Evolutionary psychology and evolutionary developmental psychology : Understanding the evolution of human behavior and development

Resumen tomado de la publicaci??n

The evolutionary psycology of violence

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Evolutionary developmental psychology

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Human development in an evolutionary perspective

This article presents an evolutionary perspective to the study of human development. Some general assumptions for the study of development are discussed and the principal building blocks of evolutionary psychology are presented. One of them is that there is a universal human nature (which is modulate also by particular conditions of each context) and the cognitive architecture of human beings is the resulted of interactions between genes and environment. Based on those, and other assumptions, directions for the study of child development in an evolutionary stance are discussed, along with the considerations of context and development. Thus, it is assumed there is a relationship between phylogenies and ontogenetic development (the ontogenesis needs to be understood also as a product of evolution), considering the inseparability of biological, socio-cultural, cognitive emotional aspects that constitute this development. It has been concluded that the evolutionary developmental psychology has scientific relevance because it broadens our vision on human development.

Estado situacional de los algoritmos genéticos en los negocios internacionales

La computación evolutiva y muy especialmente los algoritmos genéticos son cada vez más empleados en las organizaciones para resolver sus problemas de gestión y toma de decisiones (Apoteker & Barthelemy, 2000). La literatura al respecto es creciente y algunos estados del arte han sido publicados. A pesar de esto, no hay un trabajo explícito que evalúe de forma sistemática el uso de los algoritmos genéticos en problemas específicos de los negocios internacionales (ejemplos de ello son la logística internacional, el comercio internacional, el mercadeo internacional, las finanzas internacionales o estrategia internacional). El propósito de este trabajo de grado es, por lo tanto, realizar un estado situacional de las aplicaciones de los algoritmos genéticos en los negocios internacionales.

CCEA A2 unit 2 Biology : biochemistry, genetics and evolutionary trends.

Guía de revisión para alumnos de educación secundaria de segundo ciclo que estén preparando el examen CCEA (Council for the Curriculum Examinations and Assessment) en el nivel A2 del área de biología. Está dividido en tres secciones: una introducción con orientación y consejos sobre el examen; una guía de contenidos con un resumen de las materias y conceptos básicos necesarios para superar la prueba organizados en ocho temas (respiración, fotosíntesis, ADN, tecnología genética, genes y patrones de herencia, genética de poblaciones, evolución y especiación, reino plantae y reino animal); y un apartado con dos ejemplos de exámenes y dos juegos de respuestas reales de alumnos comentadas por un examinador.

Multi-objective optimization scheme for static and dynamic multicast flows

Muchas de las nuevas aplicaciones emergentes de Internet tales como TV sobre Internet, Radio sobre Internet,Video Streamming multi-punto, entre otras, necesitan los siguientes requerimientos de recursos: ancho de banda consumido, retardo extremo-a-extremo, tasa de paquetes perdidos, etc. Por lo anterior, es necesario formular una propuesta que especifique y provea para este tipo de aplicaciones los recursos necesarios para su buen funcionamiento. En esta tesis, proponemos un esquema de ingeniería de tráfico multi-objetivo a través del uso de diferentes árboles de distribución para muchos flujos multicast. En este caso, estamos usando la aproximación de múltiples caminos para cada nodo egreso y de esta forma obtener la aproximación de múltiples árboles y a través de esta forma crear diferentes árboles multicast. Sin embargo, nuestra propuesta resuelve la fracción de la división del tráfico a través de múltiples árboles. La propuesta puede ser aplicada en redes MPLS estableciendo rutas explícitas en eventos multicast. En primera instancia, el objetivo es combinar los siguientes objetivos ponderados dentro de una métrica agregada: máxima utilización de los enlaces, cantidad de saltos, el ancho de banda total consumido y el retardo total extremo-a-extremo. Nosotros hemos formulado esta función multi-objetivo (modelo MHDB-S) y los resultados obtenidos muestran que varios objetivos ponderados son reducidos y la máxima utilización de los enlaces es minimizada. El problema es NP-duro, por lo tanto, un algoritmo es propuesto para optimizar los diferentes objetivos. El comportamiento que obtuvimos usando este algoritmo es similar al que obtuvimos con el modelo. Normalmente, durante la transmisión multicast los nodos egresos pueden salir o entrar del árbol y por esta razón en esta tesis proponemos un esquema de ingeniería de tráfico multi-objetivo usando diferentes árboles para grupos multicast dinámicos. (en el cual los nodos egresos pueden cambiar durante el tiempo de vida de la conexión). Si un árbol multicast es recomputado desde el principio, esto podría consumir un tiempo considerable de CPU y además todas las comuicaciones que están usando el árbol multicast serán temporalmente interrumpida. Para aliviar estos inconvenientes, proponemos un modelo de optimización (modelo dinámico MHDB-D) que utilice los árboles multicast previamente computados (modelo estático MHDB-S) adicionando nuevos nodos egreso. Usando el método de la suma ponderada para resolver el modelo analítico, no necesariamente es correcto, porque es posible tener un espacio de solución no convexo y por esta razón algunas soluciones pueden no ser encontradas. Adicionalmente, otros tipos de objetivos fueron encontrados en diferentes trabajos de investigación. Por las razones mencionadas anteriormente, un nuevo modelo llamado GMM es propuesto y para dar solución a este problema un nuevo algoritmo usando Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivos es propuesto. Este algoritmo esta inspirado por el algoritmo Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA). Para dar una solución al caso dinámico con este modelo generalizado, nosotros hemos propuesto un nuevo modelo dinámico y una solución computacional usando Breadth First Search (BFS) probabilístico. Finalmente, para evaluar nuestro esquema de optimización propuesto, ejecutamos diferentes pruebas y simulaciones. Las principales contribuciones de esta tesis son la taxonomía, los modelos de optimización multi-objetivo para los casos estático y dinámico en transmisiones multicast (MHDB-S y MHDB-D), los algoritmos para dar solución computacional a los modelos. Finalmente, los modelos generalizados también para los casos estático y dinámico (GMM y GMM Dinámico) y las propuestas computacionales para dar slución usando MOEA y BFS probabilístico.

Fusion of motion segmentation algorithms

Many algorithms have been developed to achieve motion segmentation for video surveillance. The algorithms produce varying performances under the infinite amount of changing conditions. It has been recognised that individually these algorithms have useful properties. Fusing the statistical result of these algorithms is investigated, with robust motion segmentation in mind.