942 resultados para offline programming
Quality-optimization algorithm based on stochastic dynamic programming for MPEG DASH video streaming
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In contrast to traditional push-based protocols, adaptive streaming techniques like Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) fix attention on the client, who dynamically requests different-quality portions of the content to cope with a limited and variable bandwidth but aiming at maximizing the quality perceived by the user. Since DASH adaptation logic at the client is not covered by the standard, we propose a solution based on Stochastic Dynamic Programming (SDP) techniques to find the optimal request policies that guarantee the users' Quality of Experience (QoE). Our algorithm is evaluated in a simulated streaming session and is compared with other adaptation approaches. The results show that our proposal outperforms them in terms of QoE, requesting higher qualities on average.
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The main purpose of this work is to describe the case of an online Java Programming course for engineering students to learn computer programming and to practice other non-technicalabilities: online training, self-assessment, teamwork and use of foreign languages. It is important that students develop confidence and competence in these skills, which will be required later in their professional tasks and/or in other engineering courses (life-long learning). Furthermore, this paper presents the pedagogical methodology, the results drawn from this experience and an objective performance comparison with another conventional (face-to-face) Java course.
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This paper presents a novel tablet based end-user interface for industrial robot programming (called Hammer). This application makes easier to program tasks for industrial robots like polishing, milling or grinding. It is based on the Scratch programming language, but specifically design and created for Android OS. It is a visual programming concept that allows non-skilled programmer operators to create programs. The application also allows to monitor the tasks while it is being executed by overlapping real time information through augmented reality. The application includes a teach pendant screen that can be customized according to the operator needs at every moment.
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Automating the assessment of programming assignments brings benefits for both students and teachers, since it helps the formers to gain a timely feedback and releases the latter from tedious tasks. The related literature in the domain has usually focused on the assessment process and the tools required for it, proposing libraries and systems that teachers can use in this process. However, few of them have work rowards reducing the effort and time teacher require to properly set up new assessente processes. This paper describes our experience with the analysis and design of a new tool to support teachers in visually developing automatic grades of programming assignments, introducing the underlying concepts and technologies and presenting the system architecture.
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El objetivo de este proyecto es recoger y explicar el conjunto de tareas realizadas durante el proceso de colaboración llevado a cabo en el Instituto de Microgravedad “Ignacio Da Riva” durante el curso académico 2014/2015, las cuales han conformado las prácticas externas cursadas en la titulación de Grado en Ingeniería Aeroespacial, y el Trabajo de Fin de Grado de la misma titulación. En este documento se pretende,además, poner de manifiesto la rigurosidad con la que se trabaja en el ámbito espacial y la importancia de los protocolos y procedimientos para asegurar un resultado adecuado en los trabajos realizados. Una parte importante del proyecto detalla los procesos de monitorización y mantenimiento de la batería del satélite universitario UPMSat-2 cuyo lanzamiento está previsto para el año próximo y el cual será el segundo satélite del mundo en incorporar una batería de Ión-Litio.
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El presente proyecto se ha realizado durante las prácticas curriculares que han tenido lugar en el Instituto Universitario de Microgravedad “Ignacio Da Riva” (IDR/UPM). A lo largo de estas prácticas se han llevado a cabo trabajos en diversos campos, todos relacionados con el UPMSat-2, desde el subsistema de potencia (placas solares y baterías) hasta el desarrollo de módulos para la Sala de Diseño Concurrente (Concurrent Design Facility, CDF). En la realización de las mismas se ha trabajado en equipo, junto con otros dos alumnos. El objetivo del proyecto es recopilar las tareas realizadas, proporcionando el desarrollo teórico necesario para llevar a cabo todas ellas. Al ser un trabajo con varias partes claramente diferenciadas, se ha optado por comenzar con unas páginas dedicadas a las misiones espaciales. A continuación el trabajo se adentra en el subsistema de potencia de un satélite, particularizando para el UPMSat-2. Finalmente, se proporciona la teoría necesaria para el desarrollo del módulo de misión de la CDF del IDR/UPM, software que se ha desarrollado y tiene reservado un espacio al final, en el cual se describe el programa y se realizan comparaciones de los resultados que proporciona frente a casos reales.
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El objetivo de este trabajo de fin de grado es la exposición de los resultados y conclusiones, fruto de las tareas desarrolladas durante las practicas curriculares en el Instituto Universitario de Microgravedad “Ignacio Da Riva” (IDR/UPM) el presente curso académico. La estructura del trabajo se compone de dos bloques diferenciados entre sí: el seguimiento de una batería y el desarrollo de un módulo para una CDF.
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In this paper we focus on the selection of safeguards in a fuzzy risk analysis and management methodology for information systems (IS). Assets are connected by dependency relationships, and a failure of one asset may affect other assets. After computing impact and risk indicators associated with previously identified threats, we identify and apply safeguards to reduce risks in the IS by minimizing the transmission probabilities of failures throughout the asset network. However, as safeguards have associated costs, the aim is to select the safeguards that minimize costs while keeping the risk within acceptable levels. To do this, we propose a dynamic programming-based method that incorporates simulated annealing to tackle optimizations problems.
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In this paper, we present a mixed-integer linear programming model for determining salary-revision matrices for an organization based on that organization?s general strategies. The solution obtained from this model consists of salary increases for each employee; these increases consider the employee?s professional performance, salary level relative to peers within the organization, and professional group. In addition to budget constraints, we modeled other elements typical of compensation systems, such as equity and justice. Red Eléctrica de España (REE), the transmission agent and operator of the Spanish electricity system, used the model to revise its 2010 and 2011 salary policies, and achieved results that were aligned with the company strategy. REE incorporated the model into the salary management module within its information system, and plans to continue to use the model in revisions of the module.
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The operating theatres are the engine of the hospitals; proper management of the operating rooms and its staff represents a great challenge for managers and its results impact directly in the budget of the hospital. This work presents a MILP model for the efficient schedule of multiple surgeries in Operating Rooms (ORs) during a working day. This model considers multiple surgeons and ORs and different types of surgeries. Stochastic strategies are also implemented for taking into account the uncertain in surgery durations (pre-incision, incision, post-incision times). In addition, a heuristic-based methods and a MILP decomposition approach is proposed for solving large-scale ORs scheduling problems in computational efficient way. All these computer-aided strategies has been implemented in AIMMS, as an advanced modeling and optimization software, developing a user friendly solution tool for the operating room management under uncertainty.
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La calificación automática de tareas de programación es un tema importante dentro del campo de la innovación educativa que se enfoca en mejorar las habilidades de programación de los estudiantes y en optimizar el tiempo que el profesorado dedica a ello. Uno de los principales problemas vigentes está relacionado con la diversidad de criterios para calificar las tareas de programación. El presente trabajo propone e implementa una arquitectura, basada en el concepto de orquestación de servicios, para soportar varios procesos de calificación automática de tareas de programación. Esto es obtenido a través de las características de modularidad, extensibilidad y flexibilidad que la arquitectura provee al proceso de calificación. La arquitectura define como pieza clave un elemento llamado Grading-submodule, el mismo que provee un servicio de evaluación del código fuente considerando un criterio de calificación. La implementación se ha llevado a cabo sobre la herramienta Virtual Programming Lab; y los resultados demuestran la factibilidad de realización, y la utilidad tanto para el profesorado como para los estudiantes.
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Computer programming is known to be one of the most difficult courses for students in the first year of engineering. They are faced with the challenge of abstract thinking and gaining programming skills for the first time. These skills are acquired by continuous practicing from the start of the course. In order to enhance the motivation and dynamism of the learning and assessment processes, we have proposed the use of three educational resources namely screencasts, self-assessment questionnaires and automated grading of assignments. These resources have been made available in Moodle which is a Learning Management System widely used in education environments and adopted by the Telecommunications Engineering School at the Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Both teachers and students can enhance the learning and assessment processes through the use of new educational activities such as self-assessment questionnaires and automated grading of assignments. On the other hand, multimedia resources such as screencasts can guide students in complex topics. The resources proposed allow teachers to improve their tutorial actions since they provide immediate feedback and comments to students without the enormous effort of manual correction and evaluation by teachers specially taking into account the large number of students enrolled in the course. In this paper we present the case study where three proposed educational resources were applied. We describe the special features of the course and explain why the use of these resources can both enhance the students? motivation and improve the teaching and learning processes. Our research work was carried out on students attending the "Computer programming" course offered in the first year of a Telecommunications Engineering degree at UPM. This course is mandatory and has more than 450 enrolled students. Our purpose is to encourage the motivation and dynamism of the learning and assessment processes.
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El auge y penetración de las nuevas tecnologías junto con la llamada Web Social están cambiando la forma en la que accedemos a la medicina. Cada vez más pacientes y profesionales de la medicina están creando y consumiendo recursos digitales de contenido clínico a través de Internet, surgiendo el problema de cómo asegurar la fiabilidad de estos recursos. Además, un nuevo concepto está apareciendo, el de pervasive healthcare o sanidad ubicua, motivado por pacientes que demandan un acceso a los servicios sanitarios en todo momento y en todo lugar. Este nuevo escenario lleva aparejado un problema de confianza en los proveedores de servicios sanitarios. Las plataformas de eLearning se están erigiendo como paradigma de esta nueva Medicina 2.0 ya que proveen un servicio abierto a la vez que controlado/supervisado a recursos digitales, y facilitan las interacciones y consultas entre usuarios, suponiendo una buena aproximación para esta sanidad ubicua. En estos entornos los problemas de fiabilidad y confianza pueden ser solventados mediante la implementación de mecanismos de recomendación de recursos y personas de manera confiable. Tradicionalmente las plataformas de eLearning ya cuentan con mecanismos de recomendación, si bien están más enfocados a la recomendación de recursos. Para la recomendación de usuarios es necesario acudir a mecanismos más elaborados como son los sistemas de confianza y reputación (trust and reputation) En ambos casos, tanto la recomendación de recursos como el cálculo de la reputación de los usuarios se realiza teniendo en cuenta criterios principalmente subjetivos como son las opiniones de los usuarios. En esta tesis doctoral proponemos un nuevo modelo de confianza y reputación que combina evaluaciones automáticas de los recursos digitales en una plataforma de eLearning, con las opiniones vertidas por los usuarios como resultado de las interacciones con otros usuarios o después de consumir un recurso. El enfoque seguido presenta la novedad de la combinación de una parte objetiva con otra subjetiva, persiguiendo mitigar el efecto de posibles castigos subjetivos por parte de usuarios malintencionados, a la vez que enriquecer las evaluaciones objetivas con información adicional acerca de la capacidad pedagógica del recurso o de la persona. El resultado son recomendaciones siempre adaptadas a los requisitos de los usuarios, y de la máxima calidad tanto técnica como educativa. Esta nueva aproximación requiere una nueva herramienta para su validación in-silico, al no existir ninguna aplicación que permita la simulación de plataformas de eLearning con mecanismos de recomendación de recursos y personas, donde además los recursos sean evaluados objetivamente. Este trabajo de investigación propone pues una nueva herramienta, basada en el paradigma de programación orientada a agentes inteligentes para el modelado de comportamientos complejos de usuarios en plataformas de eLearning. Además, la herramienta permite también la simulación del funcionamiento de este tipo de entornos dedicados al intercambio de conocimiento. La evaluación del trabajo propuesto en este documento de tesis se ha realizado de manera iterativa a lo largo de diferentes escenarios en los que se ha situado al sistema frente a una amplia gama de comportamientos de usuarios. Se ha comparado el rendimiento del modelo de confianza y reputación propuesto frente a dos modos de recomendación tradicionales: a) utilizando sólo las opiniones subjetivas de los usuarios para el cálculo de la reputación y por extensión la recomendación; y b) teniendo en cuenta sólo la calidad objetiva del recurso sin hacer ningún cálculo de reputación. Los resultados obtenidos nos permiten afirmar que el modelo desarrollado mejora la recomendación ofrecida por las aproximaciones tradicionales, mostrando una mayor flexibilidad y capacidad de adaptación a diferentes situaciones. Además, el modelo propuesto es capaz de asegurar la recomendación de nuevos usuarios entrando al sistema frente a la nula recomendación para estos usuarios presentada por el modo de recomendación predominante en otras plataformas que basan la recomendación sólo en las opiniones de otros usuarios. Por último, el paradigma de agentes inteligentes ha probado su valía a la hora de modelar plataformas virtuales complejas orientadas al intercambio de conocimiento, especialmente a la hora de modelar y simular el comportamiento de los usuarios de estos entornos. La herramienta de simulación desarrollada ha permitido la evaluación del modelo de confianza y reputación propuesto en esta tesis en una amplia gama de situaciones diferentes. ABSTRACT Internet is changing everything, and this revolution is especially present in traditionally offline spaces such as medicine. In recent years health consumers and health service providers are actively creating and consuming Web contents stimulated by the emergence of the Social Web. Reliability stands out as the main concern when accessing the overwhelming amount of information available online. Along with this new way of accessing the medicine, new concepts like ubiquitous or pervasive healthcare are appearing. Trustworthiness assessment is gaining relevance: open health provisioning systems require mechanisms that help evaluating individuals’ reputation in pursuit of introducing safety to these open and dynamic environments. Technical Enhanced Learning (TEL) -commonly known as eLearning- platforms arise as a paradigm of this Medicine 2.0. They provide an open while controlled/supervised access to resources generated and shared by users, enhancing what it is being called informal learning. TEL systems also facilitate direct interactions amongst users for consultation, resulting in a good approach to ubiquitous healthcare. The aforementioned reliability and trustworthiness problems can be faced by the implementation of mechanisms for the trusted recommendation of both resources and healthcare services providers. Traditionally, eLearning platforms already integrate recommendation mechanisms, although this recommendations are basically focused on providing an ordered classifications of resources. For users’ recommendation, the implementation of trust and reputation systems appears as the best solution. Nevertheless, both approaches base the recommendation on the information from the subjective opinions of other users of the platform regarding the resources or the users. In this PhD work a novel approach is presented for the recommendation of both resources and users within open environments focused on knowledge exchange, as it is the case of TEL systems for ubiquitous healthcare. The proposed solution adds the objective evaluation of the resources to the traditional subjective personal opinions to estimate the reputation of the resources and of the users of the system. This combined measure, along with the reliability of that calculation, is used to provide trusted recommendations. The integration of opinions and evaluations, subjective and objective, allows the model to defend itself against misbehaviours. Furthermore, it also allows ‘colouring’ cold evaluation values by providing additional quality information such as the educational capacities of a digital resource in an eLearning system. As a result, the recommendations are always adapted to user requirements, and of the maximum technical and educational quality. To our knowledge, the combination of objective assessments and subjective opinions to provide recommendation has not been considered before in the literature. Therefore, for the evaluation of the trust and reputation model defined in this PhD thesis, a new simulation tool will be developed following the agent-oriented programming paradigm. The multi-agent approach allows an easy modelling of independent and proactive behaviours for the simulation of users of the system, conforming a faithful resemblance of real users of TEL platforms. For the evaluation of the proposed work, an iterative approach have been followed, testing the performance of the trust and reputation model while providing recommendation in a varied range of scenarios. A comparison with two traditional recommendation mechanisms was performed: a) using only users’ past opinions about a resource and/or other users; and b) not using any reputation assessment and providing the recommendation considering directly the objective quality of the resources. The results show that the developed model improves traditional approaches at providing recommendations in Technology Enhanced Learning (TEL) platforms, presenting a higher adaptability to different situations, whereas traditional approaches only have good results under favourable conditions. Furthermore the promotion period mechanism implemented successfully helps new users in the system to be recommended for direct interactions as well as the resources created by them. On the contrary OnlyOpinions fails completely and new users are never recommended, while traditional approaches only work partially. Finally, the agent-oriented programming (AOP) paradigm has proven its validity at modelling users’ behaviours in TEL platforms. Intelligent software agents’ characteristics matched the main requirements of the simulation tool. The proactivity, sociability and adaptability of the developed agents allowed reproducing real users’ actions and attitudes through the diverse situations defined in the evaluation framework. The result were independent users, accessing to different resources and communicating amongst them to fulfil their needs, basing these interactions on the recommendations provided by the reputation engine.
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El sistema de energía eólica-diesel híbrido tiene un gran potencial en la prestación de suministro de energía a comunidades remotas. En comparación con los sistemas tradicionales de diesel, las plantas de energía híbridas ofrecen grandes ventajas tales como el suministro de capacidad de energía extra para "microgrids", reducción de los contaminantes y emisiones de gases de efecto invernadero, y la cobertura del riesgo de aumento inesperado del precio del combustible. El principal objetivo de la presente tesis es proporcionar nuevos conocimientos para la evaluación y optimización de los sistemas de energía híbrido eólico-diesel considerando las incertidumbres. Dado que la energía eólica es una variable estocástica, ésta no puede ser controlada ni predecirse con exactitud. La naturaleza incierta del viento como fuente de energía produce serios problemas tanto para la operación como para la evaluación del valor del sistema de energía eólica-diesel híbrido. Por un lado, la regulación de la potencia inyectada desde las turbinas de viento es una difícil tarea cuando opera el sistema híbrido. Por otro lado, el bene.cio económico de un sistema eólico-diesel híbrido se logra directamente a través de la energía entregada a la red de alimentación de la energía eólica. Consecuentemente, la incertidumbre de los recursos eólicos incrementa la dificultad de estimar los beneficios globales en la etapa de planificación. La principal preocupación del modelo tradicional determinista es no tener en cuenta la incertidumbre futura a la hora de tomar la decisión de operación. Con lo cual, no se prevé las acciones operativas flexibles en respuesta a los escenarios futuros. El análisis del rendimiento y simulación por ordenador en el Proyecto Eólico San Cristóbal demuestra que la incertidumbre sobre la energía eólica, las estrategias de control, almacenamiento de energía, y la curva de potencia de aerogeneradores tienen un impacto significativo sobre el rendimiento del sistema. En la presente tesis, se analiza la relación entre la teoría de valoración de opciones y el proceso de toma de decisiones. La opción real se desarrolla con un modelo y se presenta a través de ejemplos prácticos para evaluar el valor de los sistemas de energía eólica-diesel híbridos. Los resultados muestran que las opciones operacionales pueden aportar un valor adicional para el sistema de energía híbrida, cuando esta flexibilidad operativa se utiliza correctamente. Este marco se puede aplicar en la optimización de la operación a corto plazo teniendo en cuenta la naturaleza dependiente de la trayectoria de la política óptima de despacho, dadas las plausibles futuras realizaciones de la producción de energía eólica. En comparación con los métodos de valoración y optimización existentes, el resultado del caso de estudio numérico muestra que la política de operación resultante del modelo de optimización propuesto presenta una notable actuación en la reducción del con- sumo total de combustible del sistema eólico-diesel. Con el .n de tomar decisiones óptimas, los operadores de plantas de energía y los gestores de éstas no deben centrarse sólo en el resultado directo de cada acción operativa, tampoco deberían tomar decisiones deterministas. La forma correcta es gestionar dinámicamente el sistema de energía teniendo en cuenta el valor futuro condicionado en cada opción frente a la incertidumbre. ABSTRACT Hybrid wind-diesel power systems have a great potential in providing energy supply to remote communities. Compared with the traditional diesel systems, hybrid power plants are providing many advantages such as providing extra energy capacity to the micro-grid, reducing pollution and greenhouse-gas emissions, and hedging the risk of unexpected fuel price increases. This dissertation aims at providing novel insights for assessing and optimizing hybrid wind-diesel power systems considering the related uncertainties. Since wind power can neither be controlled nor accurately predicted, the energy harvested from a wind turbine may be considered a stochastic variable. This uncertain nature of wind energy source results in serious problems for both the operation and value assessment of the hybrid wind-diesel power system. On the one hand, regulating the uncertain power injected from wind turbines is a difficult task when operating the hybrid system. On the other hand, the economic profit of a hybrid wind-diesel system is achieved directly through the energy delivered to the power grid from the wind energy. Therefore, the uncertainty of wind resources has increased the difficulty in estimating the total benefits in the planning stage. The main concern of the traditional deterministic model is that it does not consider the future uncertainty when making the dispatch decision. Thus, it does not provide flexible operational actions in response to the uncertain future scenarios. Performance analysis and computer simulation on the San Cristobal Wind Project demonstrate that the wind power uncertainty, control strategies, energy storage, and the wind turbine power curve have a significant impact on the performance of the system. In this dissertation, the relationship between option pricing theory and decision making process is discussed. A real option model is developed and presented through practical examples for assessing the value of hybrid wind-diesel power systems. Results show that operational options can provide additional value to the hybrid power system when this operational flexibility is correctly utilized. This framework can be applied in optimizing short term dispatch decisions considering the path-dependent nature of the optimal dispatch policy, given the plausible future realizations of the wind power production. Comparing with the existing valuation and optimization methods, result from numerical example shows that the dispatch policy resulting from the proposed optimization model exhibits a remarkable performance in minimizing the total fuel consumption of the wind-diesel system. In order to make optimal decisions, power plant operators and managers should not just focus on the direct outcome of each operational action; neither should they make deterministic decisions. The correct way is to dynamically manage the power system by taking into consideration the conditional future value in each option in response to the uncertainty.
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This paper presents an online C compiler designed so that students can program their practical assignments in Programming courses. What is really innovative is the self-assessment of the exercises based on black-box tests and train students’ skill to test software. Moreover, this tool lets instructors, not only proposing and classifying practical exercises, but also evaluating automatically the efforts dedicated and the results obtained by the students. The system has been applied to the 1st-year students at the Industrial Engineering specialization at the Universidad Politecnica de Madrid. Results show that the students obtained better academic performance, reducing the failure rate in the practical exam considerably with respect to previous years, in addition that an anonymous survey proved that students are satisfied with the system because they get instant feedback about their programs.