériques sont menées sur plusieurs modèles de centre d’appels à faible occupation, au cours desquelles les algorithmes donnent de bonnes solutions, i.e. la plupart des contraintes en probabilité sont satisfaites, et nous ne pouvons pas réduire le personnel dans une période donnée sont introduire de violation de contraintes. Un avantage de ces algorithmes, par rapport à d’autres méthodes, est la facilité d’implémentation.

Optimisation de la préparation des infirmières œuvrant aux soins intensifs en vue de leur certification canadienne

Rapport de stage présenté à la Faculté des sciences infirmières en vue de l'obtention du grade de Maître ès sciences (M.Sc.) en sciences infirmières option expertise-conseil en soins infirmiers

Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks

Cette thèse étudie des modèles de séquences de haute dimension basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) et leur application à la musique et à la parole. Bien qu'en principe les RNN puissent représenter les dépendances à long terme et la dynamique temporelle complexe propres aux séquences d'intérêt comme la vidéo, l'audio et la langue naturelle, ceux-ci n'ont pas été utilisés à leur plein potentiel depuis leur introduction par Rumelhart et al. (1986a) en raison de la difficulté de les entraîner efficacement par descente de gradient. Récemment, l'application fructueuse de l'optimisation Hessian-free et d'autres techniques d'entraînement avancées ont entraîné la recrudescence de leur utilisation dans plusieurs systèmes de l'état de l'art. Le travail de cette thèse prend part à ce développement. L'idée centrale consiste à exploiter la flexibilité des RNN pour apprendre une description probabiliste de séquences de symboles, c'est-à-dire une information de haut niveau associée aux signaux observés, qui en retour pourra servir d'à priori pour améliorer la précision de la recherche d'information. Par exemple, en modélisant l'évolution de groupes de notes dans la musique polyphonique, d'accords dans une progression harmonique, de phonèmes dans un énoncé oral ou encore de sources individuelles dans un mélange audio, nous pouvons améliorer significativement les méthodes de transcription polyphonique, de reconnaissance d'accords, de reconnaissance de la parole et de séparation de sources audio respectivement. L'application pratique de nos modèles à ces tâches est détaillée dans les quatre derniers articles présentés dans cette thèse. Dans le premier article, nous remplaçons la couche de sortie d'un RNN par des machines de Boltzmann restreintes conditionnelles pour décrire des distributions de sortie multimodales beaucoup plus riches. Dans le deuxième article, nous évaluons et proposons des méthodes avancées pour entraîner les RNN. Dans les quatre derniers articles, nous examinons différentes façons de combiner nos modèles symboliques à des réseaux profonds et à la factorisation matricielle non-négative, notamment par des produits d'experts, des architectures entrée/sortie et des cadres génératifs généralisant les modèles de Markov cachés. Nous proposons et analysons également des méthodes d'inférence efficaces pour ces modèles, telles la recherche vorace chronologique, la recherche en faisceau à haute dimension, la recherche en faisceau élagué et la descente de gradient. Finalement, nous abordons les questions de l'étiquette biaisée, du maître imposant, du lissage temporel, de la régularisation et du pré-entraînement.

Dynamic Facility Location with Modular Capacities : Models, Algorithms and Applications in Forestry

Les décisions de localisation sont souvent soumises à des aspects dynamiques comme des changements dans la demande des clients. Pour y répondre, la solution consiste à considérer une flexibilité accrue concernant l’emplacement et la capacité des installations. Même lorsque la demande est prévisible, trouver le planning optimal pour le déploiement et l'ajustement dynamique des capacités reste un défi. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur des problèmes de localisation avec périodes multiples, et permettant l'ajustement dynamique des capacités, en particulier ceux avec des structures de coûts complexes. Nous étudions ces problèmes sous différents points de vue de recherche opérationnelle, en présentant et en comparant plusieurs modèles de programmation linéaire en nombres entiers (PLNE), l'évaluation de leur utilisation dans la pratique et en développant des algorithmes de résolution efficaces. Cette thèse est divisée en quatre parties. Tout d’abord, nous présentons le contexte industriel à l’origine de nos travaux: une compagnie forestière qui a besoin de localiser des campements pour accueillir les travailleurs forestiers. Nous présentons un modèle PLNE permettant la construction de nouveaux campements, l’extension, le déplacement et la fermeture temporaire partielle des campements existants. Ce modèle utilise des contraintes de capacité particulières, ainsi qu’une structure de coût à économie d’échelle sur plusieurs niveaux. L'utilité du modèle est évaluée par deux études de cas. La deuxième partie introduit le problème dynamique de localisation avec des capacités modulaires généralisées. Le modèle généralise plusieurs problèmes dynamiques de localisation et fournit de meilleures bornes de la relaxation linéaire que leurs formulations spécialisées. Le modèle peut résoudre des problèmes de localisation où les coûts pour les changements de capacité sont définis pour toutes les paires de niveaux de capacité, comme c'est le cas dans le problème industriel mentionnée ci-dessus. Il est appliqué à trois cas particuliers: l'expansion et la réduction des capacités, la fermeture temporaire des installations, et la combinaison des deux. Nous démontrons des relations de dominance entre notre formulation et les modèles existants pour les cas particuliers. Des expériences de calcul sur un grand nombre d’instances générées aléatoirement jusqu’à 100 installations et 1000 clients, montrent que notre modèle peut obtenir des solutions optimales plus rapidement que les formulations spécialisées existantes. Compte tenu de la complexité des modèles précédents pour les grandes instances, la troisième partie de la thèse propose des heuristiques lagrangiennes. Basées sur les méthodes du sous-gradient et des faisceaux, elles trouvent des solutions de bonne qualité même pour les instances de grande taille comportant jusqu’à 250 installations et 1000 clients. Nous améliorons ensuite la qualité de la solution obtenue en résolvent un modèle PLNE restreint qui tire parti des informations recueillies lors de la résolution du dual lagrangien. Les résultats des calculs montrent que les heuristiques donnent rapidement des solutions de bonne qualité, même pour les instances où les solveurs génériques ne trouvent pas de solutions réalisables. Finalement, nous adaptons les heuristiques précédentes pour résoudre le problème industriel. Deux relaxations différentes sont proposées et comparées. Des extensions des concepts précédents sont présentées afin d'assurer une résolution fiable en un temps raisonnable.

On Recurrent and Deep Neural Networks

L'apprentissage profond est un domaine de recherche en forte croissance en apprentissage automatique qui est parvenu à des résultats impressionnants dans différentes tâches allant de la classification d'images à la parole, en passant par la modélisation du langage. Les réseaux de neurones récurrents, une sous-classe d'architecture profonde, s'avèrent particulièrement prometteurs. Les réseaux récurrents peuvent capter la structure temporelle dans les données. Ils ont potentiellement la capacité d'apprendre des corrélations entre des événements éloignés dans le temps et d'emmagasiner indéfiniment des informations dans leur mémoire interne. Dans ce travail, nous tentons d'abord de comprendre pourquoi la profondeur est utile. Similairement à d'autres travaux de la littérature, nos résultats démontrent que les modèles profonds peuvent être plus efficaces pour représenter certaines familles de fonctions comparativement aux modèles peu profonds. Contrairement à ces travaux, nous effectuons notre analyse théorique sur des réseaux profonds acycliques munis de fonctions d'activation linéaires par parties, puisque ce type de modèle est actuellement l'état de l'art dans différentes tâches de classification. La deuxième partie de cette thèse porte sur le processus d'apprentissage. Nous analysons quelques techniques d'optimisation proposées récemment, telles l'optimisation Hessian free, la descente de gradient naturel et la descente des sous-espaces de Krylov. Nous proposons le cadre théorique des méthodes à région de confiance généralisées et nous montrons que plusieurs de ces algorithmes développés récemment peuvent être vus dans cette perspective. Nous argumentons que certains membres de cette famille d'approches peuvent être mieux adaptés que d'autres à l'optimisation non convexe. La dernière partie de ce document se concentre sur les réseaux de neurones récurrents. Nous étudions d'abord le concept de mémoire et tentons de répondre aux questions suivantes: Les réseaux récurrents peuvent-ils démontrer une mémoire sans limite? Ce comportement peut-il être appris? Nous montrons que cela est possible si des indices sont fournis durant l'apprentissage. Ensuite, nous explorons deux problèmes spécifiques à l'entraînement des réseaux récurrents, à savoir la dissipation et l'explosion du gradient. Notre analyse se termine par une solution au problème d'explosion du gradient qui implique de borner la norme du gradient. Nous proposons également un terme de régularisation conçu spécifiquement pour réduire le problème de dissipation du gradient. Sur un ensemble de données synthétique, nous montrons empiriquement que ces mécanismes peuvent permettre aux réseaux récurrents d'apprendre de façon autonome à mémoriser des informations pour une période de temps indéfinie. Finalement, nous explorons la notion de profondeur dans les réseaux de neurones récurrents. Comparativement aux réseaux acycliques, la définition de profondeur dans les réseaux récurrents est souvent ambiguë. Nous proposons différentes façons d'ajouter de la profondeur dans les réseaux récurrents et nous évaluons empiriquement ces propositions.

Évaluation et amélioration du rendement de la formation en entreprise : vers une démarche basée sur la gestion des processus d’affaires.

La formation est une stratégie clé pour le développement des compétences. Les entreprises continuent à investir dans la formation et le développement, mais elles possèdent rarement des données pour évaluer les résultats de cet investissement. La plupart des entreprises utilisent le modèle Kirkpatrick/Phillips pour évaluer la formation en entreprise. Cependant, il ressort de la littérature que les entreprises ont des difficultés à utiliser ce modèle. Les principales barrières sont la difficulté d’isoler l’apprentissage comme un facteur qui a une incidence sur les résultats, l’absence d’un système d’évaluation utile avec le système de gestion de l’apprentissage (Learning Management System - LMS) et le manque de données standardisées pour pouvoir comparer différentes fonctions d’apprentissage. Dans cette thèse, nous proposons un modèle (Analyse, Modélisation, Monitoring et Optimisation - AM2O) de gestion de projets de formation en entreprise, basée sur la gestion des processus d’affaires (Business Process Management - BPM). Un tel scénario suppose que les activités de formation en entreprise doivent être considérées comme des processus d’affaires. Notre modèle est inspiré de cette méthode (BPM), à travers la définition et le suivi des indicateurs de performance pour gérer les projets de formation dans les organisations. Elle est basée sur l’analyse et la modélisation des besoins de formation pour assurer l’alignement entre les activités de formation et les objectifs d’affaires de l’entreprise. Elle permet le suivi des projets de formation ainsi que le calcul des avantages tangibles et intangibles de la formation (sans coût supplémentaire). En outre, elle permet la production d’une classification des projets de formation en fonction de critères relatifs à l’entreprise. Ainsi, avec assez de données, notre approche peut être utilisée pour optimiser le rendement de la formation par une série de simulations utilisant des algorithmes d’apprentissage machine : régression logistique, réseau de neurones, co-apprentissage. Enfin, nous avons conçu un système informatique, Enterprise TRaining programs Evaluation and Optimization System - ETREOSys, pour la gestion des programmes de formation en entreprise et l’aide à la décision. ETREOSys est une plateforme Web utilisant des services en nuage (cloud services) et les bases de données NoSQL. A travers AM2O et ETREOSys nous résolvons les principaux problèmes liés à la gestion et l’évaluation de la formation en entreprise à savoir : la difficulté d’isoler les effets de la formation dans les résultats de l’entreprise et le manque de systèmes informatiques.

The use of artificial intelligence algorithms to guide surgical treatment of adolescent idiopathic scoliosis

La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est une déformation tri-dimensionelle du rachis. Son traitement comprend l’observation, l’utilisation de corsets pour limiter sa progression ou la chirurgie pour corriger la déformation squelettique et cesser sa progression. Le traitement chirurgical reste controversé au niveau des indications, mais aussi de la chirurgie à entreprendre. Malgré la présence de classifications pour guider le traitement de la SIA, une variabilité dans la stratégie opératoire intra et inter-observateur a été décrite dans la littérature. Cette variabilité s’accentue d’autant plus avec l’évolution des techniques chirurgicales et de l’instrumentation disponible. L’avancement de la technologie et son intégration dans le milieu médical a mené à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle informatiques pour aider la classification et l’évaluation tridimensionnelle de la scoliose. Certains algorithmes ont démontré être efficace pour diminuer la variabilité dans la classification de la scoliose et pour guider le traitement. L’objectif général de cette thèse est de développer une application utilisant des outils d’intelligence artificielle pour intégrer les données d’un nouveau patient et les évidences disponibles dans la littérature pour guider le traitement chirurgical de la SIA. Pour cela une revue de la littérature sur les applications existantes dans l’évaluation de la SIA fut entreprise pour rassembler les éléments qui permettraient la mise en place d’une application efficace et acceptée dans le milieu clinique. Cette revue de la littérature nous a permis de réaliser que l’existence de “black box” dans les applications développées est une limitation pour l’intégration clinique ou la justification basée sur les évidence est essentielle. Dans une première étude nous avons développé un arbre décisionnel de classification de la scoliose idiopathique basé sur la classification de Lenke qui est la plus communément utilisée de nos jours mais a été critiquée pour sa complexité et la variabilité inter et intra-observateur. Cet arbre décisionnel a démontré qu’il permet d’augmenter la précision de classification proportionnellement au temps passé à classifier et ce indépendamment du niveau de connaissance sur la SIA. Dans une deuxième étude, un algorithme de stratégies chirurgicales basé sur des règles extraites de la littérature a été développé pour guider les chirurgiens dans la sélection de l’approche et les niveaux de fusion pour la SIA. Lorsque cet algorithme est appliqué à une large base de donnée de 1556 cas de SIA, il est capable de proposer une stratégie opératoire similaire à celle d’un chirurgien expert dans prêt de 70% des cas. Cette étude a confirmé la possibilité d’extraire des stratégies opératoires valides à l’aide d’un arbre décisionnel utilisant des règles extraites de la littérature. Dans une troisième étude, la classification de 1776 patients avec la SIA à l’aide d’une carte de Kohonen, un type de réseaux de neurone a permis de démontrer qu’il existe des scoliose typiques (scoliose à courbes uniques ou double thoracique) pour lesquelles la variabilité dans le traitement chirurgical varie peu des recommandations par la classification de Lenke tandis que les scolioses a courbes multiples ou tangentielles à deux groupes de courbes typiques étaient celles avec le plus de variation dans la stratégie opératoire. Finalement, une plateforme logicielle a été développée intégrant chacune des études ci-dessus. Cette interface logicielle permet l’entrée de données radiologiques pour un patient scoliotique, classifie la SIA à l’aide de l’arbre décisionnel de classification et suggère une approche chirurgicale basée sur l’arbre décisionnel de stratégies opératoires. Une analyse de la correction post-opératoire obtenue démontre une tendance, bien que non-statistiquement significative, à une meilleure balance chez les patients opérés suivant la stratégie recommandée par la plateforme logicielle que ceux aillant un traitement différent. Les études exposées dans cette thèse soulignent que l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle dans la classification et l’élaboration de stratégies opératoires de la SIA peuvent être intégrées dans une plateforme logicielle et pourraient assister les chirurgiens dans leur planification préopératoire.

Transformations quasi-conformes de maillages volumiques et applications en infographie

La modélisation géométrique est importante autant en infographie qu'en ingénierie. Notre capacité à représenter l'information géométrique fixe les limites et la facilité avec laquelle on manipule les objets 3D. Une de ces représentations géométriques est le maillage volumique, formé de polyèdres assemblés de sorte à approcher une forme désirée. Certaines applications, tels que le placage de textures et le remaillage, ont avantage à déformer le maillage vers un domaine plus régulier pour faciliter le traitement. On dit qu'une déformation est \emph{quasi-conforme} si elle borne la distorsion. Cette thèse porte sur l’étude et le développement d'algorithmes de déformation quasi-conforme de maillages volumiques. Nous étudions ces types de déformations parce qu’elles offrent de bonnes propriétés de préservation de l’aspect local d’un solide et qu’elles ont été peu étudiées dans le contexte de l’informatique graphique, contrairement à leurs pendants 2D. Cette recherche tente de généraliser aux volumes des concepts bien maitrisés pour la déformation de surfaces. Premièrement, nous présentons une approche linéaire de la quasi-conformité. Nous développons une méthode déformant l’objet vers son domaine paramétrique par une méthode des moindres carrés linéaires. Cette méthode est simple d'implémentation et rapide d'exécution, mais n'est qu'une approximation de la quasi-conformité car elle ne borne pas la distorsion. Deuxièmement, nous remédions à ce problème par une approche non linéaire basée sur les positions des sommets. Nous développons une technique déformant le domaine paramétrique vers le solide par une méthode des moindres carrés non linéaires. La non-linéarité permet l’inclusion de contraintes garantissant l’injectivité de la déformation. De plus, la déformation du domaine paramétrique au lieu de l’objet lui-même permet l’utilisation de domaines plus généraux. Troisièmement, nous présentons une approche non linéaire basée sur les angles dièdres. Cette méthode définit la déformation du solide par les angles dièdres au lieu des positions des sommets du maillage. Ce changement de variables permet une expression naturelle des bornes de distorsion de la déformation. Nous présentons quelques applications de cette nouvelle approche dont la paramétrisation, l'interpolation, l'optimisation et la compression de maillages tétraédriques.

Optimisation du promoteur CR5 inductible au cumate.

Les produits biologiques représentent une avenue thérapeutique très prometteuse pour diverses maladies actuellement sans traitement, dont le cancer. La demande pour ces produits est donc très forte et des bioprocédés industriels efficaces et fiables doivent être mis en place pour y répondre. Le système inductible au cumate (CR5) développé par le groupe de Bernard Massie permet d’exprimer des protéines d’intérêt de façon finement régulable et à haut niveau dans les cellules CHO. Un travail d’optimisation est toutefois nécessaire afin de maximiser l’expression tout en améliorant l’étanchéité du système. Dans cette optique, diverses constructions du promoteur comportant des configurations différentes d’espacement entre ses constituants, des transactivateurs comportant des domaines d’activation différents, et une séquence opératrice synthétique ont été testées pour évaluer leur capacité à améliorer le rendement et l’étanchéité du CR5. Ainsi, un protomoteur comportant trois séquences opératrices avec six paires de bases entre chacune de ces dernières s’est montré plus efficace en termes de rendement et d’étanchéité que la configuration actuelle du CR5. De plus, une nouvelle configuration du CR5 où le transactivateur est régulé par le système inductible à la coumermycine a été étudiée et a montré une régulation très fine. Le travail d’optimisation effectué dans ce projet s’applique seulement dans le but d’optimiser un procédé dans des conditions spécifiques. Son application à d’autres lignées cellulaires et d’autres promoteurs reste à démontrer.

Use of Novel Algorithms MAJE4 and MACJER-320 for Achieving Confidentiality and Message Authentication in SSL & TLS

Extensive use of the Internet coupled with the marvelous growth in e-commerce and m-commerce has created a huge demand for information security. The Secure Socket Layer (SSL) protocol is the most widely used security protocol in the Internet which meets this demand. It provides protection against eaves droppings, tampering and forgery. The cryptographic algorithms RC4 and HMAC have been in use for achieving security services like confidentiality and authentication in the SSL. But recent attacks against RC4 and HMAC have raised questions in the confidence on these algorithms. Hence two novel cryptographic algorithms MAJE4 and MACJER-320 have been proposed as substitutes for them. The focus of this work is to demonstrate the performance of these new algorithms and suggest them as dependable alternatives to satisfy the need of security services in SSL. The performance evaluation has been done by using practical implementation method.

Optimisation of the Mechanical Properties of HDPE/PP Blends and Their Recyclable Composites

This study was undertaken in order to upgrade blends of HDPE and PP, two of the most widely used standard plastics so as to widen their application spectrum. Dicumyl peroxide was used as the modifier for the upgradation. Optimum concentration of dicumyl peroxide required for modification was detennined by measurement of mechanical, rheological, thermal and morphological properties. Selected blends were used to prepare recyclable composites with nylon clothes by compression moulding. The composites were characterized by measurement of mechanical and thermal properties. The composites were recycled and the mechanical propertics of the recycled material were determined.

Studies,Design and Development of Network Security Enhancement Services Using Novel Cryptographic Algorithms

Internet today has become a vital part of day to day life, owing to the revolutionary changes it has brought about in various fields. Dependence on the Internet as an information highway and knowledge bank is exponentially increasing so that a going back is beyond imagination. Transfer of critical information is also being carried out through the Internet. This widespread use of the Internet coupled with the tremendous growth in e-commerce and m-commerce has created a vital need for infonnation security.Internet has also become an active field of crackers and intruders. The whole development in this area can become null and void if fool-proof security of the data is not ensured without a chance of being adulterated. It is, hence a challenge before the professional community to develop systems to ensure security of the data sent through the Internet.Stream ciphers, hash functions and message authentication codes play vital roles in providing security services like confidentiality, integrity and authentication of the data sent through the Internet. There are several ·such popular and dependable techniques, which have been in use widely, for quite a long time. This long term exposure makes them vulnerable to successful or near successful attempts for attacks. Hence it is the need of the hour to develop new algorithms with better security.Hence studies were conducted on various types of algorithms being used in this area. Focus was given to identify the properties imparting security at this stage. By making use of a perception derived from these studies, new algorithms were designed. Performances of these algorithms were then studied followed by necessary modifications to yield an improved system consisting of a new stream cipher algorithm MAJE4, a new hash code JERIM- 320 and a new message authentication code MACJER-320. Detailed analysis and comparison with the existing popular schemes were also carried out to establish the security levels.The Secure Socket Layer (SSL) I Transport Layer Security (TLS) protocol is one of the most widely used security protocols in Internet. The cryptographic algorithms RC4 and HMAC have been in use for achieving security services like confidentiality and authentication in the SSL I TLS. But recent attacks on RC4 and HMAC have raised questions about the reliability of these algorithms. Hence MAJE4 and MACJER-320 have been proposed as substitutes for them. Detailed studies on the performance of these new algorithms were carried out; it has been observed that they are dependable alternatives.

Analysis and Optimization of Machining Process Using Evolutionary Algorithms

To ensure quality of machined products at minimum machining costs and maximum machining effectiveness, it is very important to select optimum parameters when metal cutting machine tools are employed. Traditionally, the experience of the operator plays a major role in the selection of optimum metal cutting conditions. However, attaining optimum values each time by even a skilled operator is difficult. The non-linear nature of the machining process has compelled engineers to search for more effective methods to attain optimization. The design objective preceding most engineering design activities is simply to minimize the cost of production or to maximize the production efficiency. The main aim of research work reported here is to build robust optimization algorithms by exploiting ideas that nature has to offer from its backyard and using it to solve real world optimization problems in manufacturing processes.In this thesis, after conducting an exhaustive literature review, several optimization techniques used in various manufacturing processes have been identified. The selection of optimal cutting parameters, like depth of cut, feed and speed is a very important issue for every machining process. Experiments have been designed using Taguchi technique and dry turning of SS420 has been performed on Kirlosker turn master 35 lathe. Analysis using S/N and ANOVA were performed to find the optimum level and percentage of contribution of each parameter. By using S/N analysis the optimum machining parameters from the experimentation is obtained.Optimization algorithms begin with one or more design solutions supplied by the user and then iteratively check new design solutions, relative search spaces in order to achieve the true optimum solution. A mathematical model has been developed using response surface analysis for surface roughness and the model was validated using published results from literature.Methodologies in optimization such as Simulated annealing (SA), Particle Swarm Optimization (PSO), Conventional Genetic Algorithm (CGA) and Improved Genetic Algorithm (IGA) are applied to optimize machining parameters while dry turning of SS420 material. All the above algorithms were tested for their efficiency, robustness and accuracy and observe how they often outperform conventional optimization method applied to difficult real world problems. The SA, PSO, CGA and IGA codes were developed using MATLAB. For each evolutionary algorithmic method, optimum cutting conditions are provided to achieve better surface finish.The computational results using SA clearly demonstrated that the proposed solution procedure is quite capable in solving such complicated problems effectively and efficiently. Particle Swarm Optimization (PSO) is a relatively recent heuristic search method whose mechanics are inspired by the swarming or collaborative behavior of biological populations. From the results it has been observed that PSO provides better results and also more computationally efficient.Based on the results obtained using CGA and IGA for the optimization of machining process, the proposed IGA provides better results than the conventional GA. The improved genetic algorithm incorporating a stochastic crossover technique and an artificial initial population scheme is developed to provide a faster search mechanism. Finally, a comparison among these algorithms were made for the specific example of dry turning of SS 420 material and arriving at optimum machining parameters of feed, cutting speed, depth of cut and tool nose radius for minimum surface roughness as the criterion. To summarize, the research work fills in conspicuous gaps between research prototypes and industry requirements, by simulating evolutionary procedures seen in nature that optimize its own systems.

Mean Squared Residue Based Biclustering Algorithms for the Analysis of Gene Expression Data

Computational Biology is the research are that contributes to the analysis of biological data through the development of algorithms which will address significant research problems.The data from molecular biology includes DNA,RNA ,Protein and Gene expression data.Gene Expression Data provides the expression level of genes under different conditions.Gene expression is the process of transcribing the DNA sequence of a gene into mRNA sequences which in turn are later translated into proteins.The number of copies of mRNA produced is called the expression level of a gene.Gene expression data is organized in the form of a matrix. Rows in the matrix represent genes and columns in the matrix represent experimental conditions.Experimental conditions can be different tissue types or time points.Entries in the gene expression matrix are real values.Through the analysis of gene expression data it is possible to determine the behavioral patterns of genes such as similarity of their behavior,nature of their interaction,their respective contribution to the same pathways and so on. Similar expression patterns are exhibited by the genes participating in the same biological process.These patterns have immense relevance and application in bioinformatics and clinical research.Theses patterns are used in the medical domain for aid in more accurate diagnosis,prognosis,treatment planning.drug discovery and protein network analysis.To identify various patterns from gene expression data,data mining techniques are essential.Clustering is an important data mining technique for the analysis of gene expression data.To overcome the problems associated with clustering,biclustering is introduced.Biclustering refers to simultaneous clustering of both rows and columns of a data matrix. Clustering is a global whereas biclustering is a local model.Discovering local expression patterns is essential for identfying many genetic pathways that are not apparent otherwise.It is therefore necessary to move beyond the clustering paradigm towards developing approaches which are capable of discovering local patterns in gene expression data.A biclusters is a submatrix of the gene expression data matrix.The rows and columns in the submatrix need not be contiguous as in the gene expression data matrix.Biclusters are not disjoint.Computation of biclusters is costly because one will have to consider all the combinations of columans and rows in order to find out all the biclusters.The search space for the biclustering problem is 2 m+n where m and n are the number of genes and conditions respectively.Usually m+n is more than 3000.The biclustering problem is NP-hard.Biclustering is a powerful analytical tool for the biologist.The research reported in this thesis addresses the problem of biclustering.Ten algorithms are developed for the identification of coherent biclusters from gene expression data.All these algorithms are making use of a measure called mean squared residue to search for biclusters.The objective here is to identify the biclusters of maximum size with the mean squared residue lower than a given threshold. All these algorithms begin the search from tightly coregulated submatrices called the seeds.These seeds are generated by K-Means clustering algorithm.The algorithms developed can be classified as constraint based,greedy and metaheuristic.Constarint based algorithms uses one or more of the various constaints namely the MSR threshold and the MSR difference threshold.The greedy approach makes a locally optimal choice at each stage with the objective of finding the global optimum.In metaheuristic approaches particle Swarm Optimization(PSO) and variants of Greedy Randomized Adaptive Search Procedure(GRASP) are used for the identification of biclusters.These algorithms are implemented on the Yeast and Lymphoma datasets.Biologically relevant and statistically significant biclusters are identified by all these algorithms which are validated by Gene Ontology database.All these algorithms are compared with some other biclustering algorithms.Algorithms developed in this work overcome some of the problems associated with the already existing algorithms.With the help of some of the algorithms which are developed in this work biclusters with very high row variance,which is higher than the row variance of any other algorithm using mean squared residue, are identified from both Yeast and Lymphoma data sets.Such biclusters which make significant change in the expression level are highly relevant biologically.