Optimización del diseño geométrico de glorietas mediante algoritmos genéticos

El funcionamiento de las glorietas es sensible a las características geométricas de los elementos que componen el diseño. Generalmente el diseño geométrico es llevado a cabo mediante procedimientos manuales e iterativos, lo que genera un elevado consumo de tiempo del proyectista. Durante el proceso, los ingenieros tratan de encontrar una solución satisfactoria al problema, tanto en planta como en alzado, aplicando unos criterios derivados de normativas y de la propia experiencia del proyectista. Esta tarea es compleja y laboriosa debido al elevado número de variables, y puede ser simplificada mediante la elaboración de unos algoritmos adecuados. En este artículo se presenta el planteamiendo de una metodología que servirá de base para el desarrollo de un modelo de optimización que proporcione la geometría de la glorieta en planta en base a dos objetivos: la consistencia de las velocidades de circulación y la eficiencia operativa. La eficiencia operativa se caracteriza mediante la demora media de los vehículos y su estudio determina el número de carriles necesarios en las entradas y en la calzada anular. La optimización de la consistencia de las velocidades tiene como objetivo reducir los conflictos y la accidentalidad, además de contribuir a la mejora de la eficiencia de la circulación, ya que permite simplificar la tarea de incorporación de los vehículos en el flujo de la calzada anular. Para su cálculo es necesario determinar previamente las trayectorias de los vehículos y los perfiles de velocidades de las trayectorias más rápidas. Una buena consistencia debe minimizar la variación de velocidad entre los elementos geométricos consecutivos y la velocidad relativa entre corrientes de tráfico en conflicto. Para resolver el problema de optimización se plantea un procedimiento heurístico basado en algoritmos genéticos. El modelo requiere de unos procedimientos para la generación de forma aleatoria de la geometría de la glorieta y para el cálculo de las trayectorias de los vehículos y de las funciones objetivo a partir de la geometría, junto al diseño de unos operadores genéticos que tengan en consideración las interacciones que se presentan entre los elementos que definen la geometría de la glorieta.

Estado del arte de algoritmos de generalización vectorial de núcleos urbanos.

Se presenta este artículo con el ánimo de enumerar y estudiar diferentes algoritmos que tratan la generalización de datos cartográficos vectoriales de zonas urbanas, debido a que en ellas se concentran la mayoría de los conflictos que se pueden encontrar en los procesos de generalización cartográfica. A pesar de que la generalización es uno de los procedimientos más difíciles de automatizar, existen herramientas que implementan estos algoritmos y ofrecen resultados satisfactorios, aunque ninguna de ellas es capaz de automatizar por completo el proceso de generalización. A continuación, se incluyen las pruebas realizadas al respecto, describiendo y analizando los resultados obtenidos, estableciendo una comparativa con trabajos realizados por diferentes autores. Se concluye el documento valorando los posibles trabajos futuros para solventar la problemática de la generalización cartográfica. Este estudio se encuentra en el marco del proyecto CENIT España Virtual. Abstract: This article is focused in studying different algorithms about generalization of vector map data from urban areas, because most of the conflicts in the processes of cartographic generalization are concentrated in these areas. Although generalization is one of the most difficult processes to automate, there are tools that implement these algorithms and provide satisfactory results. However,none of them can automate the process of generalization completely. Then tests in describing and analyzing the results are included, establishing a comparison with works of various authors. The document concludes by assessing the possible future works to solve the problem of cartographic generalization. This study is within the CENIT project España Virtual.

Implementación de algoritmos para la manipulación de curvas concoides en diseño geométrico

Este proyecto se enmarca dentro de la Computación Simbólica y de los fundamentos matemáticos del Diseño Geométrico Asistido por ordenador (CAGD). Se abordara uno de los problemas principales en el ámbito del CAGD y que es la manipulación de las Curvas Concoide. La importancia del avance en la manipulación de las curvas concoide radica en el papel fundamental que desempeñan en múltiples aplicaciones en la actualidad dentro de campos de diversa índole tales como la medicina, la óptica, el electromagnetismo, la construcción, etc. El objetivo principal de este proyecto es el diseño e implementación de algoritmos para el estudio, cálculo y manipulación de curvas concoides, utilizando técnicas propias del Calculo Simbólico. Esta implementación se ha programado utilizando el sistema de computación simbólica Maple. El proyecto consiste en dos partes bien diferenciadas, una parte teórica y otra más practica. La primera incluye la descripción geométrica y definición formal de curvas concoide, así como las ideas y propiedades básicas. De forma más precisa, se presenta un estudio matemático sobre el análisis de racionalidad de estas curvas, explicando los algoritmos que serán implementados en las segunda parte, y que constituye el objetivo principal de este proyecto. Para cerrar esta parte, se presenta una pequeña introducción al sistema y a la programación en Maple. Por otro lado, la segunda parte de este proyecto es totalmente original, y en ella el autor desarrolla las implementaciones en Maple de los algoritmos presentados en la parte anterior, así como la creación de un paquete Maple que las recoge. Por último, se crean las paginas de ayudas en el sistema Maple para la correcta utilización del paquete matemático anteriormente mencionado. Una vez terminada la parte de implementación, se aplican los algoritmos implementados a una colección de curvas clásicas conocidas, recogiendo los datos y resultados obtenidos en un atlas de curvas. Finalmente, se presenta una recopilación de las aplicaciones más destacadas en las que las concoides desempeñan un papel importante así como una breve reseña sobre las concoides de superficies, objeto de varios estudios en la actualidad y a los que se considera que el presente proyecto les puede resultar de gran utilidad. Abstract This project is set up in the framework of Symbolic Computation as well as in the implementation of algebraic-geometric problems that arise from Computer Aided Geometric Design (C.A.G.D.) applications. We address problems related to conchoid curves. The importance of these curves is the fundamental role that they play in current applications as medicine, optics, electromagnetism, construction, etc. The main goal of this project is to design and implement some algorithms to solve problems in studying, calculating and generating conchoid curves with symbolic computation techniques. For this purpose, we program our implementations in the symbolic system “Maple". The project consists of two differentiated parts, one more theoretical part and another part more practical. The first one includes the description of conchoid curves as well as the basic ideas about the concept and its basic properties. More precisely, we introduce in this part the mathematical analysis of the rationality of the conchoids, and we present the algorithms that will be implemented. Furthermore, the reader will be brie y introduced in Maple programming. On the other hand, the second part of this project is totally original. In this more practical part, the author presents the implemented algorithms and a Maple package that includes them, as well as their help pages. These implemented procedures will be check and illustrated with some classical and well known curves, collecting the main properties of the conchoid curves obtained in a brief atlas. Finally, a compilation of the most important applications where conchoids play a fundamental role, and a brief introduction to the conchoids of surfaces, subject of several studies today and where this project could be very useful, are presented.

Algoritmos para mineria de datos con redes de neuronas

Este trabajo propone una serie de algoritmos con el objetivo de extraer información de conjuntos de datos con redes de neuronas. Se estudian dichos algoritmos con redes de neuronas Enhenced Neural Networks (ENN), debido a que esta arquitectura tiene algunas ventajas cuando se aproximan funciones mediante redes neuronales. En la red ENN los pesos de la matriz principal varián con cada patrón, por lo que se comete un error menor en la aproximación. Las redes de neuronas ENN reúnen la información en los pesos de su red auxiliar, se propone un método para obtener información de la red a través de dichos pesos en formas de reglas y asignando un factor de certeza de dichas reglas. La red ENN obtiene un error cuadrático medio menor que el error teórico de una aproximación matemática por ejemplo mediante polinomios de Taylor. Se muestra como una red ENN, entrenada a partir un conjunto de patrones obtenido de una función de variables reales, sus pesos asociados tienen unas relaciones similares a las que se veri_can con las variables independientes con dicha función de variables reales. Las redes de neuronas ENN aproximan polinomios, se extrae conocimiento de un conjunto de datos de forma similar a la regresión estadística, resolviendo de forma más adecuada el problema de multicolionalidad en caso de existir. Las relaciones a partir de los pesos asociados de la matriz de la red auxiliar se obtienen similares a los coeficientes de una regresión para el mismo conjunto numérico. Una red ENN entrenada a partir de un conjunto de datos de una función boolena extrae el conocimiento a partir de los pesos asociados, y la influencia de las variables de la regla lógica de la función booleana, queda reejada en esos pesos asociados a la red auxiliar de la red ENN. Se plantea una red de base radial (RBF) para la clasificación y predicción en problemas forestales y agrícolas, obteniendo mejores resultados que con el modelo de regresión y otros métodos. Los resultados con una red RBF mejoran al método de regresión si existe colinealidad entre los datos que se dispone y no son muy numerosos. También se detecta que variables tienen más importancia en virtud de la variable pronóstico. Obteniendo el error cuadrático medio con redes RBF menor que con otros métodos, en particular que con el modelo de regresión. Abstract A series of algorithms is proposed in this study aiming at the goal of producing information about data groups with a neural network. These algorithms are studied with Enheced Neural Networks (ENN), owing to the fact that this structure shows sever advantages when the functions are approximated by neural networks. Main matrix weights in th ENN vary on each pattern; so, a smaller error is produced when approximating. The neural network ENN joins the weight information contained in their auxiliary network. Thus, a method to obtain information on the network through those weights is proposed by means of rules adding a certainty factor. The net ENN obtains a mean squared error smaller than the theorical one emerging from a mathematical aproximation such as, for example, by means of Taylor's polynomials. This study also shows how in a neural network ENN trained from a set of patterns obtained through a function of real variables, its associated weights have relationships similar to those ones tested by means of the independent variables connected with such functions of real variables. The neural network ENN approximates polynomials through it information about a set of data may be obtained in a similar way than through statistical regression, solving in this way possible problems of multicollinearity in a more suitable way. Relationships emerging from the associated weights in the auxiliary network matrix obtained are similar to the coeficients corresponding to a regression for the same numerical set. A net ENN trained from a boolean function data set obtains its information from its associated weights. The inuence of the variables of the boolean function logical rule are reected on those weights associated to the net auxiliar of the ENN. A radial basis neural networks (RBF) for the classification and prediction of forest and agricultural problems is proposed. This scheme obtains better results than the ones obtained by means of regression and other methods. The outputs with a net RBF better the regression method if the collineality with the available data and their amount is not very large. Detection of which variables are more important basing on the forecast variable can also be achieved, obtaining a mean squared error smaller that the ones obtained through other methods, in special the one produced by the regression pattern.

Implementación de algoritmos de ensamblaje de genomas en sistemas de memoria compartida y memoria distribuida

El desarrollo de algoritmos ensambladores de genes y la utilización de estos está viviendo un aumento muy espectacular en los últimos años. Debido a las mejoras ofrecidas en los dispositivos hardware de los numerosos supercomputadores que existen hoy en día se pueden realizar experimentos científicos de una manera más asequible que hace unos años. Este proyecto servirá como introducción en el complejo mundo de algoritmos científicos, más concretamente en algoritmos ensambladores de genomas. Veremos de primera mano cómo utilizar estas nuevas tecnologías, con ejemplos sencillos, pero con un desarrollo lo bastante importante para darnos una idea del funcionamiento de todas las fases de experimentación que engloban los algoritmos ensambladores y la utilización de la programación paralela en supercomputadores. Concretamente en este proyecto se van a analizar exhaustivamente una serie de algoritmos ensambladores que serán probados en uno de los supercomputadores más potentes de España, el Magerit 2. En estas pruebas vamos a proceder al ensamblado de genomas de tres tipos de organismos como bacterias (Staphylococcus Aureus, y Rhodobacter Sphaeroides) y una prueba gran escala con el genoma del Cromosoma 14 del Homo Sapiens Sapiens (Ser humano). Después procederemos a la comparación de todos los resultados obtenidos para poder comprobar que algoritmos realizan mejor su trabajo y ajustar dicha decisión a las necesidades que tenemos actualmente para buscar un algoritmo eficaz.

Algoritmos inspirados en Swarm intelligence para el enrutamieto en redes de telecomunicaciones.

En las últimas décadas hemos visto un rápido desarrollo de las redes de telecomunicación llegando a todos los rincones de la sociedad, bien a través de cable o bien de forma inalámbrica. Dichas redes, que cada vez son más grandes, dinámicas y complejas, integrando un mayor número de servicios y protocolos, requieren de un componente central que es el enrutamiento. El enrutamiento determina las estrategias a utilizar por los nodos de una red para encontrar las rutas óptimas entre un origen y un destino en el envío de información. Resulta difícil conseguir una estrategia que se adapte a este tipo de entornos altamente dinámicos, complejos y con un alto grado de heterogeneidad. Los algoritmos clásicos propuestos hasta la fecha suelen ser algoritmos centralizados que tratan de gestionar una arquitectura claramente distribuida, que en escenarios estacionarios pueden mantener un buen rendimiento, pero que no funcionan bien en escenarios donde se dan continuos cambios en la topología de red o en los patrones de tráfico. Es necesario proponer nuevos algoritmos que permitan el enrutamiento de forma distribuida, más adaptables a los cambios, robustos y escalables. Aquí vamos a tratar de hacer una revisión de los algoritmos propuestos inspirados en la naturaleza, particularmente en los comportamientos colectivos de sociedades de insectos. Veremos cómo de una forma descentralizada y auto-organizada, mediante agentes simples e interacciones locales, podemos alcanzar un comportamiento global "inteligente" que cumpla dichas cualidades. Por último proponemos Abira, un algoritmo ACO basado en AntNet-FA que trata de mejorar el rendimiento y la convergencia introduciendo mecanismos de exploración, de feedback negativo como la penalización y de comunicación de de las mejores rutas. Tras realizar una simulación y comparar los resultados con el algoritmo original, vemos que Abira muestra un mejor rendimiento.

Una asignatura on-line de Historia de los Algoritmos

This paper describes the objectives, contents learning methodology and results of an on-line course about History of Algorithms for engineering students of the Polytechnic University of Madrid. This course is conducted in a virtual environment based on Moodle, with an educational model centered at student which includes a detailed planning of learning activities. . Our experience indicates that this subject is is highly motivating for students and the virtual environment facilitates competencies development.

Algoritmos de agrupación para flujos de datos en entornos centralizados y distribuidos

Los avances en el hardware permiten disponer de grandes volúmenes de datos, surgiendo aplicaciones que deben suministrar información en tiempo cuasi-real, la monitorización de pacientes, ej., el seguimiento sanitario de las conducciones de agua, etc. Las necesidades de estas aplicaciones hacen emerger el modelo de flujo de datos (data streaming) frente al modelo almacenar-para-despuésprocesar (store-then-process). Mientras que en el modelo store-then-process, los datos son almacenados para ser posteriormente consultados; en los sistemas de streaming, los datos son procesados a su llegada al sistema, produciendo respuestas continuas sin llegar a almacenarse. Esta nueva visión impone desafíos para el procesamiento de datos al vuelo: 1) las respuestas deben producirse de manera continua cada vez que nuevos datos llegan al sistema; 2) los datos son accedidos solo una vez y, generalmente, no son almacenados en su totalidad; y 3) el tiempo de procesamiento por dato para producir una respuesta debe ser bajo. Aunque existen dos modelos para el cómputo de respuestas continuas, el modelo evolutivo y el de ventana deslizante; éste segundo se ajusta mejor en ciertas aplicaciones al considerar únicamente los datos recibidos más recientemente, en lugar de todo el histórico de datos. En los últimos años, la minería de datos en streaming se ha centrado en el modelo evolutivo. Mientras que, en el modelo de ventana deslizante, el trabajo presentado es más reducido ya que estos algoritmos no sólo deben de ser incrementales si no que deben borrar la información que caduca por el deslizamiento de la ventana manteniendo los anteriores tres desafíos. Una de las tareas fundamentales en minería de datos es la búsqueda de agrupaciones donde, dado un conjunto de datos, el objetivo es encontrar grupos representativos, de manera que se tenga una descripción sintética del conjunto. Estas agrupaciones son fundamentales en aplicaciones como la detección de intrusos en la red o la segmentación de clientes en el marketing y la publicidad. Debido a las cantidades masivas de datos que deben procesarse en este tipo de aplicaciones (millones de eventos por segundo), las soluciones centralizadas puede ser incapaz de hacer frente a las restricciones de tiempo de procesamiento, por lo que deben recurrir a descartar datos durante los picos de carga. Para evitar esta perdida de datos, se impone el procesamiento distribuido de streams, en concreto, los algoritmos de agrupamiento deben ser adaptados para este tipo de entornos, en los que los datos están distribuidos. En streaming, la investigación no solo se centra en el diseño para tareas generales, como la agrupación, sino también en la búsqueda de nuevos enfoques que se adapten mejor a escenarios particulares. Como ejemplo, un mecanismo de agrupación ad-hoc resulta ser más adecuado para la defensa contra la denegación de servicio distribuida (Distributed Denial of Services, DDoS) que el problema tradicional de k-medias. En esta tesis se pretende contribuir en el problema agrupamiento en streaming tanto en entornos centralizados y distribuidos. Hemos diseñado un algoritmo centralizado de clustering mostrando las capacidades para descubrir agrupaciones de alta calidad en bajo tiempo frente a otras soluciones del estado del arte, en una amplia evaluación. Además, se ha trabajado sobre una estructura que reduce notablemente el espacio de memoria necesario, controlando, en todo momento, el error de los cómputos. Nuestro trabajo también proporciona dos protocolos de distribución del cómputo de agrupaciones. Se han analizado dos características fundamentales: el impacto sobre la calidad del clustering al realizar el cómputo distribuido y las condiciones necesarias para la reducción del tiempo de procesamiento frente a la solución centralizada. Finalmente, hemos desarrollado un entorno para la detección de ataques DDoS basado en agrupaciones. En este último caso, se ha caracterizado el tipo de ataques detectados y se ha desarrollado una evaluación sobre la eficiencia y eficacia de la mitigación del impacto del ataque. ABSTRACT Advances in hardware allow to collect huge volumes of data emerging applications that must provide information in near-real time, e.g., patient monitoring, health monitoring of water pipes, etc. The data streaming model emerges to comply with these applications overcoming the traditional store-then-process model. With the store-then-process model, data is stored before being consulted; while, in streaming, data are processed on the fly producing continuous responses. The challenges of streaming for processing data on the fly are the following: 1) responses must be produced continuously whenever new data arrives in the system; 2) data is accessed only once and is generally not maintained in its entirety, and 3) data processing time to produce a response should be low. Two models exist to compute continuous responses: the evolving model and the sliding window model; the latter fits best with applications must be computed over the most recently data rather than all the previous data. In recent years, research in the context of data stream mining has focused mainly on the evolving model. In the sliding window model, the work presented is smaller since these algorithms must be incremental and they must delete the information which expires when the window slides. Clustering is one of the fundamental techniques of data mining and is used to analyze data sets in order to find representative groups that provide a concise description of the data being processed. Clustering is critical in applications such as network intrusion detection or customer segmentation in marketing and advertising. Due to the huge amount of data that must be processed by such applications (up to millions of events per second), centralized solutions are usually unable to cope with timing restrictions and recur to shedding techniques where data is discarded during load peaks. To avoid discarding of data, processing of streams (such as clustering) must be distributed and adapted to environments where information is distributed. In streaming, research does not only focus on designing for general tasks, such as clustering, but also in finding new approaches that fit bests with particular scenarios. As an example, an ad-hoc grouping mechanism turns out to be more adequate than k-means for defense against Distributed Denial of Service (DDoS). This thesis contributes to the data stream mining clustering technique both for centralized and distributed environments. We present a centralized clustering algorithm showing capabilities to discover clusters of high quality in low time and we provide a comparison with existing state of the art solutions. We have worked on a data structure that significantly reduces memory requirements while controlling the error of the clusters statistics. We also provide two distributed clustering protocols. We focus on the analysis of two key features: the impact on the clustering quality when computation is distributed and the requirements for reducing the processing time compared to the centralized solution. Finally, with respect to ad-hoc grouping techniques, we have developed a DDoS detection framework based on clustering.We have characterized the attacks detected and we have evaluated the efficiency and effectiveness of mitigating the attack impact.

Propuesta de algoritmos de predicción de glucosa en pacientes diabéticos

La diabetes mellitus es el conjunto de alteraciones provocadas por un defecto en la cantidad de insulina secretada o por un aprovechamiento deficiente de la misma. Es causa directa de complicaciones a corto, medio y largo plazo que disminuyen la calidad y las expectativas de vida de las personas con diabetes. La diabetes mellitus es en la actualidad uno de los problemas más importantes de salud. Ha triplicado su prevalencia en los últimos 20 anos y para el año 2025 se espera que existan casi 300 millones de personas con diabetes. Este aumento de la prevalencia junto con la morbi-mortalidad asociada a sus complicaciones micro y macro-vasculares convierten la diabetes en una carga para los sistemas sanitarios, sus recursos económicos y sus profesionales, haciendo de la enfermedad un problema individual y de salud pública de enormes proporciones. De momento no existe cura a esta enfermedad, de modo que el objetivo terapéutico del tratamiento de la diabetes se centra en la normalización de la glucemia intentando minimizar los eventos de hiper e hipoglucemia y evitando la aparición o al menos retrasando la evolución de las complicaciones vasculares, que constituyen la principal causa de morbi-mortalidad de las personas con diabetes. Un adecuado control diabetológico implica un tratamiento individualizado que considere multitud de factores para cada paciente (edad, actividad física, hábitos alimentarios, presencia de complicaciones asociadas o no a la diabetes, factores culturales, etc.). Sin embargo, a corto plazo, las dos variables más influyentes que el paciente ha de manejar para intervenir sobre su nivel glucémico son la insulina administrada y la dieta. Ambas presentan un retardo entre el momento de su aplicación y el comienzo de su acción, asociado a la absorción de los mismos. Por este motivo la capacidad de predecir la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano, ayudara al paciente a tomar las decisiones adecuadas para mantener un buen control de su enfermedad y evitar situaciones de riesgo. Este es el objetivo de la predicción en diabetes: adelantar la evolución del perfil glucémico en un futuro cercano para ayudar al paciente a adaptar su estilo de vida y sus acciones correctoras, con el propósito de que sus niveles de glucemia se aproximen a los de una persona sana, evitando así los síntomas y complicaciones de un mal control. La aparición reciente de los sistemas de monitorización continua de glucosa ha proporcionado nuevas alternativas. La disponibilidad de un registro exhaustivo de las variaciones del perfil glucémico, con un periodo de muestreo de entre uno y cinco minutos, ha favorecido el planteamiento de nuevos modelos que tratan de predecir la glucemia utilizando tan solo las medidas anteriores de glucemia o al menos reduciendo significativamente la información de entrada a los algoritmos. El hecho de requerir menor intervención por parte del paciente, abre nuevas posibilidades de aplicación de los predictores de glucemia, haciéndose viable su uso en tiempo real, como sistemas de ayuda a la decisión, como detectores de situaciones de riesgo o integrados en algoritmos automáticos de control. En esta tesis doctoral se proponen diferentes algoritmos de predicción de glucemia para pacientes con diabetes, basados en la información registrada por un sistema de monitorización continua de glucosa así como incorporando la información de la insulina administrada y la ingesta de carbohidratos. Los algoritmos propuestos han sido evaluados en simulación y utilizando datos de pacientes registrados en diferentes estudios clínicos. Para ello se ha desarrollado una amplia metodología, que trata de caracterizar las prestaciones de los modelos de predicción desde todos los puntos de vista: precisión, retardo, ruido y capacidad de detección de situaciones de riesgo. Se han desarrollado las herramientas de simulación necesarias y se han analizado y preparado las bases de datos de pacientes. También se ha probado uno de los algoritmos propuestos para comprobar la validez de la predicción en tiempo real en un escenario clínico. Se han desarrollado las herramientas que han permitido llevar a cabo el protocolo experimental definido, en el que el paciente consulta la predicción bajo demanda y tiene el control sobre las variables metabólicas. Este experimento ha permitido valorar el impacto sobre el control glucémico del uso de la predicción de glucosa. ABSTRACT Diabetes mellitus is the set of alterations caused by a defect in the amount of secreted insulin or a suboptimal use of insulin. It causes complications in the short, medium and long term that affect the quality of life and reduce the life expectancy of people with diabetes. Diabetes mellitus is currently one of the most important health problems. Prevalence has tripled in the past 20 years and estimations point out that it will affect almost 300 million people by 2025. Due to this increased prevalence, as well as to morbidity and mortality associated with micro- and macrovascular complications, diabetes has become a burden on health systems, their financial resources and their professionals, thus making the disease a major individual and a public health problem. There is currently no cure for this disease, so that the therapeutic goal of diabetes treatment focuses on normalizing blood glucose events. The aim is to minimize hyper- and hypoglycemia and to avoid, or at least to delay, the appearance and development of vascular complications, which are the main cause of morbidity and mortality among people with diabetes. A suitable, individualized and controlled treatment for diabetes involves many factors that need to be considered for each patient: age, physical activity, eating habits, presence of complications related or unrelated to diabetes, cultural factors, etc. However, in the short term, the two most influential variables that the patient has available in order to manage his/her glycemic levels are administered insulin doses and diet. Both suffer from a delay between their time of application and the onset of the action associated with their absorption. Therefore, the ability to predict the evolution of the glycemic profile in the near future could help the patient to make appropriate decisions on how to maintain good control of his/her disease and to avoid risky situations. Hence, the main goal of glucose prediction in diabetes consists of advancing the evolution of glycemic profiles in the near future. This would assist the patient in adapting his/her lifestyle and in taking corrective actions in a way that blood glucose levels approach those of a healthy person, consequently avoiding the symptoms and complications of a poor glucose control. The recent emergence of continuous glucose monitoring systems has provided new alternatives in this field. The availability of continuous records of changes in glycemic profiles (with a sampling period of one or five minutes) has enabled the design of new models which seek to predict blood glucose by using automatically read glucose measurements only (or at least, reducing significantly the data input manually to the algorithms). By requiring less intervention by the patient, new possibilities are open for the application of glucose predictors, making its use feasible in real-time applications, such as: decision support systems, hypo- and hyperglycemia detectors, integration into automated control algorithms, etc. In this thesis, different glucose prediction algorithms are proposed for patients with diabetes. These are based on information recorded by a continuous glucose monitoring system and incorporate information of the administered insulin and carbohydrate intakes. The proposed algorithms have been evaluated in-silico and using patients’ data recorded in different clinical trials. A complete methodology has been developed to characterize the performance of predictive models from all points of view: accuracy, delay, noise and ability to detect hypo- and hyperglycemia. In addition, simulation tools and patient databases have been deployed. One of the proposed algorithms has additionally been evaluated in terms of real-time prediction performance in a clinical scenario in which the patient checked his/her glucose predictions on demand and he/she had control on his/her metabolic variables. This has allowed assessing the impact of using glucose prediction on glycemic control. The tools to carry out the defined experimental protocols were also developed in this thesis.

Efecto del tamaño de la ventana de promediado y la histéresis variable en algoritmos de handover horizontal en redes convergentes

En las redes convergentes inalámbricas, el traspaso horizontal entre distintos puntos de acceso de la red WLAN es una gran fuente de degradación de la calidad de la VoIP y otros servicios conversacionales en tiempo real. Esto es debido a que este tipo de redes no fueron concebidas originalmente para soportar este tipo de servicios, y los traspasos siguen un protocolo ¿cortar antes de realizar¿, produciéndose interrupciones en la comunicación motivadas por el tiempo que necesitan los terminales en volver a asociarse a la red. En este artículo se estudia el efecto que tienen el tamaño de la ventana de promediado de la señal, la histéresis variable y el retardo del handover por parecido entre potencia de puntos de acceso de destino sobre el número de traspasos y las caídas de la potencia de señal por debajo del valor de sensibilidad del terminal, causantes principales de las interrupciones en la comunicación, y, con ello, de la degradación de la calidad de las comunicaciones.

Desarrollo de funcionalidad para un marco orientado al razonamiento sobre algoritmos criptográficos

La sociedad depende hoy más que nunca de la tecnología, pero la inversión en seguridad es escasa y los riesgos de usar sistemas informáticos son cada día mayores. La criptografía es una de las piedras angulares de la seguridad en este ámbito, por lo que recientemente se ha dedicado una cantidad considerable de recursos al desarrollo de herramientas que ayuden en la evaluación y mejora de los algoritmos criptográficos. EasyCrypt es uno de estos sistemas, desarrollado recientemente en el Instituto IMDEA Software en respuesta a la creciente necesidad de disponer de herramientas fiables de verificación de criptografía. A lo largo de este trabajo se abordará el diseño e implementación de funcionalidad adicional para EasyCrypt. En la primera parte de documento se discutirá la importancia de disponer de una forma de especificar el coste de algoritmos a la hora de desarrollar pruebas que dependan del mismo, y se modificará el lenguaje de EasyCrypt para permitir al usuario abordar un mayor espectro de problemas. En la segunda parte se tratará el problema de la usabilidad de EasyCrypt y se intentará mejorar dentro de lo posible desarrollando una interfaz web que permita usar el sistema fáacilmente y sin necesidad de tener instaladas todas las herramientas que necesita EasyCrypt. ---ABSTRACT---Today, society depends more than ever on technology, but the investment in security is still scarce and the risk of using computer systems is constantly increasing. Cryptography is one of the cornerstones of security, so there has been a considerable amount of efort devoted recently to the development of tools oriented to the evaluation and improvement of cryptographic algorithms. One of these tools is EasyCrypt, developed recently at IMDEA Software Institute in response to the increasing need of reliable cryptography verification tools. Throughout this document we will design and implement two diferent EasyCrypt features. In the first part of the document we will consider the importance of having a way to specify the cost of algorithms in order to develop proofs that depend on it, and then we will modify the EasyCrypt's language so that the user can tackle a wider range of problems. In the second part we will assess EasyCrypt's poor usability and try to improve it by developing a web interface which enables the user to use it easily and without having to install the whole EasyCrypt toolchain.

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

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

Aplicación de algoritmos paramétricos de generación formal en el diseño estructural. La Ópera de Sídney desde una perspectiva contemporánea.

El importante desarrollo tecnológico e industrial surgido especialmente durante la segunda mitad del siglo pasado ha eliminado las históricas limitaciones técnicas en el ámbito de los pro-­? yectos arquitectónicos, desembocando en la situación actual en la que cualquier planteamiento formal puede ser analizado desde un punto de vista estructural, concluyéndose por tanto que ha desaparecido la barrera del análisis en lo que al desarrollo de un proyecto arquitectónico se refiere. En la actualidad, al igual que a finales del siglo XIX, nos encontramos en un periodo de transi-­? ción, y también, como entonces, es la tecnología la que orienta el cambio. No la tecnología de los nuevos materiales (hormigón y acero) como sucedía tras la revolución industrial sino que es la nueva tecnología digital aplicada a los sistemas de diseño, cálculo y fabricación la que están siendo el motor de la actual transformación. Hoy no es tanto el paradigma mecanicista el que prevalece en muchos casos en la concepción de los edificios sino que, nuevos elementos como la tecnología digital integrada está cambiando la forma de diseñar y concebir el entorno cons-­? truido. Ante este contexto cabría plantearse las siguientes cuestiones: ¿Puede el diseño paramétrico y la tecnología CAD-­?CAM-­?CAE en conjunción con los programas actuales de análisis estructural basados en el Método de los Elementos Finitos hacer más sencilla la construcción de estructu-­? ras ligeras y eficientes hoy en día? ¿Puede la tecnología digital ayudar a ampliar el abanico for-­? mal a la hora de diseñar edificios y a la vez permitir el uso de sistemas estructurales racionales que optimicen el consumo de materiales bajo dichas circunstancias?

Plataforma de evaluación de algoritmos para la identificación de usuarios

La minería de datos es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de datos. La minería de datos busca generar información similar a la que podría producir un experto humano. Además es el proceso de descubrir conocimientos interesantes, como patrones, asociaciones, cambios, anomalías y estructuras significativas a partir de grandes cantidades de datos almacenadas en bases de datos, data warehouses o cualquier otro medio de almacenamiento de información. El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas es una rama de la Inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos. La minería de datos utiliza métodos de aprendizaje automático para descubrir y enumerar patrones presentes en los datos. En los últimos años se han aplicado las técnicas de clasificación y aprendizaje automático en un número elevado de ámbitos como el sanitario, comercial o de seguridad. Un ejemplo muy actual es la detección de comportamientos y transacciones fraudulentas en bancos. Una aplicación de interés es el uso de las técnicas desarrolladas para la detección de comportamientos fraudulentos en la identificación de usuarios existentes en el interior de entornos inteligentes sin necesidad de realizar un proceso de autenticación. Para comprobar que estas técnicas son efectivas durante la fase de análisis de una determinada solución, es necesario crear una plataforma que de soporte al desarrollo, validación y evaluación de algoritmos de aprendizaje y clasificación en los entornos de aplicación bajo estudio. El proyecto planteado está definido para la creación de una plataforma que permita evaluar algoritmos de aprendizaje automático como mecanismos de identificación en espacios inteligentes. Se estudiarán tanto los algoritmos propios de este tipo de técnicas como las plataformas actuales existentes para definir un conjunto de requisitos específicos de la plataforma a desarrollar. Tras el análisis se desarrollará parcialmente la plataforma. Tras el desarrollo se validará con pruebas de concepto y finalmente se verificará en un entorno de investigación a definir. ABSTRACT. The data mining is a field of the sciences of the computation referred to the process that it tries to discover patterns in big volumes of information. The data mining seeks to generate information similar to the one that a human expert might produce. In addition it is the process of discovering interesting knowledge, as patterns, associations, changes, abnormalities and significant structures from big quantities of information stored in databases, data warehouses or any other way of storage of information. The machine learning is a branch of the artificial Intelligence which aim is to develop technologies that they allow the computers to learn. More specifically, it is a question of creating programs capable of generalizing behaviors from not structured information supplied in the form of examples. The data mining uses methods of machine learning to discover and to enumerate present patterns in the information. In the last years there have been applied classification and machine learning techniques in a high number of areas such as healthcare, commercial or security. A very current example is the detection of behaviors and fraudulent transactions in banks. An application of interest is the use of the techniques developed for the detection of fraudulent behaviors in the identification of existing Users inside intelligent environments without need to realize a process of authentication. To verify these techniques are effective during the phase of analysis of a certain solution, it is necessary to create a platform that support the development, validation and evaluation of algorithms of learning and classification in the environments of application under study. The project proposed is defined for the creation of a platform that allows evaluating algorithms of machine learning as mechanisms of identification in intelligent spaces. There will be studied both the own algorithms of this type of technologies and the current existing platforms to define a set of specific requirements of the platform to develop. After the analysis the platform will develop partially. After the development it will be validated by prove of concept and finally verified in an environment of investigation that would be define.

Diseño de algoritmos de guerra electrónica y radar para su implementación en sistemas de tiempo real

Esta tesis se centra en el estudio y desarrollo de algoritmos de guerra electrónica {electronic warfare, EW) y radar para su implementación en sistemas de tiempo real. La llegada de los sistemas de radio, radar y navegación al terreno militar llevó al desarrollo de tecnologías para combatirlos. Así, el objetivo de los sistemas de guerra electrónica es el control del espectro electomagnético. Una de la funciones de la guerra electrónica es la inteligencia de señales {signals intelligence, SIGINT), cuya labor es detectar, almacenar, analizar, clasificar y localizar la procedencia de todo tipo de señales presentes en el espectro. El subsistema de inteligencia de señales dedicado a las señales radar es la inteligencia electrónica {electronic intelligence, ELINT). Un sistema de tiempo real es aquel cuyo factor de mérito depende tanto del resultado proporcionado como del tiempo en que se da dicho resultado. Los sistemas radar y de guerra electrónica tienen que proporcionar información lo más rápido posible y de forma continua, por lo que pueden encuadrarse dentro de los sistemas de tiempo real. La introducción de restricciones de tiempo real implica un proceso de realimentación entre el diseño del algoritmo y su implementación en plataformas “hardware”. Las restricciones de tiempo real son dos: latencia y área de la implementación. En esta tesis, todos los algoritmos presentados se han implementado en plataformas del tipo field programmable gate array (FPGA), ya que presentan un buen compromiso entre velocidad, coste total, consumo y reconfigurabilidad. La primera parte de la tesis está centrada en el estudio de diferentes subsistemas de un equipo ELINT: detección de señales mediante un detector canalizado, extracción de los parámetros de pulsos radar, clasificación de modulaciones y localization pasiva. La transformada discreta de Fourier {discrete Fourier transform, DFT) es un detector y estimador de frecuencia quasi-óptimo para señales de banda estrecha en presencia de ruido blanco. El desarrollo de algoritmos eficientes para el cálculo de la DFT, conocidos como fast Fourier transform (FFT), han situado a la FFT como el algoritmo más utilizado para la detección de señales de banda estrecha con requisitos de tiempo real. Así, se ha diseñado e implementado un algoritmo de detección y análisis espectral para su implementación en tiempo real. Los parámetros más característicos de un pulso radar son su tiempo de llegada y anchura de pulso. Se ha diseñado e implementado un algoritmo capaz de extraer dichos parámetros. Este algoritmo se puede utilizar con varios propósitos: realizar un reconocimiento genérico del radar que transmite dicha señal, localizar la posición de dicho radar o bien puede utilizarse como la parte de preprocesado de un clasificador automático de modulaciones. La clasificación automática de modulaciones es extremadamente complicada en entornos no cooperativos. Un clasificador automático de modulaciones se divide en dos partes: preprocesado y el algoritmo de clasificación. Los algoritmos de clasificación basados en parámetros representativos calculan diferentes estadísticos de la señal de entrada y la clasifican procesando dichos estadísticos. Los algoritmos de localization pueden dividirse en dos tipos: triangulación y sistemas cuadráticos. En los algoritmos basados en triangulación, la posición se estima mediante la intersección de las rectas proporcionadas por la dirección de llegada de la señal. En cambio, en los sistemas cuadráticos, la posición se estima mediante la intersección de superficies con igual diferencia en el tiempo de llegada (time difference of arrival, TDOA) o diferencia en la frecuencia de llegada (frequency difference of arrival, FDOA). Aunque sólo se ha implementado la estimación del TDOA y FDOA mediante la diferencia de tiempos de llegada y diferencia de frecuencias, se presentan estudios exhaustivos sobre los diferentes algoritmos para la estimación del TDOA, FDOA y localización pasiva mediante TDOA-FDOA. La segunda parte de la tesis está dedicada al diseño e implementación filtros discretos de respuesta finita (finite impulse response, FIR) para dos aplicaciones radar: phased array de banda ancha mediante filtros retardadores (true-time delay, TTD) y la mejora del alcance de un radar sin modificar el “hardware” existente para que la solución sea de bajo coste. La operación de un phased array de banda ancha mediante desfasadores no es factible ya que el retardo temporal no puede aproximarse mediante un desfase. La solución adoptada e implementada consiste en sustituir los desfasadores por filtros digitales con retardo programable. El máximo alcance de un radar depende de la relación señal a ruido promedio en el receptor. La relación señal a ruido depende a su vez de la energía de señal transmitida, potencia multiplicado por la anchura de pulso. Cualquier cambio hardware que se realice conlleva un alto coste. La solución que se propone es utilizar una técnica de compresión de pulsos, consistente en introducir una modulación interna a la señal, desacoplando alcance y resolución. ABSTRACT This thesis is focused on the study and development of electronic warfare (EW) and radar algorithms for real-time implementation. The arrival of radar, radio and navigation systems to the military sphere led to the development of technologies to fight them. Therefore, the objective of EW systems is the control of the electromagnetic spectrum. Signals Intelligence (SIGINT) is one of the EW functions, whose mission is to detect, collect, analyze, classify and locate all kind of electromagnetic emissions. Electronic intelligence (ELINT) is the SIGINT subsystem that is devoted to radar signals. A real-time system is the one whose correctness depends not only on the provided result but also on the time in which this result is obtained. Radar and EW systems must provide information as fast as possible on a continuous basis and they can be defined as real-time systems. The introduction of real-time constraints implies a feedback process between the design of the algorithms and their hardware implementation. Moreover, a real-time constraint consists of two parameters: Latency and area of the implementation. All the algorithms in this thesis have been implemented on field programmable gate array (FPGAs) platforms, presenting a trade-off among performance, cost, power consumption and reconfigurability. The first part of the thesis is related to the study of different key subsystems of an ELINT equipment: Signal detection with channelized receivers, pulse parameter extraction, modulation classification for radar signals and passive location algorithms. The discrete Fourier transform (DFT) is a nearly optimal detector and frequency estimator for narrow-band signals buried in white noise. The introduction of fast algorithms to calculate the DFT, known as FFT, reduces the complexity and the processing time of the DFT computation. These properties have placed the FFT as one the most conventional methods for narrow-band signal detection for real-time applications. An algorithm for real-time spectral analysis for user-defined bandwidth, instantaneous dynamic range and resolution is presented. The most characteristic parameters of a pulsed signal are its time of arrival (TOA) and the pulse width (PW). The estimation of these basic parameters is a fundamental task in an ELINT equipment. A basic pulse parameter extractor (PPE) that is able to estimate all these parameters is designed and implemented. The PPE may be useful to perform a generic radar recognition process, perform an emitter location technique and can be used as the preprocessing part of an automatic modulation classifier (AMC). Modulation classification is a difficult task in a non-cooperative environment. An AMC consists of two parts: Signal preprocessing and the classification algorithm itself. Featurebased algorithms obtain different characteristics or features of the input signals. Once these features are extracted, the classification is carried out by processing these features. A feature based-AMC for pulsed radar signals with real-time requirements is studied, designed and implemented. Emitter passive location techniques can be divided into two classes: Triangulation systems, in which the emitter location is estimated with the intersection of the different lines of bearing created from the estimated directions of arrival, and quadratic position-fixing systems, in which the position is estimated through the intersection of iso-time difference of arrival (TDOA) or iso-frequency difference of arrival (FDOA) quadratic surfaces. Although TDOA and FDOA are only implemented with time of arrival and frequency differences, different algorithms for TDOA, FDOA and position estimation are studied and analyzed. The second part is dedicated to FIR filter design and implementation for two different radar applications: Wideband phased arrays with true-time delay (TTD) filters and the range improvement of an operative radar with no hardware changes to minimize costs. Wideband operation of phased arrays is unfeasible because time delays cannot be approximated by phase shifts. The presented solution is based on the substitution of the phase shifters by FIR discrete delay filters. The maximum range of a radar depends on the averaged signal to noise ratio (SNR) at the receiver. Among other factors, the SNR depends on the transmitted signal energy that is power times pulse width. Any possible hardware change implies high costs. The proposed solution lies in the use of a signal processing technique known as pulse compression, which consists of introducing an internal modulation within the pulse width, decoupling range and resolution.