Feature Selection and Classification Using Age Layered Population Structure Genetic Programming

The curse of dimensionality is a major problem in the fields of machine learning, data mining and knowledge discovery. Exhaustive search for the most optimal subset of relevant features from a high dimensional dataset is NP hard. Sub–optimal population based stochastic algorithms such as GP and GA are good choices for searching through large search spaces, and are usually more feasible than exhaustive and deterministic search algorithms. On the other hand, population based stochastic algorithms often suffer from premature convergence on mediocre sub–optimal solutions. The Age Layered Population Structure (ALPS) is a novel metaheuristic for overcoming the problem of premature convergence in evolutionary algorithms, and for improving search in the fitness landscape. The ALPS paradigm uses an age–measure to control breeding and competition between individuals in the population. This thesis uses a modification of the ALPS GP strategy called Feature Selection ALPS (FSALPS) for feature subset selection and classification of varied supervised learning tasks. FSALPS uses a novel frequency count system to rank features in the GP population based on evolved feature frequencies. The ranked features are translated into probabilities, which are used to control evolutionary processes such as terminal–symbol selection for the construction of GP trees/sub-trees. The FSALPS metaheuristic continuously refines the feature subset selection process whiles simultaneously evolving efficient classifiers through a non–converging evolutionary process that favors selection of features with high discrimination of class labels. We investigated and compared the performance of canonical GP, ALPS and FSALPS on high–dimensional benchmark classification datasets, including a hyperspectral image. Using Tukey’s HSD ANOVA test at a 95% confidence interval, ALPS and FSALPS dominated canonical GP in evolving smaller but efficient trees with less bloat expressions. FSALPS significantly outperformed canonical GP and ALPS and some reported feature selection strategies in related literature on dimensionality reduction.

Feature Selection and Classification Using Age Layered Population Structure Genetic Programming

The curse of dimensionality is a major problem in the fields of machine learning, data mining and knowledge discovery. Exhaustive search for the most optimal subset of relevant features from a high dimensional dataset is NP hard. Sub–optimal population based stochastic algorithms such as GP and GA are good choices for searching through large search spaces, and are usually more feasible than exhaustive and determinis- tic search algorithms. On the other hand, population based stochastic algorithms often suffer from premature convergence on mediocre sub–optimal solutions. The Age Layered Population Structure (ALPS) is a novel meta–heuristic for overcoming the problem of premature convergence in evolutionary algorithms, and for improving search in the fitness landscape. The ALPS paradigm uses an age–measure to control breeding and competition between individuals in the population. This thesis uses a modification of the ALPS GP strategy called Feature Selection ALPS (FSALPS) for feature subset selection and classification of varied supervised learning tasks. FSALPS uses a novel frequency count system to rank features in the GP population based on evolved feature frequencies. The ranked features are translated into probabilities, which are used to control evolutionary processes such as terminal–symbol selection for the construction of GP trees/sub-trees. The FSALPS meta–heuristic continuously refines the feature subset selection process whiles simultaneously evolving efficient classifiers through a non–converging evolutionary process that favors selection of features with high discrimination of class labels. We investigated and compared the performance of canonical GP, ALPS and FSALPS on high–dimensional benchmark classification datasets, including a hyperspectral image. Using Tukey’s HSD ANOVA test at a 95% confidence interval, ALPS and FSALPS dominated canonical GP in evolving smaller but efficient trees with less bloat expressions. FSALPS significantly outperformed canonical GP and ALPS and some reported feature selection strategies in related literature on dimensionality reduction.

Elementos of geometry and trigonometry : from the works of A.M. Legendre, adapted to the course of mathematical instruction in the United State

UANL

Computation and Analysis of Multiple Structural-Change Models

In a recent paper, Bai and Perron (1998) considered theoretical issues related to the limiting distribution of estimators and test statistics in the linear model with multiple structural changes. In this companion paper, we consider practical issues for the empirical applications of the procedures. We first address the problem of estimation of the break dates and present an efficient algorithm to obtain global minimizers of the sum of squared residuals. This algorithm is based on the principle of dynamic programming and requires at most least-squares operations of order O(T 2) for any number of breaks. Our method can be applied to both pure and partial structural-change models. Secondly, we consider the problem of forming confidence intervals for the break dates under various hypotheses about the structure of the data and the errors across segments. Third, we address the issue of testing for structural changes under very general conditions on the data and the errors. Fourth, we address the issue of estimating the number of breaks. We present simulation results pertaining to the behavior of the estimators and tests in finite samples. Finally, a few empirical applications are presented to illustrate the usefulness of the procedures. All methods discussed are implemented in a GAUSS program available upon request for non-profit academic use.

Paretian Quasi-Orders: Two Agents.

We characterize Paretian quasi-orders in the two-agent continuous case.

Optimization of p-cycle protection schemes in optical networks

La survie des réseaux est un domaine d'étude technique très intéressant ainsi qu'une préoccupation critique dans la conception des réseaux. Compte tenu du fait que de plus en plus de données sont transportées à travers des réseaux de communication, une simple panne peut interrompre des millions d'utilisateurs et engendrer des millions de dollars de pertes de revenu. Les techniques de protection des réseaux consistent à fournir une capacité supplémentaire dans un réseau et à réacheminer les flux automatiquement autour de la panne en utilisant cette disponibilité de capacité. Cette thèse porte sur la conception de réseaux optiques intégrant des techniques de survie qui utilisent des schémas de protection basés sur les p-cycles. Plus précisément, les p-cycles de protection par chemin sont exploités dans le contexte de pannes sur les liens. Notre étude se concentre sur la mise en place de structures de protection par p-cycles, et ce, en supposant que les chemins d'opération pour l'ensemble des requêtes sont définis a priori. La majorité des travaux existants utilisent des heuristiques ou des méthodes de résolution ayant de la difficulté à résoudre des instances de grande taille. L'objectif de cette thèse est double. D'une part, nous proposons des modèles et des méthodes de résolution capables d'aborder des problèmes de plus grande taille que ceux déjà présentés dans la littérature. D'autre part, grâce aux nouveaux algorithmes, nous sommes en mesure de produire des solutions optimales ou quasi-optimales. Pour ce faire, nous nous appuyons sur la technique de génération de colonnes, celle-ci étant adéquate pour résoudre des problèmes de programmation linéaire de grande taille. Dans ce projet, la génération de colonnes est utilisée comme une façon intelligente d'énumérer implicitement des cycles prometteurs. Nous proposons d'abord des formulations pour le problème maître et le problème auxiliaire ainsi qu'un premier algorithme de génération de colonnes pour la conception de réseaux protegées par des p-cycles de la protection par chemin. L'algorithme obtient de meilleures solutions, dans un temps raisonnable, que celles obtenues par les méthodes existantes. Par la suite, une formulation plus compacte est proposée pour le problème auxiliaire. De plus, nous présentons une nouvelle méthode de décomposition hiérarchique qui apporte une grande amélioration de l'efficacité globale de l'algorithme. En ce qui concerne les solutions en nombres entiers, nous proposons deux méthodes heurisiques qui arrivent à trouver des bonnes solutions. Nous nous attardons aussi à une comparaison systématique entre les p-cycles et les schémas classiques de protection partagée. Nous effectuons donc une comparaison précise en utilisant des formulations unifiées et basées sur la génération de colonnes pour obtenir des résultats de bonne qualité. Par la suite, nous évaluons empiriquement les versions orientée et non-orientée des p-cycles pour la protection par lien ainsi que pour la protection par chemin, dans des scénarios de trafic asymétrique. Nous montrons quel est le coût de protection additionnel engendré lorsque des systèmes bidirectionnels sont employés dans de tels scénarios. Finalement, nous étudions une formulation de génération de colonnes pour la conception de réseaux avec des p-cycles en présence d'exigences de disponibilité et nous obtenons des premières bornes inférieures pour ce problème.

Timing verification in transaction modeling

Les systèmes Matériels/Logiciels deviennent indispensables dans tous les aspects de la vie quotidienne. La présence croissante de ces systèmes dans les différents produits et services incite à trouver des méthodes pour les développer efficacement. Mais une conception efficace de ces systèmes est limitée par plusieurs facteurs, certains d'entre eux sont: la complexité croissante des applications, une augmentation de la densité d'intégration, la nature hétérogène des produits et services, la diminution de temps d’accès au marché. Une modélisation transactionnelle (TLM) est considérée comme un paradigme prometteur permettant de gérer la complexité de conception et fournissant des moyens d’exploration et de validation d'alternatives de conception à des niveaux d’abstraction élevés. Cette recherche propose une méthodologie d’expression de temps dans TLM basée sur une analyse de contraintes temporelles. Nous proposons d'utiliser une combinaison de deux paradigmes de développement pour accélérer la conception: le TLM d'une part et une méthodologie d’expression de temps entre différentes transactions d’autre part. Cette synergie nous permet de combiner dans un seul environnement des méthodes de simulation performantes et des méthodes analytiques formelles. Nous avons proposé un nouvel algorithme de vérification temporelle basé sur la procédure de linéarisation des contraintes de type min/max et une technique d'optimisation afin d'améliorer l'efficacité de l'algorithme. Nous avons complété la description mathématique de tous les types de contraintes présentées dans la littérature. Nous avons développé des méthodes d'exploration et raffinement de système de communication qui nous a permis d'utiliser les algorithmes de vérification temporelle à différents niveaux TLM. Comme il existe plusieurs définitions du TLM, dans le cadre de notre recherche, nous avons défini une méthodologie de spécification et simulation pour des systèmes Matériel/Logiciel basée sur le paradigme de TLM. Dans cette méthodologie plusieurs concepts de modélisation peuvent être considérés séparément. Basée sur l'utilisation des technologies modernes de génie logiciel telles que XML, XSLT, XSD, la programmation orientée objet et plusieurs autres fournies par l’environnement .Net, la méthodologie proposée présente une approche qui rend possible une réutilisation des modèles intermédiaires afin de faire face à la contrainte de temps d’accès au marché. Elle fournit une approche générale dans la modélisation du système qui sépare les différents aspects de conception tels que des modèles de calculs utilisés pour décrire le système à des niveaux d’abstraction multiples. En conséquence, dans le modèle du système nous pouvons clairement identifier la fonctionnalité du système sans les détails reliés aux plateformes de développement et ceci mènera à améliorer la "portabilité" du modèle d'application.

Evaluation of mitochondrial function in a model of developmental programming of hypertension associated with transient neonatal oxygen exposure

UNE EXPOSITION NÉONATALE À L’OXYGÈNE MÈNE À DES MODIFICATIONS DE LA FONCTION MITOCHONDRIALE CHEZ LE RAT ADULTE Introduction: L’exposition à l’oxygène (O2) des ratons nouveau-nés a des conséquences à l’âge adulte dont une hypertension artérielle (HTA), une dysfonction vasculaire, une néphropénie et des indices de stress oxydant. En considérant que les reins sont encore en développement actif lors des premiers jours après la naissance chez les rats, jouent un rôle clé dans le développement de l’hypertension et qu’une dysfonction mitochondriale est associé à une augmentation du stress oxydant, nous postulons que les conditions délétères néonatales peuvent avoir un impact significatif au niveau rénal sur la modulation de l’expression de protéines clés du fonctionnement mitochondrial et une production mitochondriale excessive d’espèces réactives de l’ O2. Méthodes: Des ratons Sprague-Dawley sont exposés à 80% d’O2 (H) ou 21% O2 (Ctrl) du 3e au 10e jr de vie. En considérant que plusieurs organes des rats sont encore en développement actif à la naissance, ces rongeurs sont un modèle reconnu pour étudier les complications d’une hyperoxie néonatale, comme celles liées à une naissance prématurée chez l’homme. À 4 et à 16 semaines, les reins sont prélevés et les mitochondries sont extraites suivant une méthode d’extraction standard, avec un tampon contenant du sucrose 0.32 M et différentes centrifugations. L’expression des protéines mitochondriales a été mesurée par Western blot, tandis que la production d’ H202 et les activités des enzymes clés du cycle de Krebs ont été évaluées par spectrophotométrie. Les résultats sont exprimés par la moyenne ± SD. Résultats: Les rats mâles H de 16 semaines (n=6) présentent une activité de citrate synthase (considéré standard interne de l’expression protéique et de l’abondance mitochondriales) augmentée (12.4 ± 8.4 vs 4.1 ± 0.5 μmole/mL/min), une diminution de l’activité d’aconitase (enzyme sensible au redox mitochondrial) (0.11 ± 0.05 vs 0.20 ± 0.04 μmoles/min/mg mitochondrie), ainsi qu’une augmentation dans la production de H202 (7.0 ± 1.3 vs 5.4 ± 0.8 ρmoles/mg protéines mitochondriales) comparativement au groupe Ctrl (n=6 mâles et 4 femelles). Le groupe H (vs Ctrl) présente également une diminution dans l’expression de peroxiredoxin-3 (Prx3) (H 0.61±0.06 vs. Ctrl 0.78±0.02 unité relative, -23%; p<0.05), une protéine impliquée dans l’élimination d’ H202, de l’expression du cytochrome C oxidase (Complexe IV) (H 1.02±0.04 vs. Ctrl 1.20±0.02 unité relative, -15%; p<0.05), une protéine de la chaine de respiration mitochondriale, tandis que l’expression de la protéine de découplage (uncoupling protein)-2 (UCP2), impliquée dans la dispersion du gradient proton, est significativement augmentée (H 1.05±0.02 vs. Ctrl 0.90±0.03 unité relative, +17%; p<0.05). Les femelles H (n=6) (vs Ctrl, n=6) de 16 semaines démontrent une augmentation significative de l’activité de l’aconitase (0.33±0.03 vs 0.17±0.02 μmoles/min/mg mitochondrie), de l’expression de l’ATP synthase sous unité β (H 0.73±0.02 vs. Ctrl 0.59±0.02 unité relative, +25%; p<0.05) et de l’expression de MnSOD (H 0.89±0.02 vs. Ctrl 0.74±0.03 unité relative, +20%; p<0.05) (superoxide dismutase mitochondriale, important antioxidant), tandis que l’expression de Prx3 est significativement réduite (H 1.1±0.07 vs. Ctrl 0.85±0.01 unité relative, -24%; p<0.05). À 4 semaines, les mâles H (vs Ctrl) présentent une augmentation significative de l’expression de Prx3 (H 0.72±0.03 vs. Ctrl 0.56±0.04 unité relative, +31%; p<0.05) et les femelles présentent une augmentation significative de l’expression d’UCP2 (H 1.22±0.05 vs. Ctrl 1.03±0.04 unité relative, +18%; p<0.05) et de l’expression de MnSOD (H 1.36±0.01 vs. 1.19±0.06 unité relative, +14%; p<0.05). Conclusions: Une exposition néonatale à l’O2 chez le rat adulte mène à des indices de dysfonction mitochondriale dans les reins adultes, associée à une augmentation dans la production d’espèces réactives de l’oxygène, suggérant que ces modifications mitochondriales pourraient jouer un rôle dans l’hypertension artérielle et d’un stress oxydant, et par conséquent, être un facteur possible dans la progression vers des maladies cardiovasculaires. Mots-clés: Mitochondries, Reins, Hypertension, Oxygène, Stress Oxydant, Programmation

Lagrangian-informed mixed integer programming reformulations

La programmation linéaire en nombres entiers est une approche robuste qui permet de résoudre rapidement de grandes instances de problèmes d'optimisation discrète. Toutefois, les problèmes gagnent constamment en complexité et imposent parfois de fortes limites sur le temps de calcul. Il devient alors nécessaire de développer des méthodes spécialisées afin de résoudre approximativement ces problèmes, tout en calculant des bornes sur leurs valeurs optimales afin de prouver la qualité des solutions obtenues. Nous proposons d'explorer une approche de reformulation en nombres entiers guidée par la relaxation lagrangienne. Après l'identification d'une forte relaxation lagrangienne, un processus systématique permet d'obtenir une seconde formulation en nombres entiers. Cette reformulation, plus compacte que celle de Dantzig et Wolfe, comporte exactement les mêmes solutions entières que la formulation initiale, mais en améliore la borne linéaire: elle devient égale à la borne lagrangienne. L'approche de reformulation permet d'unifier et de généraliser des formulations et des méthodes de borne connues. De plus, elle offre une manière simple d'obtenir des reformulations de moins grandes tailles en contrepartie de bornes plus faibles. Ces reformulations demeurent de grandes tailles. C'est pourquoi nous décrivons aussi des méthodes spécialisées pour en résoudre les relaxations linéaires. Finalement, nous appliquons l'approche de reformulation à deux problèmes de localisation. Cela nous mène à de nouvelles formulations pour ces problèmes; certaines sont de très grandes tailles, mais nos méthodes de résolution spécialisées les rendent pratiques.

La programmation informatique dans la recherche et la formation en mathématiques au niveau universitaire

Une étude récente auprès de 302 mathématiciens canadiens révèle un écart intriguant : tandis que 43% des sondés utilisent la programmation informatique dans leur recherche, seulement 18% indiquent qu'ils emploient cette technologie dans leur enseignement (Buteau et coll., 2014). La première donnée reflète le potentiel énorme qu'a la programmation pour faire et apprendre des mathématiques. La deuxième donnée a inspiré ce mémoire : pourquoi existe-t-il un tel écart ? Pour répondre à cette question, nous avons mené une étude exploratoire qui cherche à mieux comprendre la place de la programmation dans la recherche et la formation en mathématiques au niveau universitaire. Des entrevues semi-dirigées ont été conduites avec 14 mathématiciens travaillant dans des domaines variés et à différentes universités à travers le pays. Notre analyse qualitative nous permet de décrire les façons dont ces mathématiciens construisent des programmes informatiques afin d'accomplir plusieurs tâches (p.e., simuler des phénomènes réels, faire des mathématiques « expérimentales », développer de nouveaux outils puissants). Elle nous permet également d'identifier des moments où les mathématiciens exposent leurs étudiants à certains éléments de ces pratiques en recherche. Nous notons toutefois que les étudiants sont rarement invités à concevoir et à écrire leurs propres programmes. Enfin, nos participants évoquent plusieurs contraintes institutionnelles : le curriculum, la culture départementale, les ressources humaines, les traditions en mathématiques, etc. Quelques-unes de ces contraintes, qui semblent limiter l'expérience mathématique des étudiants de premier cycle, pourraient être revues.

Mathematical Modelling of the Dynamics of Granular Materials in a Rotating Cylinder

The current study is aimed at the development of a theoretical simulation tool based on Discrete Element Method (DEM) to 'interpret granular dynamics of solid bed in the cross section of the horizontal rotating cylinder at the microscopic level and subsequently apply this model to establish the transition behaviour, mixing and segregation.The simulation of the granular motion developed in this work is based on solving Newton's equation of motion for each particle in the granular bed subjected to the collisional forces, external forces and boundary forces. At every instant of time, the forces are tracked and the positions velocities and accelarations of each partcle is The software code for this simulation is written in VISUAL FORTRAN 90 After checking the validity of the code with special tests, it is used to investigate the transition behaviour of granular solids motion in the cross section of a rotating cylinder for various rotational speeds and fill fraction.This work is hence directed towards a theoretical investigation based on Discrete Element Method (DEM) of the motion of granular solids in the radial direction of the horizontal cylinder to elucidate the relationship between the operating parameters of the rotating cylinder geometry and physical properties ofthe granular solid.The operating parameters of the rotating cylinder include the various rotational velocities of the cylinder and volumetric fill. The physical properties of the granular solids include particle sizes, densities, stiffness coefficients, and coefficient of friction Further the work highlights the fundamental basis for the important phenomena of the system namely; (i) the different modes of solids motion observed in a transverse crosssection of the rotating cylinder for various rotational speeds, (ii) the radial mixing of the granular solid in terms of active layer depth (iii) rate coefficient of mixing as well as the transition behaviour in terms of the bed turnover time and rotational speed and (iv) the segregation mechanisms resulting from differences in the size and density of particles.The transition behaviour involving its six different modes of motion of the granular solid bed is quantified in terms of Froude number and the results obtained are validated with experimental and theoretical results reported in the literature The transition from slumping to rolling mode is quantified using the bed turnover time and a linear relationship is established between the bed turn over time and the inverse of the rotational speed of the cylinder as predicted by Davidson et al. [2000]. The effect of the rotational speed, fill fraction and coefficient of friction on the dynamic angle of repose are presented and discussed. The variation of active layer depth with respect to fill fraction and rotational speed have been investigated. The results obtained through simulation are compared with the experimental results reported by Van Puyvelde et. at. [2000] and Ding et at. [2002].The theoretical model has been further extended, to study the rmxmg and segregation in the transverse direction for different particle sizes and their size ratios. The effect of fill fraction and rotational speed on the transverse mixing behaviour is presented in the form of a mixing index and mixing kinetics curve. The segregation pattern obtained by the simulation of the granular solid bed with respect to the rotational speed of the cylinder is presented both in graphical and numerical forms. The segregation behaviour of the granular solid bed with respect to particle size, density and volume fraction of particle size has been investigated. Several important macro parameters characterising segregation such as mixing index, percolation index and segregation index have been derived from the simulation tool based on first principles developed in this work.

Reinforcement Learning Approaches to Power System Scheduling

One major component of power system operation is generation scheduling. The objective of the work is to develop efficient control strategies to the power scheduling problems through Reinforcement Learning approaches. The three important active power scheduling problems are Unit Commitment, Economic Dispatch and Automatic Generation Control. Numerical solution methods proposed for solution of power scheduling are insufficient in handling large and complex systems. Soft Computing methods like Simulated Annealing, Evolutionary Programming etc., are efficient in handling complex cost functions, but find limitation in handling stochastic data existing in a practical system. Also the learning steps are to be repeated for each load demand which increases the computation time.Reinforcement Learning (RL) is a method of learning through interactions with environment. The main advantage of this approach is it does not require a precise mathematical formulation. It can learn either by interacting with the environment or interacting with a simulation model. Several optimization and control problems have been solved through Reinforcement Learning approach. The application of Reinforcement Learning in the field of Power system has been a few. The objective is to introduce and extend Reinforcement Learning approaches for the active power scheduling problems in an implementable manner. The main objectives can be enumerated as:(i) Evolve Reinforcement Learning based solutions to the Unit Commitment Problem.(ii) Find suitable solution strategies through Reinforcement Learning approach for Economic Dispatch. (iii) Extend the Reinforcement Learning solution to Automatic Generation Control with a different perspective. (iv) Check the suitability of the scheduling solutions to one of the existing power systems.First part of the thesis is concerned with the Reinforcement Learning approach to Unit Commitment problem. Unit Commitment Problem is formulated as a multi stage decision process. Q learning solution is developed to obtain the optimwn commitment schedule. Method of state aggregation is used to formulate an efficient solution considering the minimwn up time I down time constraints. The performance of the algorithms are evaluated for different systems and compared with other stochastic methods like Genetic Algorithm.Second stage of the work is concerned with solving Economic Dispatch problem. A simple and straight forward decision making strategy is first proposed in the Learning Automata algorithm. Then to solve the scheduling task of systems with large number of generating units, the problem is formulated as a multi stage decision making task. The solution obtained is extended in order to incorporate the transmission losses in the system. To make the Reinforcement Learning solution more efficient and to handle continuous state space, a fimction approximation strategy is proposed. The performance of the developed algorithms are tested for several standard test cases. Proposed method is compared with other recent methods like Partition Approach Algorithm, Simulated Annealing etc.As the final step of implementing the active power control loops in power system, Automatic Generation Control is also taken into consideration.Reinforcement Learning has already been applied to solve Automatic Generation Control loop. The RL solution is extended to take up the approach of common frequency for all the interconnected areas, more similar to practical systems. Performance of the RL controller is also compared with that of the conventional integral controller.In order to prove the suitability of the proposed methods to practical systems, second plant ofNeyveli Thennal Power Station (NTPS IT) is taken for case study. The perfonnance of the Reinforcement Learning solution is found to be better than the other existing methods, which provide the promising step towards RL based control schemes for practical power industry.Reinforcement Learning is applied to solve the scheduling problems in the power industry and found to give satisfactory perfonnance. Proposed solution provides a scope for getting more profit as the economic schedule is obtained instantaneously. Since Reinforcement Learning method can take the stochastic cost data obtained time to time from a plant, it gives an implementable method. As a further step, with suitable methods to interface with on line data, economic scheduling can be achieved instantaneously in a generation control center. Also power scheduling of systems with different sources such as hydro, thermal etc. can be looked into and Reinforcement Learning solutions can be achieved.

Investment analysis of chemical projects and development of standerdised mathematical co-relation for cost estimation of pressure vessels in chemical industry

The present study is intended to provide a new scientific approach to the solution of the worlds cost engineering problems encountered in the chemical industries in our nation. The problem is that of cost estimation of equipments especially of pressure vessels when setting up chemical industries .The present study attempts to develop a model for such cost estimation. This in turn is hoped would go a long way to solve this and related problems in forecasting the cost of setting up chemical plants.