Optical Characterization of Organic Gain Materials for UV-emitting Hybrid Complex Coupled VCSELs

In this thesis, optical gain measurement setup based on variable stripe length method is designed, implemented and improved. The setup is characterized using inorganic and organic samples. The optical gain of spiro-quaterphenyl is calculated and compared with measurements from the setup. Films with various thicknesses of spiro-quaterphenyl, methoxy-spiro-quaterphenyl and phenoxy-spiro-quaterphenyl are deposited by a vacuum vapor deposition technique forming asymmetric slab waveguides. The optical properties, laser emission threshold, optical gain and loss coefficient for these films are measured. Additionally, the photodegradation during pumping process is investigated.

Multi-Robot Task Allocation for Inspection Problems with Cooperative Tasks Using Hybrid Genetic Algorithms

In dieser Dissertation werden Methoden zur optimalen Aufgabenverteilung in Multirobotersystemen (engl. Multi-Robot Task Allocation – MRTA) zur Inspektion von Industrieanlagen untersucht. MRTA umfasst die Verteilung und Ablaufplanung von Aufgaben für eine Gruppe von Robotern unter Berücksichtigung von operativen Randbedingungen mit dem Ziel, die Gesamteinsatzkosten zu minimieren. Dank zunehmendem technischen Fortschritt und sinkenden Technologiekosten ist das Interesse an mobilen Robotern für den Industrieeinsatz in den letzten Jahren stark gestiegen. Viele Arbeiten konzentrieren sich auf Probleme der Mobilität wie Selbstlokalisierung und Kartierung, aber nur wenige Arbeiten untersuchen die optimale Aufgabenverteilung. Da sich mit einer guten Aufgabenverteilung eine effizientere Planung erreichen lässt (z. B. niedrigere Kosten, kürzere Ausführungszeit), ist das Ziel dieser Arbeit die Entwicklung von Lösungsmethoden für das aus Inspektionsaufgaben mit Einzel- und Zweiroboteraufgaben folgende Such-/Optimierungsproblem. Ein neuartiger hybrider Genetischer Algorithmus wird vorgestellt, der einen teilbevölkerungbasierten Genetischen Algorithmus zur globalen Optimierung mit lokalen Suchheuristiken kombiniert. Zur Beschleunigung dieses Algorithmus werden auf die fittesten Individuen einer Generation lokale Suchoperatoren angewendet. Der vorgestellte Algorithmus verteilt die Aufgaben nicht nur einfach und legt den Ablauf fest, sondern er bildet auch temporäre Roboterverbünde für Zweiroboteraufgaben, wodurch räumliche und zeitliche Randbedingungen entstehen. Vier alternative Kodierungsstrategien werden für den vorgestellten Algorithmus entworfen: Teilaufgabenbasierte Kodierung: Hierdurch werden alle möglichen Lösungen abgedeckt, allerdings ist der Suchraum sehr groß. Aufgabenbasierte Kodierung: Zwei Möglichkeiten zur Zuweisung von Zweiroboteraufgaben wurden implementiert, um die Effizienz des Algorithmus zu steigern. Gruppierungsbasierte Kodierung: Zeitliche Randbedingungen zur Gruppierung von Aufgaben werden vorgestellt, um gute Lösungen innerhalb einer kleinen Anzahl von Generationen zu erhalten. Zwei Umsetzungsvarianten werden vorgestellt. Dekompositionsbasierte Kodierung: Drei geometrische Zerlegungen wurden entworfen, die Informationen über die räumliche Anordnung ausnutzen, um Probleme zu lösen, die Inspektionsgebiete mit rechteckigen Geometrien aufweisen. In Simulationsstudien wird die Leistungsfähigkeit der verschiedenen hybriden Genetischen Algorithmen untersucht. Dazu wurde die Inspektion von Tanklagern einer Erdölraffinerie mit einer Gruppe homogener Inspektionsroboter als Anwendungsfall gewählt. Die Simulationen zeigen, dass Kodierungsstrategien, die auf der geometrischen Zerlegung basieren, bei einer kleinen Anzahl an Generationen eine bessere Lösung finden können als die anderen untersuchten Strategien. Diese Arbeit beschäftigt sich mit Einzel- und Zweiroboteraufgaben, die entweder von einem einzelnen mobilen Roboter erledigt werden können oder die Zusammenarbeit von zwei Robotern erfordern. Eine Erweiterung des entwickelten Algorithmus zur Behandlung von Aufgaben, die mehr als zwei Roboter erfordern, ist möglich, würde aber die Komplexität der Optimierungsaufgabe deutlich vergrößern.

Hybrid optimization schemes for quantum control

Optimal control theory is a powerful tool for solving control problems in quantum mechanics, ranging from the control of chemical reactions to the implementation of gates in a quantum computer. Gradient-based optimization methods are able to find high fidelity controls, but require considerable numerical effort and often yield highly complex solutions. We propose here to employ a two-stage optimization scheme to significantly speed up convergence and achieve simpler controls. The control is initially parametrized using only a few free parameters, such that optimization in this pruned search space can be performed with a simplex method. The result, considered now simply as an arbitrary function on a time grid, is the starting point for further optimization with a gradient-based method that can quickly converge to high fidelities. We illustrate the success of this hybrid technique by optimizing a geometric phase gate for two superconducting transmon qubits coupled with a shared transmission line resonator, showing that a combination of Nelder-Mead simplex and Krotov’s method yields considerably better results than either one of the two methods alone.

Experimental Markets for Product Concepts

Market prices are well known to efficiently collect and aggregate diverse information regarding the value of commodities and assets. The role of markets has been particularly suitable to pricing financial securities. This article provides an alternative application of the pricing mechanism to marketing research - using pseudo-securities markets to measure preferences over new product concepts. Surveys, focus groups, concept tests and conjoint studies are methods traditionally used to measure individual and aggregate preferences. Unfortunately, these methods can be biased, costly and time-consuming to conduct. The present research is motivated by the desire to efficiently measure preferences and more accurately predict new product success, based on the efficiency and incentive-compatibility of security trading markets. The article describes a novel market research method, pro-vides insight into why the method should work, and compares the results of several trading experiments against other methodologies such as concept testing and conjoint analysis.

Fatigue damage in titanium graphite hybrid laminates

by Dennis Arthur Burianek.

An hybrid methodology for RL-based behavior coordination in a target following mission with an AUV

Proposes a behavior-based scheme for high-level control of autonomous underwater vehicles (AUVs). Two main characteristics can be highlighted in the control scheme. Behavior coordination is done through a hybrid methodology, which takes in advantages of the robustness and modularity in competitive approaches, as well as optimized trajectories

Scene Classification Using a Hybrid Generative/Discriminative Approach

We investigate whether dimensionality reduction using a latent generative model is beneficial for the task of weakly supervised scene classification. In detail, we are given a set of labeled images of scenes (for example, coast, forest, city, river, etc.), and our objective is to classify a new image into one of these categories. Our approach consists of first discovering latent ";topics"; using probabilistic Latent Semantic Analysis (pLSA), a generative model from the statistical text literature here applied to a bag of visual words representation for each image, and subsequently, training a multiway classifier on the topic distribution vector for each image. We compare this approach to that of representing each image by a bag of visual words vector directly and training a multiway classifier on these vectors. To this end, we introduce a novel vocabulary using dense color SIFT descriptors and then investigate the classification performance under changes in the size of the visual vocabulary, the number of latent topics learned, and the type of discriminative classifier used (k-nearest neighbor or SVM). We achieve superior classification performance to recent publications that have used a bag of visual word representation, in all cases, using the authors' own data sets and testing protocols. We also investigate the gain in adding spatial information. We show applications to image retrieval with relevance feedback and to scene classification in videos

Hybrid coordination of reinforcement learning-based behaviors for AUV control

This paper proposes a hybrid coordination method for behavior-based control architectures. The hybrid method takes advantages of the robustness and modularity in competitive approaches as well as optimized trajectories in cooperative ones. This paper shows the feasibility of applying this hybrid method with a 3D-navigation to an autonomous underwater vehicle (AUV). The behaviors are learnt online by means of reinforcement learning. A continuous Q-learning implemented with a feed-forward neural network is employed. Realistic simulations were carried out. The results obtained show the good performance of the hybrid method on behavior coordination as well as the convergence of the behaviors

Modeling of hybrid systems by piecewise decomposition

Piecewise linear models systems arise as mathematical models of systems in many practical applications, often from linearization for nonlinear systems. There are two main approaches of dealing with these systems according to their continuous or discrete-time aspects. We propose an approach which is based on the state transformation, more particularly the partition of the phase portrait in different regions where each subregion is modeled as a two-dimensional linear time invariant system. Then the Takagi-Sugeno model, which is a combination of local model is calculated. The simulation results show that the Alpha partition is well-suited for dealing with such a system

A hybrid method for sag source location in power network

The work presented in this paper belongs to the power quality knowledge area and deals with the voltage sags in power transmission and distribution systems. Propagating throughout the power network, voltage sags can cause plenty of problems for domestic and industrial loads that can financially cost a lot. To impose penalties to responsible party and to improve monitoring and mitigation strategies, sags must be located in the power network. With such a worthwhile objective, this paper comes up with a new method for associating a sag waveform with its origin in transmission and distribution networks. It solves this problem through developing hybrid methods which hire multiway principal component analysis (MPCA) as a dimension reduction tool. MPCA reexpresses sag waveforms in a new subspace just in a few scores. We train some well-known classifiers with these scores and exploit them for classification of future sags. The capabilities of the proposed method for dimension reduction and classification are examined using the real data gathered from three substations in Catalonia, Spain. The obtained classification rates certify the goodness and powerfulness of the developed hybrid methods as brand-new tools for sag classification

Estudio del sector automotriz para el ingreso de automóviles híbridos en Bogotá-Colombia

Se hizo un estudio exploratorio de carácter prospectivo, para identificar las opciones y alternativas que pueden encontrarse en el mercado del sector automotor para el ingreso de una gama de vehículos híbridos o ecológicos, de tal manera que se puedan entregar elementos de juicio a los interesados en invertir en este ramo, que les permitan tomar decisiones estratégicas en este sentido. El estudio contemplo los aspectos de mercadeo, estudio estratégico sectorial y un estudio de escenarios de futuro. El estudio de escenarios de futuro se llevo a cabo mediante la metodología prospectiva de Michael Godet, en la cual, a partir del abordaje del problema como un sistema, se identifican preliminarmente las variables que lo integran y las relaciones que existen entre ellas desde los conceptos de influencia y dependencia que pueden generar variaciones del mismo en el tiempo. Dentro de la misma metodología se hace además una identificación de los actores más importantes del sistema, y a partir de las consultas de expertos y bibliografía, se establecen sus comportamientos característicos y la forma como estos pueden influenciar a las variables claves y por lo tanto a la estabilidad del sistema en el tiempo. A partir de la información anterior, es decir una vez identificadas las variables claves, se definen los objetivos estratégicos, y se exponen los posibles escenarios de futuro de acuerdo con las graficas de probabilidades que arroja el sistema, de estos escenarios de futuro se identifica el escenario ideal o el escenario apuesta.

Plataforma Tecnológica Colaborativa Comunidad de Negocios San Antonio, Chile, red de aprovisionamiento local: OpenSupply

El proyecto que se quiere plantear es la creación de una Plataforma electrónica a través de la cual se pretende agrupar a los diferentes proveedores que intervienen en la cadena de abastecimiento de la comunidad logística de San Antonio, abriendo la posibilidad de participación de empresas grandes y pequeñas y más aun promoviendo la creación de las mismas por parte de los ciudadanos de la región, de esta manera, se eliminan las brechas asimétricas existentes entre la oferta y la demanda permitiendo que las empresas medianas y grandes accedan a ofertas y transacciones con empresas proveedoras medianas y pequeñas. Dicho proyecto, tiene como objetivo general el consolidar los procesos de abastecimiento implementados por las empresas a través de la organización y estandarización de los mismos mediante el uso del portal, planteado en el presente proyecto, como apoyo tecnológico. Existen dos conceptos básicos a analizar de manera teórica dentro del proyecto, el primero de ellos es el de clúster logístico-portuario, lo cuales son reconocidos como instrumentos importantes para el progreso del desarrollo industrial, innovación, competitividad y crecimiento, tomando como ejemplos a los puertos de Valencia y Long Beach en la ciudad de Los Ángeles. El segundo concepto es el de E-Procurement, el cual se desarrolla siguiendo los pasos básicos de una cadena de abastecimiento tradicional, sin embargo, lo que genera un cambio real dentro de los procesos es el hecho que los procesos de cotización y seguimiento de proveedores se van a llevar a cabo a través de una plataforma electrónica con base a las evaluaciones que se llevan a cabo por parte de las empresas demandantes de los productos o servicios ofrecidos por las compañías proveedoras. (Renko, 2011) De la misma manera, se tomaran varios proyectos de e-procurement desarrollados a nivel mundial como base comparativa y de apoyo para el presente proyecto tales como: HYDRA: Es un sistema que tiene su soporte en la web, el cual es orientado “en el medio” lo cual lo hace un sistema con una arquitectura híbrida, que posee tanto un diseño en capas como una estructura comprensiva para desarrollar integración de negocios, colaboración y monitoreo en la gestión de la cadena de suministro (Renko, 2011) IPT: BidNet ha proporcionado servicios de oferta de información a miles de proveedores y compradores de bienes en el ámbito gubernamental por más de 25 años. (Bidnet, 2013) E-BUYPLACE: E-buyplace.com es el 1° especialista en SupplierRelationship Management que ha desarrollado un original y singular SRM 100% a través de Internet. (e-buyplace, 2013) RosettaNet: La iniciativa RosettaNet anima a optimizar los procesos de la cadena de suministro mediante el establecimiento, implementación y promoción de estándares abiertos en el mercado e-Business (AQS, Advance Quality Solutions, 2002)