Clustering of Territorial Areas: A Multicriteria Districting problem

The success of regional development policies depends on the homogeneity of the territorial units. This paper aims to propose a framework for obtaining homogenous territorial clusters based on a Pareto frontier considering multiple criteria related to territories’ endogenous resources, economic profile and socio-cultural features. This framework is developed in two phases. First, the criteria correlated with development at the territorial unit level are determined through statistical and econometric methods. Then, a multi-criteria approach is developed to allocate each territorial unit (parishes) to a territorial agglomerate, according to the Pareto frontier established.

A fuzzy clustering approach to a demand response model

This paper proposes a novel demand response model using a fuzzy subtractive cluster approach. The model development provides support to domestic consumer decisions on controllable loads management, considering consumers’ consumption needs and the appropriate load shape or rescheduling in order to achieve possible economic benefits. The model based on fuzzy subtractive clustering method considers clusters of domestic consumption covering an adequate consumption range. Analysis of different scenarios is presented considering available electric power and electric energy prices. Simulation results are presented and conclusions of the proposed demand response model are discussed.

Improving multivariate data streams clustering.

Clustering data streams is an important task in data mining research. Recently, some algorithms have been proposed to cluster data streams as a whole, but just few of them deal with multivariate data streams. Even so, these algorithms merely aggregate the attributes without touching upon the correlation among them. In order to overcome this issue, we propose a new framework to cluster multivariate data streams based on their evolving behavior over time, exploring the correlations among their attributes by computing the fractal dimension. Experimental results with climate data streams show that the clusters' quality and compactness can be improved compared to the competing method, leading to the thoughtfulness that attributes correlations cannot be put aside. In fact, the clusters' compactness are 7 to 25 times better using our method. Our framework also proves to be an useful tool to assist meteorologists in understanding the climate behavior along a period of time.

Wavelet analysis and hierarchical clustering of ofm phenotypic population's variations originated from southern america and europe and attempts of a first relation to molecular divergence.

In this work we compare Grapholita molesta Busck (Lepidoptera: Tortricidae) populations originated from Brazil, Chile, Spain, Italy and Greece using power spectral density and phylogenetic analysis to detect any similarities between the population macro- and the molecular micro-level. Log-transformed population data were normalized and AR(p) models were developed to generate for each case population time series of equal lengths. The time-frequency/scale properties of the population data were further analyzed using wavelet analysis to detect any population dynamics frequency changes and cluster the populations. Based on the power spectral of each population time series and the hierarchical clustering schemes, populations originated from Southern America (Brazil and Chile) exhibit similar rhythmic properties and are both closer related with populations originated from Greece. Populations from Spain and especially Italy, have higher distance by terms of periodic changes on their population dynamics. Moreover, the members within the same cluster share similar spectral information, therefore they are supposed to participate in the same temporally regulated population process. On the contrary, the phylogenetic approach revealed a less structured pattern that bears indications of panmixia, as the two clusters contain individuals from both Europe and South America. This preliminary outcome will be further assessed by incorporating more individuals and likely employed a second molecular marker.

Modelling, simulation and control of rotary-wing aircraft in multi-agent scenario

The topic of this thesis is the design and the implementation of mathematical models and control system algorithms for rotary-wing unmanned aerial vehicles to be used in cooperative scenarios. The use of rotorcrafts has many attractive advantages, since these vehicles have the capability to take-off and land vertically, to hover and to move backward and laterally. Rotary-wing aircraft missions require precise control characteristics due to their unstable and heavy coupling aspects. As a matter of fact, flight test is the most accurate way to evaluate flying qualities and to test control systems. However, it may be very expensive and/or not feasible in case of early stage design and prototyping. A good compromise is made by a preliminary assessment performed by means of simulations and a reduced flight testing campaign. Consequently, having an analytical framework represents an important stage for simulations and control algorithm design. In this work mathematical models for various helicopter configurations are implemented. Different flight control techniques for helicopters are presented with theoretical background and tested via simulations and experimental flight tests on a small-scale unmanned helicopter. The same platform is used also in a cooperative scenario with a rover. Control strategies, algorithms and their implementation to perform missions are presented for two main scenarios. One of the main contributions of this thesis is to propose a suitable control system made by a classical PID baseline controller augmented with L1 adaptive contribution. In addition a complete analytical framework and the study of the dynamics and the stability of a synch-rotor are provided. At last, the implementation of cooperative control strategies for two main scenarios that include a small-scale unmanned helicopter and a rover.

Advanced statistical models for the segregation, identification and measurement of coexisting sound sources

Long-term monitoring of acoustical environments is gaining popularity thanks to the relevant amount of scientific and engineering insights that it provides. The increasing interest is due to the constant growth of storage capacity and computational power to process large amounts of data. In this perspective, machine learning (ML) provides a broad family of data-driven statistical techniques to deal with large databases. Nowadays, the conventional praxis of sound level meter measurements limits the global description of a sound scene to an energetic point of view. The equivalent continuous level Leq represents the main metric to define an acoustic environment, indeed. Finer analyses involve the use of statistical levels. However, acoustic percentiles are based on temporal assumptions, which are not always reliable. A statistical approach, based on the study of the occurrences of sound pressure levels, would bring a different perspective to the analysis of long-term monitoring. Depicting a sound scene through the most probable sound pressure level, rather than portions of energy, brought more specific information about the activity carried out during the measurements. The statistical mode of the occurrences can capture typical behaviors of specific kinds of sound sources. The present work aims to propose an ML-based method to identify, separate and measure coexisting sound sources in real-world scenarios. It is based on long-term monitoring and is addressed to acousticians focused on the analysis of environmental noise in manifold contexts. The presented method is based on clustering analysis. Two algorithms, Gaussian Mixture Model and K-means clustering, represent the main core of a process to investigate different active spaces monitored through sound level meters. The procedure has been applied in two different contexts: university lecture halls and offices. The proposed method shows robust and reliable results in describing the acoustic scenario and it could represent an important analytical tool for acousticians.

Relationship between phenotype and environment in marine calcifying organisms: exploring growth and shell properties of different mollusks species in past and modern scenario

Coastal ecosystems represent an inestimable source of biodiversity, being among the most productive areas on the planet. Despite the great ecological and economic value of those environments, many threats endanger the species living in this ecosystem, like the rapid warming and the sea acidification, among many other. Benthic calcifying organisms (e.g. mollusks, corals and echinoderms) in particular, are among the most exposed to those hazards. These organisms use calcium carbonate as a structural and protective material through the biomineralization process, biologically controlled by the organism, but nevertheless, strongly influenced by the environmental surroundings. Evaluating how a changing environment can influence the process of biomineralization is critical to understand how those species of great ecological and economic importance will face the ongoing climate change. This thesis investigates the mechanism of biomineralization in different mollusks’ species of the Adriatic Sea, providing detailed descriptions of shells skeletal, biometric and growth parameters. Applying a multidisciplinary and multi-scale research approach, the influence of external environmental factors on the process of shell formation has been investigated. To achieve this purpose analysis were conducted both on current populations and on fossil remain, which allows to investigate ecological responses to past climate transitions. Mollusks’ shells in fact are one of the best tools to understand climate change in the past, present and future, since they record the environmental conditions prevailed during their life, reflected on the geochemical properties, microstructure and growth of the shell. This approach allowed to overcome the time scale limit imposed by field and laboratory survey, and better understand species long term adaptive response to changing environment, a crucial issue to define proper conservation and management strategies. Furthermore, the investigation of fossil record of mollusks assemblages offered the opportunity to evaluate the long-term biotic response to anthropogenic stressors in the north Adriatic Sea.

Exploiting the clustering of cosmic voids as a novel cosmological probe

The investigations of the large-scale structure of our Universe provide us with extremely powerful tools to shed light on some of the open issues of the currently accepted Standard Cosmological Model. Until recently, constraining the cosmological parameters from cosmic voids was almost infeasible, because the amount of data in void catalogues was not enough to ensure statistically relevant samples. The increasingly wide and deep fields in present and upcoming surveys have made the cosmic voids become promising probes, despite the fact that we are not yet provided with a unique and generally accepted definition for them. In this Thesis we address the two-point statistics of cosmic voids, in the very first attempt to model its features with cosmological purposes. To this end, we implement an improved version of the void power spectrum presented by Chan et al. (2014). We have been able to build up an exceptionally robust method to tackle with the void clustering statistics, by proposing a functional form that is entirely based on first principles. We extract our data from a suite of high-resolution N-body simulations both in the LCDM and alternative modified gravity scenarios. To accurately compare the data to the theory, we calibrate the model by accounting for a free parameter in the void radius that enters the theory of void exclusion. We then constrain the cosmological parameters by means of a Bayesian analysis. As far as the modified gravity effects are limited, our model is a reliable method to constrain the main LCDM parameters. By contrast, it cannot be used to model the void clustering in the presence of stronger modification of gravity. In future works, we will further develop our analysis on the void clustering statistics, by testing our model on large and high-resolution simulations and on real data, also addressing the void clustering in the halo distribution. Finally, we also plan to combine these constraints with those of other cosmological probes.

Trasferimento di Token Inter-Blockchain: attacchi e soluzioni in uno scenario di Blockchain locali.

La disponibilità di connessioni a internet poco costose ed affidabili rappresenta un lusso in molti paesi in via di sviluppo e in zone rurali di nazioni sviluppate. L’utilizzo di nuove tecnologie come le blockchain risulta quindi difficile in queste aree, per quanto esse trarrebbero certamente beneficio dalla disponibilità di sistemi di pagamento digitali, decentralizzati e tolleranti ai guasti; inoltre l’uso delle blockchain in zone rurali potrebbe rendere l’abitabilità di tali aree maggiormente appetibile. Una possibile soluzione è costituita dalle blockchain locali, ossia catene a servizio di una ristretta area geografica in cui è disponibile solamente una rete locale, da cui potrebbero ricevere vantaggio sia paesi in via di sviluppo, sia scenari industriali dove si necessiti di blockchain il cui accesso debba avvenire solamente dall’interno dell’intranet aziendale. L’utilità delle blockchain locali risulterebbe tuttavia limitata qualora questi sistemi rimanessero totalmente isolati dal mondo esterno. Utilizzando tecnologie che permettono l’interoperabilità tra blockchain è però possibile interconnettere questi sistemi, rendendo possibile il trasferimento di asset tra diverse chain. Le particolarità degli scenari ipotizzati lasciano però spazio ad alcune vulnerabilità, che, se sfruttate, possono condurre ad attacchi ai danni degli utenti e dell’economia delle blockchain locali. Per risolvere le problematiche individuate, sono stati quindi discussi ed implementati una serie di requisiti per la messa in sicurezza del sistema.

Sistemi di stoccaggio non tradizionali: modellazione analitica ed analisi prestazionale multi-scenario

Il seguente elaborato di tesi prevede la simulazione del comportamento di quattro diversi layout di magazzino contenenti lo stesso numero di vani, ipotizzando uno stoccaggio della merce secondo il criterio delle classi. Inoltre è stata analizzata l’influenza della variabile altezza sul tempo di ciclo dei singoli magazzini. I quattro layout analizzati sono stati: il layout tradizionale, il layout diagonal cross aisle, il layout fishbone e il layout leaf. Il primo è un magazzino “convenzionale”, nel quale l’intersezione dei corridoi genera sempre angoli retti, i restanti tre sono magazzini “non convenzionali”, ovvero l’intersezione dei corridoi genera angoli particolari. Per ciascun magazzino è stato realizzato un modello matematico discreto in grado di determinare la posizione di ogni singolo vano, la sua distanza dal punto I/O e la sua altezza da terra. Il modello matematico e la tipologia di gestione del magazzino sono stati successivamente implementati in un programma scritto su Microsoft Excel, mediante il linguaggio integrato VBA (Visual Basic for Application). Questo ha permesso di determinare i tempi di ciclo medi per ciascun magazzino, facendo il rapporto tra le distanze precedentemente calcolate e le velocità di traslazione e sollevamento del carrello elevatore. Per ottenere dalla simulazioni dei valori il più possibile prossimi alla realtà è stata adottata la metodologia di Simulazione Monte Carlo e un numero di estrazioni pari a 1000. Dai risultati ottenuti è emerso che il magazzino fishbone è in grado di garantire i miglior tempo di ciclo e che i tempi di ciclo più bassi si ottengono, a parità di vani presenti in un magazzino, aumentando le dimensioni in pianta piuttosto che aumentando l’altezza del magazzino.

Analisi di log files prodotti dal sistema StoRM usato dall’esperimento ATLAS attraverso algoritmi di clustering

L'esperimento ATLAS, come gli altri esperimenti che operano al Large Hadron Collider, produce Petabytes di dati ogni anno, che devono poi essere archiviati ed elaborati. Inoltre gli esperimenti si sono proposti di rendere accessibili questi dati in tutto il mondo. In risposta a questi bisogni è stato progettato il Worldwide LHC Computing Grid che combina la potenza di calcolo e le capacità di archiviazione di più di 170 siti sparsi in tutto il mondo. Nella maggior parte dei siti del WLCG sono state sviluppate tecnologie per la gestione dello storage, che si occupano anche della gestione delle richieste da parte degli utenti e del trasferimento dei dati. Questi sistemi registrano le proprie attività in logfiles, ricchi di informazioni utili agli operatori per individuare un problema in caso di malfunzionamento del sistema. In previsione di un maggiore flusso di dati nei prossimi anni si sta lavorando per rendere questi siti ancora più affidabili e uno dei possibili modi per farlo è lo sviluppo di un sistema in grado di analizzare i file di log autonomamente e individuare le anomalie che preannunciano un malfunzionamento. Per arrivare a realizzare questo sistema si deve prima individuare il metodo più adatto per l'analisi dei file di log. In questa tesi viene studiato un approccio al problema che utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare i logfiles, più nello specifico viene studiato l'approccio che utilizza dell'algoritmo di clustering K-means.

Metodologie di progettazione di impianti fotovoltaici con sistema di accumulo: applicazione su uno scenario reale

Il presente elaborato di tesi si pone come obiettivo lo studio dei criteri di progettazione di un impianto fotovoltaico connesso alla rete con sistema di accumulo. In primo luogo, è stato introdotto il tema dell’energia rinnovabile, in particolare l’energia solare descrivendo e definendone le caratteristiche. In seguito, è stato descritto dettagliatamente l’effetto fotovoltaico e lo stato dell’arte relativo alla tecnologia fotovoltaica e tipologie di impianto. Si procede con lo studio dello scenario reale, la progettazione e il dimensionamento dell’impianto fotovoltaico, effettuata con l’ausilio di PVGIS Tool, SUNNYDESIGN e Microsoft Excel. In questa fase si scelgono i dispositivi principali, quali pannelli, inverter e sistema di accumulo in funzione delle caratteristiche del sito di installazione, che nel nostro caso è uno stabile adibito ad ufficio sito a Bologna in cui è possibile installare un impianto la cui taglia è di 20.8 kWp. In seguito, è presente lo studio della producibilità energetica pari a 30190 kWh/anno, nella quale è definito e calcolato l’autoconsumo dell’impianto tramite fogli di calcolo Excel. Segue l’introduzione alle normative, che definiscono lo stato dell’arte degli impianti fotovoltaici e il collegamento in BT (CEI 0-21, 64-8), e la progettazione elettrica, con l’utilizzo di AutoCAD, dell’impianto elettrico di collegamento in BT alla rete di distribuzione con allacciamento alla rete. Infine, l’elaborato si conclude con l’analisi economica dell’impianto con e senza sistema di accumulo, nella quale viene calcolato, tramite foglio Excel, il PayBackTime pari a 5.08 anni nel primo caso e 4.17 nel secondo, il risparmio energetico cumulativo nei 25 anni di esercizio previsti dell’impianto che è di 447.7 k€ per la prima tipologia di impianto e di 437.45 k€ per la seconda ed in conclusione i flussi di cassa durante lo stesso periodo che sono di 294.93 k€ per l’impianto fotovoltaico con accumulo e di 320.58 k€ per quello senza sistema di accumulo.

Development of a heterogeneous clustering algorithm for particle shower reconstruction in high energy physics using the SYCL abstraction layer

Nei prossimi anni è atteso un aggiornamento sostanziale di LHC, che prevede di aumentare la luminosità integrata di un fattore 10 rispetto a quella attuale. Tale parametro è proporzionale al numero di collisioni per unità di tempo. Per questo, le risorse computazionali necessarie a tutti i livelli della ricostruzione cresceranno notevolmente. Dunque, la collaborazione CMS ha cominciato già da alcuni anni ad esplorare le possibilità offerte dal calcolo eterogeneo, ovvero la pratica di distribuire la computazione tra CPU e altri acceleratori dedicati, come ad esempio schede grafiche (GPU). Una delle difficoltà di questo approccio è la necessità di scrivere, validare e mantenere codice diverso per ogni dispositivo su cui dovrà essere eseguito. Questa tesi presenta la possibilità di usare SYCL per tradurre codice per la ricostruzione di eventi in modo che sia eseguibile ed efficiente su diversi dispositivi senza modifiche sostanziali. SYCL è un livello di astrazione per il calcolo eterogeneo, che rispetta lo standard ISO C++. Questo studio si concentra sul porting di un algoritmo di clustering dei depositi di energia calorimetrici, CLUE, usando oneAPI, l'implementazione SYCL supportata da Intel. Inizialmente, è stato tradotto l'algoritmo nella sua versione standalone, principalmente per prendere familiarità con SYCL e per la comodità di confronto delle performance con le versioni già esistenti. In questo caso, le prestazioni sono molto simili a quelle di codice CUDA nativo, a parità di hardware. Per validare la fisica, l'algoritmo è stato integrato all'interno di una versione ridotta del framework usato da CMS per la ricostruzione. I risultati fisici sono identici alle altre implementazioni mentre, dal punto di vista delle prestazioni computazionali, in alcuni casi, SYCL produce codice più veloce di altri livelli di astrazione adottati da CMS, presentandosi dunque come una possibilità interessante per il futuro del calcolo eterogeneo nella fisica delle alte energie.

Applicazione allo scenario italiano di un modello di costo dinamico per l'ottimizzazione del mix energetico e la gestione della rete elettrica

Nell’attuale contesto energetico di forte instabilità, prezzi e produttività subiscono continue variazioni a causa di fattori politici ed economici. Il sistema elettrico è chiamato a rispondere velocemente ai cambiamenti garantendo continuamente il soddisfacimento del fabbisogno di energia elettrica. Nel presente elaborato viene utilizzato un modello di costo dinamico, estratto dalla letteratura scientifica, con lo scopo di gestire efficientemente i flussi energetici e garantire una programmazione ottimale del mix produttivo. Viene analizzato lo scenario italiano mettendo in relazione produzione, trasmissione e domanda energetica. I dati utilizzati fanno riferimento, quanto più possibile, al contesto attuale. Coerentemente con la situazione reale i risultati ottenuti mettono in risalto le criticità e i punti di forza principali del sistema elettrico italiano delineando i possibili cambiamenti attuabili a medio termine.

Ssr-based Genetic Diversity And Structure Of Garlic Accessions From Brazil.

Garlic is a spice and a medicinal plant; hence, there is an increasing interest in 'developing' new varieties with different culinary properties or with high content of nutraceutical compounds. Phenotypic traits and dominant molecular markers are predominantly used to evaluate the genetic diversity of garlic clones. However, 24 SSR markers (codominant) specific for garlic are available in the literature, fostering germplasm researches. In this study, we genotyped 130 garlic accessions from Brazil and abroad using 17 polymorphic SSR markers to assess the genetic diversity and structure. This is the first attempt to evaluate a large set of accessions maintained by Brazilian institutions. A high level of redundancy was detected in the collection (50 % of the accessions represented eight haplotypes). However, non-redundant accessions presented high genetic diversity. We detected on average five alleles per locus, Shannon index of 1.2, HO of 0.5, and HE of 0.6. A core collection was set with 17 accessions, covering 100 % of the alleles with minimum redundancy. Overall FST and D values indicate a strong genetic structure within accessions. Two major groups identified by both model-based (Bayesian approach) and hierarchical clustering (UPGMA dendrogram) techniques were coherent with the classification of accessions according to maturity time (growth cycle): early-late and midseason accessions. Assessing genetic diversity and structure of garlic collections is the first step towards an efficient management and conservation of accessions in genebanks, as well as to advance future genetic studies and improvement of garlic worldwide.