A memetic algorithm for the delineation of local labour markets

Given a territory composed of basic geographical units, the delineation of local labour market areas (LLMAs) can be seen as a problem in which those units are grouped subject to multiple constraints. In previous research, standard genetic algorithms were not able to find valid solutions, and a specific evolutionary algorithm was developed. The inclusion of multiple ad hoc operators allowed the algorithm to find better solutions than those of a widely-used greedy method. However, the percentage of invalid solutions was still very high. In this paper we improve that evolutionary algorithm through the inclusion of (i) a reparation process, that allows every invalid individual to fulfil the constraints and contribute to the evolution, and (ii) a hillclimbing optimisation procedure for each generated individual by means of an appropriate reassignment of some of its constituent units. We compare the results of both techniques against the previous results and a greedy method.

Los mercados locales de trabajo españoles: una aplicación del nuevo procedimiento británico

Este trabajo se ha realizado en el marco del proyecto SEJ2007-67767-C04-02, financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación y FEDER.

Red de coordinación y seguimiento del primer curso del Grado en Ing. Sonido e Imagen en Telecomunicación (GISIT) de la Escuela Politécnica Superior

El profesorado de la red docente durante el curso 2011/12 ha realizado un proyecto coordinar las las asignaturas del primer curso del Grado en Ingeniería en Sonido e Imagen en Telecomunicación de la Escuela Politécnica Superior. Se ha realizado una puesta en común con los coordinadores de todos los cursos para realizar las recomendaciones de matriculación a los estudiantes que realizan su matricula a tiempo parcial o no superan cada curso todos los créditos matriculados. Se ha realizado un ajuste de los temarios con las asignaturas que comienzan su implantación en el siguiente curso y por otro lado una coordinación en la evaluación para eliminar las numerosas coincidencias de evaluaciones continuas, de diferentes actividades en cada semana.

Red de Seguimiento e indicadores en el Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación

El profesorado de la red docente, que forma parte de la comisión académica del Máster, realizó durante el curso 2011/12 un proyecto para el estudio de los indicadores de calidad del Máster, en función de los indicadores de calidad de las Agencias acreditadoras y dependiendo de las tasas de éxito y eficacias durante el primer curso de implantación del Máster.

Coordinación y seguimiento de los tres primeros cursos del Grado en Ing. Sonido e Imagen en Telecomunicación

El reto de implantar los nuevos grados exige un continuado esfuerzo de coordinación de las asignaturas de cada curso y de los diferentes cursos entres sí. En este trabajo se presentan los resultados de los diferentes proyectos que se han realizado para coordinar las asignaturas de los tres primeros cursos del Grado en Ingeniería en Sonido e Imagen en Telecomunicación de la Escuela Politécnica Superior. Además se analiza la coordinación de los proyectos entre sí, analizando los cambios surgidos en las fichas de las asignaturas, evaluación, metodología, etc. También se presenta una puesta en común con los coordinadores de todos los cursos para realizar las recomendaciones de matriculación a los estudiantes que realizan su matrícula a tiempo parcial o no superan cada curso todos los créditos matriculados. Y por último, se estudia la continuidad con los contenidos de las asignaturas que comienzan su implantación en el siguiente curso y por otro lado la coordinación en la evaluación para eliminar las numerosas coincidencias de evaluaciones continuas, de diferentes actividades en cada semana.

Comisión de plan de estudios de la titulación de Ingeniería Técnica de Telecomunicaciones, especialidad en Sonido e Imagen de la EPS

La red docente de la Comisión de plan de estudios de la titulación de Ingeniería Técnica de Telecomunicación, especialidad en Sonido e Imagen de la EPS ha realizado durante el curso 2007/08 un estudio de los objetivos y competencias del futuro título de grado, así como el análisis y diseño de la posible estructura en bloques y asignaturas obligatorias en la que se podría distribuir dicho título. El estudio toma como base los resultados obtenidos en redes de cursos anteriores (ver memoria de redes 2005/06 y 2006/07), las cuales estaban orientadas al diseño curricular dentro del marco de los créditos ECTS para la convergencia al Espacio Europeo de Educación Superior, y sobre todo, se basa en la experiencia de los propios participantes en trabajos o redes previas. El objetivo principal de este proyecto es el diseño curricular del futuro título de grado en Ingeniería de Telecomunicación en Sonido e Imagen, directamente relacionada con la actual Ingeniería Técnica de Telecomunicación, especialidad en Sonido e Imagen, que se imparte en la Universidad de Alicante. Para ello se han seguido las pautas generales establecidas por el Real Decreto de ordenación de Enseñanzas Universitarias Oficiales (BOE, 30 de octubre de 2007), así como otros documentos elaborados por el Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos de Telecomunicación y la Comisión de Universidades de Ingeniería Técnica de Telecomunicación.

Materiales y metodologías docentes en el EEES: informe general de primer curso de la titulación de Telecomunicación

La red docente durante el curso 2006/07 ha realizado un estudio en cuanto a materiales y metodologías docentes en las asignaturas de primer curso de Ingeniería Técnica de Telecomunicación, especialidad en Sonido e Imagen. Esta titulación es impartida en la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alicante. Dicho estudio está encaminado a suplir las necesidades que marca el nuevo Marco Europeo de Aprendizaje. Se ha definido una ficha de la asignatura (cuyos contenidos y estructura se detallan) que permita al alumnado una visión directa y lo más concisa posible de las actividades que se desarrollarán en cada asignatura a lo largo de su periodo lectivo. El conjunto de estas fichas conformará la denominada Agenda del Estudiante, que fomentará la organización personal de cada alumno. La puesta en común de las experiencias y conocimientos de los diversos miembros de la red debe redundar en una mayor eficacia de la docencia. En este trabajo se incluyen las experiencias de las siete asignaturas implicadas en el proceso.

An application of fuzzy logic for hardware/software partitioning in embedded systems

Hardware/Software partitioning (HSP) is a key task for embedded system co-design. The main goal of this task is to decide which components of an application are to be executed in a general purpose processor (software) and which ones, on a specific hardware, taking into account a set of restrictions expressed by metrics. In last years, several approaches have been proposed for solving the HSP problem, directed by metaheuristic algorithms. However, due to diversity of models and metrics used, the choice of the best suited algorithm is an open problem yet. This article presents the results of applying a fuzzy approach to the HSP problem. This approach is more flexible than many others due to the fact that it is possible to accept quite good solutions or to reject other ones which do not seem good. In this work we compare six metaheuristic algorithms: Random Search, Tabu Search, Simulated Annealing, Hill Climbing, Genetic Algorithm and Evolutionary Strategy. The presented model is aimed to simultaneously minimize the hardware area and the execution time. The obtained results show that Restart Hill Climbing is the best performing algorithm in most cases.

Grouping genetic operators for the delineation of functional areas based on spatial interaction

The delineation of functional economic areas, or market areas, is a problem of high practical relevance, since the delineation of functional sets such as economic areas in the US, Travel-to-Work Areas in the United Kingdom, and their counterparts in other OECD countries are the basis of many statistical operations and policy making decisions at local level. This is a combinatorial optimisation problem defined as the partition of a given set of indivisible spatial units (covering a territory) into regions characterised by being (a) self-contained and (b) cohesive, in terms of spatial interaction data (flows, relationships). Usually, each region must reach a minimum size and self-containment level, and must be continuous. Although these optimisation problems have been typically solved through greedy methods, a recent strand of the literature in this field has been concerned with the use of evolutionary algorithms with ad hoc operators. Although these algorithms have proved to be successful in improving the results of some of the more widely applied official procedures, they are so time consuming that cannot be applied directly to solve real-world problems. In this paper we propose a new set of group-based mutation operators, featuring general operations over disjoint groups, tailored to ensure that all the constraints are respected during the operation to improve efficiency. A comparative analysis of our results with those from previous approaches shows that the proposed algorithm systematically improves them in terms of both quality and processing time, something of crucial relevance since it allows dealing with most large, real-world problems in reasonable time.

A study of a soft computing based method for 3D scenario reconstruction

Several recent works deal with 3D data in mobile robotic problems, e.g., mapping. Data comes from any kind of sensor (time of flight, Kinect or 3D lasers) that provide a huge amount of unorganized 3D data. In this paper we detail an efficient approach to build complete 3D models using a soft computing method, the Growing Neural Gas (GNG). As neural models deal easily with noise, imprecision, uncertainty or partial data, GNG provides better results than other approaches. The GNG obtained is then applied to a sequence. We present a comprehensive study on GNG parameters to ensure the best result at the lowest time cost. From this GNG structure, we propose to calculate planar patches and thus obtaining a fast method to compute the movement performed by a mobile robot by means of a 3D models registration algorithm. Final results of 3D mapping are also shown.

Using GNG to improve 3D feature extraction—Application to 6DoF egomotion

Several recent works deal with 3D data in mobile robotic problems, e.g. mapping or egomotion. Data comes from any kind of sensor such as stereo vision systems, time of flight cameras or 3D lasers, providing a huge amount of unorganized 3D data. In this paper, we describe an efficient method to build complete 3D models from a Growing Neural Gas (GNG). The GNG is applied to the 3D raw data and it reduces both the subjacent error and the number of points, keeping the topology of the 3D data. The GNG output is then used in a 3D feature extraction method. We have performed a deep study in which we quantitatively show that the use of GNG improves the 3D feature extraction method. We also show that our method can be applied to any kind of 3D data. The 3D features obtained are used as input in an Iterative Closest Point (ICP)-like method to compute the 6DoF movement performed by a mobile robot. A comparison with standard ICP is performed, showing that the use of GNG improves the results. Final results of 3D mapping from the egomotion calculated are also shown.

GPGPU implementation of growing neural gas: application to 3D scene reconstruction

Self-organising neural models have the ability to provide a good representation of the input space. In particular the Growing Neural Gas (GNG) is a suitable model because of its flexibility, rapid adaptation and excellent quality of representation. However, this type of learning is time-consuming, especially for high-dimensional input data. Since real applications often work under time constraints, it is necessary to adapt the learning process in order to complete it in a predefined time. This paper proposes a Graphics Processing Unit (GPU) parallel implementation of the GNG with Compute Unified Device Architecture (CUDA). In contrast to existing algorithms, the proposed GPU implementation allows the acceleration of the learning process keeping a good quality of representation. Comparative experiments using iterative, parallel and hybrid implementations are carried out to demonstrate the effectiveness of CUDA implementation. The results show that GNG learning with the proposed implementation achieves a speed-up of 6× compared with the single-threaded CPU implementation. GPU implementation has also been applied to a real application with time constraints: acceleration of 3D scene reconstruction for egomotion, in order to validate the proposal.