Development of the infrastructure for a multi-agent traffic management system simulation

This document contains detailed description of the design and the implementation of a multi-agent application controlling traffic lights in a city together with a system for simulating traffic and testing. The goal of this thesis is to design and build a simplified intelligent and distributed solution to the problem with the traffic in the big cities following different good practices in order to allow future refining of the model of the real world. The problem of the traffic in the big cities is still a problem that cannot be solved. Not only is the increasing number of cars a reason for the traffic jams, but also the way the traffic is organized. Usually, the intersections with traffic lights are replaced by roundabouts or interchanges to increase the number of cars that can cross the intersection in certain time. But still there are places where the infrastructure cannot be changed and the traffic light semaphores are the only way to control the car flows. In real life, the traffic lights have a predefined plan for change or they receive information from a centralized system when and how they have to change. But what if the traffic lights can cooperate and decide on their own when and how to change? Using this problem, the purpose of the thesis is to explore different agent-based software engineering approaches to design and build a non-conventional distributed system. From the software engineering point of view, the goal of the thesis is to apply the knowledge and use the skills, acquired during the various courses of the master program in Software Engineering, while solving a practical and complex problem such as the traffic in the cities.

Preparacion del terreno para las repoblaciones en la provincia de Huelva

Encargado el alumno que suscribe, por la Direccion General del Patrimonio Forestal del Estado y la Escuela Especial de Ingenieros de Montes, de realizar un trabajo sobre dicho tema. Se ha personado en la provincia a que se refiere dicho estudio, y después de las visitas necesarias a los montes objeto del tema, así como la toma de datos precisos al desarrollo del mismo, ha procedido a la redacción del presente estudio, que tiene el honor de someter al examen de los organismos antes mencionados, por si merece aprobacion.

Recubrimiento software e interfaz web para BADELE+

El presente documento es la memoria del proyecto BADELEWeb, un software desarrollado con el objetivo de mejorar la gestión y el aprovechamiento de la base de datos de contenidos lingüísticos denominada BADELE. Este software ofrece desde el manejo básico de la base de datos a la explotación más detallada mediante la ejecución de consultas sobre funciones lingüísticas. Además, como parte del proyecto se incluye una interfaz que permite el aprovechamiento, por parte de un usuario, de ese recubrimiento. En este documento se presentan los aspectos teóricos necesarios para el desarrollo del proyecto, y la descripción de la funcionalidad que el software debe tener, así como una descripción técnica del desarrollo realizado. Posteriormente se presentan los resultados obtenidos en el proyecto para terminar con una visión de posibles mejoras que se pueden realizar en un futuro. Como anexo se incluye un manual con instrucciones para la instalación del software por parte de un administrador de sistemas para su utilización posterior.

Neuronanatomy, neurology and Bayesian networks

Bayesian networks are data mining models with clear semantics and a sound theoretical foundation. In this keynote talk we will pinpoint a number of neuroscience problems that can be addressed using Bayesian networks. In neuroanatomy, we will show computer simulation models of dendritic trees and classification of neuron types, both based on morphological features. In neurology, we will present the search for genetic biomarkers in Alzheimer's disease and the prediction of health-related quality of life in Parkinson's disease. Most of these challenging problems posed by neuroscience involve new Bayesian network designs that can cope with multiple class variables, small sample sizes, or labels annotated by several experts.

Performance evaluation of database replication systems.

One of the most demanding needs in cloud computing is that of having scalable and highly available databases. One of the ways to attend these needs is to leverage the scalable replication techniques developed in the last decade. These techniques allow increasing both the availability and scalability of databases. Many replication protocols have been proposed during the last decade. The main research challenge was how to scale under the eager replication model, the one that provides consistency across replicas. In this paper, we examine three eager database replication systems available today: Middle-R, C-JDBC and MySQL Cluster using TPC-W benchmark. We analyze their architecture, replication protocols and compare the performance both in the absence of failures and when there are failures.

Anteproyecto de restauracion forestal de la cuenca de alimentacion del Pantano de Yesa (Margen derecha del rio Aragon)

De acuerdo con lo propuesto por el Ilmo. Sr. Director de la Escuela Especial de Ingenieros de Montes, esta Direccion General acuerda designar a Vd. la redaccion del siguiente proyecto: "Anteproyecto de restauracion del pantano de Yasa (margen izquierdo del rio Aragon) croquizando en el plano las zonas de mas urgente necesidad de correccion y con una relacion detallada a modo de catalogo de las fincas forestales y muy especialmente de las que tengan mas de 250 has: tanto publicas como particulares, con indicacion de si podrian adquirirse por comvenio, expropiacion o consorcio".

Project management in cloud

Este proyecto consiste en la construcción de un prototipo para la gestión de proyectos, destinada a usuarios del entorno profesional. La herramienta pretende servir de soporte a los equipos que realicen un proyecto dotando al usuario con la posibilidad de gestionar los tiempos del proyecto, gestión de requisitos, gestión de recursos, gestión de la documentación, etc. Adicionalmente, este trabajo llevará asociado un plan de negocio para poder estudiar la viabilidad del proyecto, en este plan de negocio se analizará; el entorno externo (competencia); análisis de las debilidades, fortalezas, amenazas y oportunidades; plan de marketing; plan económicofinanciero; análisis de riesgos del proyecto. A grandes rasgos, la herramienta desarrollada se compone de dos bases de datos (una relacional y otra no relacional), un conjunto de módulos que implementan la funcionalidad y una interfaz gráfica que proporciona a los usuarios una forma cómoda de interactuar con el sistema, principalmente ofrecerá las siguientes opciones:  Gestión de proyectos  Gestión de usuarios.  Gestión de recursos  Gestión de tiempos  Cuadro de mando y notificaciones. ---ABSTRACT---This Project consist of the construction of a prototype for Project management, intended for users of the profesional environment. The software aims to support teams conducting a project by providing the user with the ability to manage time, requirements management, resource management, document management, etc. In addition, this work includes a business plan to study the viability of the project. This business plan addresses the following; analysis of the external enviroment; analysis of the strengths, weaknesses, opportunities and threats; marketing plan; economic and financial plan; analysis of project risks. In general terms, the developed tools are composed of two databases (relational and nonrelational), a set of modules that implement the functionality and a web interface that gives users a convenient way to interact with the system. The options that the system offers are:  Project management  User management  Resource management  Time management  Dashboard and notifications

Business model for healthcare interoperability services

En la situación actual donde los sistemas TI sanitarios son diversos con modelos que van desde soluciones predominantes, adoptadas y creadas por grandes organizaciones, hasta soluciones a medida desarrolladas por cualquier empresa de la competencia para satisfacer necesidades concretas. Todos estos sistemas se encuentran bajo similares presiones financieras, no sólo de las condiciones económicas mundiales actuales y el aumento de los costes sanitarios, sino también bajo las presiones de una población que ha adoptado los avances tecnológicos actuales, y demanda una atención sanitaria más personalizable a la altura de esos avances tecnológicos que disfruta en otros ámbitos. El objeto es desarrollar un modelo de negocio orientado al soporte del intercambio de información en el ámbito clínico. El objetivo de este modelo de negocio es aumentar la competitividad dentro de este sector sin la necesidad de recurrir a expertos en estándares, proporcionando perfiles técnicos cualificados menos costosos con la ayuda de herramientas que simplifiquen el uso de los estándares de interoperabilidad. Se hará uso de especificaciones abiertas ya existentes como FHIR, que publica documentación y tutoriales bajo licencias abiertas. La principal ventaja que nos encontramos es que ésta especificación presenta un giro en la concepción actual de la disposición de información clínica, vista hasta ahora como especial por el requerimiento de estándares más complejos que solucionen cualquier caso por específico que sea. Ésta especificación permite hacer uso de la información clínica a través de tecnologías web actuales (HTTP, HTML, OAuth2, JSON, XML) que todo el mundo puede usar sin un entrenamiento particular para crear y consumir esta información. Partiendo por tanto de un mercado con una integración de la información casi inexistente, comparada con otros entornos actuales, hará que el gasto en integración clínica aumente dramáticamente, dejando atrás los desafíos técnicos cuyo gasto retrocederá a un segundo plano. El gasto se centrará en las expectativas de lo que se puede obtener en la tendencia actual de la personalización de los datos clínicos de los pacientes, con acceso a los registros de instituciones junto con datos ‘sociales/móviles/big data’.---ABSTRACT---In the current situation IT health systems are diverse, with models varying from predominant solutions adopted and created by large organizations, to ad-hoc solutions developed by any company to meet specific needs. However, all these systems are under similar financial pressures, not only from current global economic conditions and increased health care costs, but also under pressure from a population that has embraced the current technological advances, and demand a more personalized health care, up to those enjoyed by technological advances in other areas. The purpose of this thesis is to develop a business model aimed at the provision of information exchange within the clinical domain. It is intended to increase competitiveness in the health IT sector without the need for experts in standards, providing qualified technical profiles less expensively with the help of tools that simplify the use of interoperability standards. Open specifications, like FHIR, will be used in order to enable interoperability between systems. The main advantage found within FHIR is that introduces a shift in the current conception of available clinical information. So far seen, the clinical information domain IT systems, as a special requirement for more complex standards that address any specific case. This specification allows the use of clinical information through existing web technologies (HTTP, HTML, OAuth2, JSON and XML), which everyone can use with no particular training to create and consume this information. The current situation in the sector is that the integration of information is almost nonexistent, compared to current trends. Spending in IT health systems will increase dramatically within clinical integration for the next years, leaving the technical challenges whose costs will recede into the background. The investment on this area will focus on the expectations of what can be obtained in the current trend of personalization of clinical data of patients with access to records of institutions with ‘social /mobile /big data’.

Secretify: de la idea al mercado

La extrema competitividad derivada de la globalización, hace que los proyectos en Tecnologías de la Información (TI), no se valoren por si son buenos o malos. Se da por supuesto que el producto tecnológico es innovador, aporta un valor añadido y tiene un fundamento tecnológico sólido y bien construido. Europa es un gran exponente en Desarrollo e Investigación (I+D), pero todavía está por detrás de países como Estados Unidos o Japón en cuanto a Innovación (i). Nos falta conseguir llegar al mercado. No basta con conseguir con éxito una prueba de concepto. Hay que ir más allá. Partimos de la base de un proyecto: Secretify, un cliente de correo web multicuenta sencillo y atractivo que permite a los usuarios cifrar sus comunicaciones utilizando cuentas de correo electrónico ya existentes, sin la necesidad de saber nada sobre seguridad, criptografía o gestión de claves. La finalidad de este Trabajo es aplicar todos los conceptos aprendidos durante el Máster (en concreto en la rama de Gestión, Innovación y Negocio TI), para convertir Secretify en un producto que sacar al mercado con éxito, teniendo los conocimientos tanto técnicos como empresariales, para minimizar los riesgos y adecuarse al mercado.---ABSTRACT---The extreme competitiveness derived from globalization, makes projects in Information Technologies (IT) to not be evaluated for its goodness. It is assumed that the technology product is innovative, provides added value and has a solid technology basis and well constructed. Europe is a great exponent in Research & Development (R&D), but It is still far behind from countries like USA or Japan in terms of Innovation (i). We need to reach the market: it is not enough having a successful proof of concept. We must go further. We start from a project: Secretify, a simple and beautiful web-based multiaccount email client that allow users to cypher their communications using already existing email accounts, without the need to know about security, cryptography or key management. The purpose of this thesis is to apply all concepts learnt during the Master course (specifically in Management, Innovation and IT business), to turn Secretify into a successful market launch, having the technical and business knowledges, in order to reduce the risks and to adapt to the market.

Aplicación de la metodología GloBeM al servicio de cloud Hydra

El presente Proyecto de Fin de Máster consiste en crear una herramienta software capaz de monitorizar y gestionar la actividad de Hydra, una herramienta de gestión de entornos distribuidos, para que su estrategia de balanceo de carga se adecúe al modelo creado por GloBeM, una metodología de análisis de entornos distribuidos. GloBeM, que es una metodología externa, puede analizar y crear un modelo de máquina de estados finitos a partir de un sistema distribuido concreto. Hydra, una herramienta también externa, es un sistema de gestión de entornos cloud recientemente desarrollado y de código abierto, con un sistema de balanceo de carga efectivo pero algo limitado. El software construido recoge el modelo creado por GloBeM y lo analiza. A partir de ahí, monitoriza en tiempo real y a una frecuencia determinada la actividad de Hydra y el sistema cloud que ésta gestiona, y reconfigura sus parámetros para que su desempeño se ciña a lo estipulado por el modelo de GloBeM, extendiendo así el sistema de balanceo de carga original de Hydra.---ABSTRACT---This Master's Thesis Project involves creating a software able to monitor and manage the activity of Hydra, a tool for managing distributed environments, in order to adjust its load balancing strategy to the model created by GloBeM, an analysis methodology for distributed environments. GloBeM, which is an external methodology, can analyse and create a finite-state machine model from a particular cloud system. Hydra, also an external tool, is an open source management system for cloud environments recently developed, with a relatively limited system of load balancing. The created software gets the model created by GloBeM as an input and analyses it. From there, it monitors in real time and at a certain frequency Hydra’s activity and the cloud system that it manages, and reconfigures its parameters to adjust its performance to the stipulations by the GloBeM’s model, extending Hydra's original load balancing system.

Using Open Geographic Data to Generate Natural Language Descriptions for Hydrological Sensor Networks

Providing descriptions of isolated sensors and sensor networks in natural language, understandable by the general public, is useful to help users find relevant sensors and analyze sensor data. In this paper, we discuss the feasibility of using geographic knowledge from public databases available on the Web (such as OpenStreetMap, Geonames, or DBpedia) to automatically construct such descriptions. We present a general method that uses such information to generate sensor descriptions in natural language. The results of the evaluation of our method in a hydrologic national sensor network showed that this approach is feasible and capable of generating adequate sensor descriptions with a lower development effort compared to other approaches. In the paper we also analyze certain problems that we found in public databases (e.g., heterogeneity, non-standard use of labels, or rigid search methods) and their impact in the generation of sensor descriptions.

Supporting patient screening to identify suitable clinical trials.

To support the efficient execution of post-genomic multi-centric clinical trials in breast cancer we propose a solution that streamlines the assessment of the eligibility of patients for available trials. The assessment of the eligibility of a patient for a trial requires evaluating whether each eligibility criterion is satisfied and is often a time consuming and manual task. The main focus in the literature has been on proposing different methods for modelling and formalizing the eligibility criteria. However the current adoption of these approaches in clinical care is limited. Less effort has been dedicated to the automatic matching of criteria to the patient data managed in clinical care. We address both aspects and propose a scalable, efficient and pragmatic patient screening solution enabling automatic evaluation of eligibility of patients for a relevant set of trials. This covers the flexible formalization of criteria and of other relevant trial metadata and the efficient management of these representations.

Machine Learning in Scientometrics

El aprendizaje automático y la cienciometría son las disciplinas científicas que se tratan en esta tesis. El aprendizaje automático trata sobre la construcción y el estudio de algoritmos que puedan aprender a partir de datos, mientras que la cienciometría se ocupa principalmente del análisis de la ciencia desde una perspectiva cuantitativa. Hoy en día, los avances en el aprendizaje automático proporcionan las herramientas matemáticas y estadísticas para trabajar correctamente con la gran cantidad de datos cienciométricos almacenados en bases de datos bibliográficas. En este contexto, el uso de nuevos métodos de aprendizaje automático en aplicaciones de cienciometría es el foco de atención de esta tesis doctoral. Esta tesis propone nuevas contribuciones en el aprendizaje automático que podrían arrojar luz sobre el área de la cienciometría. Estas contribuciones están divididas en tres partes: Varios modelos supervisados (in)sensibles al coste son aprendidos para predecir el éxito científico de los artículos y los investigadores. Los modelos sensibles al coste no están interesados en maximizar la precisión de clasificación, sino en la minimización del coste total esperado derivado de los errores ocasionados. En este contexto, los editores de revistas científicas podrían disponer de una herramienta capaz de predecir el número de citas de un artículo en el fututo antes de ser publicado, mientras que los comités de promoción podrían predecir el incremento anual del índice h de los investigadores en los primeros años. Estos modelos predictivos podrían allanar el camino hacia nuevos sistemas de evaluación. Varios modelos gráficos probabilísticos son aprendidos para explotar y descubrir nuevas relaciones entre el gran número de índices bibliométricos existentes. En este contexto, la comunidad científica podría medir cómo algunos índices influyen en otros en términos probabilísticos y realizar propagación de la evidencia e inferencia abductiva para responder a preguntas bibliométricas. Además, la comunidad científica podría descubrir qué índices bibliométricos tienen mayor poder predictivo. Este es un problema de regresión multi-respuesta en el que el papel de cada variable, predictiva o respuesta, es desconocido de antemano. Los índices resultantes podrían ser muy útiles para la predicción, es decir, cuando se conocen sus valores, el conocimiento de cualquier valor no proporciona información sobre la predicción de otros índices bibliométricos. Un estudio bibliométrico sobre la investigación española en informática ha sido realizado bajo la cultura de publicar o morir. Este estudio se basa en una metodología de análisis de clusters que caracteriza la actividad en la investigación en términos de productividad, visibilidad, calidad, prestigio y colaboración internacional. Este estudio también analiza los efectos de la colaboración en la productividad y la visibilidad bajo diferentes circunstancias. ABSTRACT Machine learning and scientometrics are the scientific disciplines which are covered in this dissertation. Machine learning deals with the construction and study of algorithms that can learn from data, whereas scientometrics is mainly concerned with the analysis of science from a quantitative perspective. Nowadays, advances in machine learning provide the mathematical and statistical tools for properly working with the vast amount of scientometrics data stored in bibliographic databases. In this context, the use of novel machine learning methods in scientometrics applications is the focus of attention of this dissertation. This dissertation proposes new machine learning contributions which would shed light on the scientometrics area. These contributions are divided in three parts: Several supervised cost-(in)sensitive models are learned to predict the scientific success of articles and researchers. Cost-sensitive models are not interested in maximizing classification accuracy, but in minimizing the expected total cost of the error derived from mistakes in the classification process. In this context, publishers of scientific journals could have a tool capable of predicting the citation count of an article in the future before it is published, whereas promotion committees could predict the annual increase of the h-index of researchers within the first few years. These predictive models would pave the way for new assessment systems. Several probabilistic graphical models are learned to exploit and discover new relationships among the vast number of existing bibliometric indices. In this context, scientific community could measure how some indices influence others in probabilistic terms and perform evidence propagation and abduction inference for answering bibliometric questions. Also, scientific community could uncover which bibliometric indices have a higher predictive power. This is a multi-output regression problem where the role of each variable, predictive or response, is unknown beforehand. The resulting indices could be very useful for prediction purposes, that is, when their index values are known, knowledge of any index value provides no information on the prediction of other bibliometric indices. A scientometric study of the Spanish computer science research is performed under the publish-or-perish culture. This study is based on a cluster analysis methodology which characterizes the research activity in terms of productivity, visibility, quality, prestige and international collaboration. This study also analyzes the effects of collaboration on productivity and visibility under different circumstances.

Diseño del curso para operador "Coeficientes inherentes de reactividad" a plataforma e-Learning

Las centrales nucleares necesitan de personal altamente especializado y formado. Es por ello por lo que el sector de la formación especializada en centrales nucleares necesita incorporar los últimos avances en métodos formativos. Existe una gran cantidad de cursos de formación presenciales y es necesario transformar dichos cursos para utilizarlos con las nuevas tecnologías de la información. Para ello se necesitan equipos multidisciplinares, en los que se incluyen ingenieros, que deben identificar los objetivos formativos, competencias, contenidos y el control de calidad del propio curso. En este proyecto se utilizan técnicas de ingeniería del conocimiento como eje metodológico para transformar un curso de formación presencial en formación on-line a través de tecnologías de la información. En la actualidad, las nuevas tecnologías de la información y comunicación están en constante evolución. De esta forma se han sumergido en el mundo transformando la visión que teníamos de éste para dar lugar a nuevas oportunidades. Es por ello que este proyecto busca la unión entre el e-learning y el mundo empresarial. El objetivo es el diseño, en plataforma e-learning, de un curso técnico que instruya a operadores de sala de control de una central nuclear. El trabajo realizado en este proyecto ha sido, además de transformar un curso presencial en on-line, en obtener una metodología para que otros cursos se puedan transformar. Para conseguir este cometido, debemos preocuparnos tanto por el contenido de los cursos como por su gestión. Por este motivo, el proyecto comienza con definiciones básicas de terminología propia de e-learning. Continúa con la generación de una metodología que aplique la gestión de conocimiento para transformar cualquier curso presencial a esta plataforma. Definida la metodología, se aplicará para el diseño del curso específico de Coeficientes Inherentes de Reactividad. Finaliza con un estudio económico que dé viabilidad al proyecto y con la creación de un modelo económico que estime el precio para cualquier curso futuro. Abstract Nuclear power plants need highly specialized and trained personnel. Thus, nuclear power plant Specialized Training Sector requires the incorporation of the latest advances in training methods. A large array of face-to-face training courses exist and it has become necessary to transform said courses in order to apply them with the new information systems available. For this, multidisciplinary equipment is needed where the engineering workforce must identify educational objectives, competences and abilities, contents and quality control of the different courses. In this project, knowledge engineering techniques are employed as the methodological axis in order to transform a face-to-face training course into on-line training through the use of new information technologies. Nowadays, new information and communication technologies are in constant evolution. They have introduced themselves into our world, transforming our previous vision of them, leading to new opportunities. For this reason, the present Project seeks to unite the use of e-learning and the Business and Corporate world. The main objective is the design, in an e-learning platform, of a technical course that will train nuclear power plant control-room operators. The work carried out in this Project has been, in addition to the transformation of a face-to-face course into an online one, the obtainment of a methodology to employ in the future transformation of other courses. In order to achieve this mission, our interest must focus on the content as well as on the management of the various courses. Hence, the Project starts with basic definitions of e-learning terminology. Next, a methodology that applies knowledge management for the transformation of any face-to-face course into e-learning has been generated. Once this methodology is defined, it has been applied for the design process of the Inherent Coefficients of Reactivity course. Finally, an economic study has been developed in order to determine the viability of the Project and an economic model has been created to estimate the price of any given course

Evolutionary computation of forests with Degree- and Role-Constrained Minimum Spanning Trees

Finding the degree-constrained minimum spanning tree (DCMST) of a graph is a widely studied NP-hard problem. One of its most important applications is network design. Here we deal with a new variant of the DCMST problem, which consists of finding not only the degree- but also the role-constrained minimum spanning tree (DRCMST), i.e., we add constraints to restrict the role of the nodes in the tree to root, intermediate or leaf node. Furthermore, we do not limit the number of root nodes to one, thereby, generally, building a forest of DRCMSTs. The modeling of network design problems can benefit from the possibility of generating more than one tree and determining the role of the nodes in the network. We propose a novel permutation-based representation to encode these forests. In this new representation, one permutation simultaneously encodes all the trees to be built. We simulate a wide variety of DRCMST problems which we optimize using eight different evolutionary computation algorithms encoding individuals of the population using the proposed representation. The algorithms we use are: estimation of distribution algorithm, generational genetic algorithm, steady-state genetic algorithm, covariance matrix adaptation evolution strategy, differential evolution, elitist evolution strategy, non-elitist evolution strategy and particle swarm optimization. The best results are for the estimation of distribution algorithms and both types of genetic algorithms, although the genetic algorithms are significantly faster.