Algoritmos PESO y DE Aplicados a la Minimización de la Inestabilidad Cíclica de Sistemas con Agentes Nómadas

Autores/as

  • Alejandro Sosa División de Estudios de Posgrado e Investigación, Instituto Tecnológico de León, Av. Tecnológico S/N, 37290 Guanajuato, México
  • Víctor Manuel Zamudio Rodríguez División de Estudios de Posgrado e Investigación, Instituto Tecnológico de León, Av. Tecnológico S/N, 37290 Guanajuato, México
  • María del Rosario Baltazar Flores División de Estudios de Posgrado e Investigación, Instituto Tecnológico de León, Av. Tecnológico S/N, 37290 Guanajuato, México
  • Carlos Lino Ramírez División de Estudios de Posgrado e Investigación, Instituto Tecnológico de León, Av. Tecnológico S/N, 37290 Guanajuato, México
  • Miguel Ángel Casillas Araiza División de Estudios de Posgrado e Investigación, Instituto Tecnológico de León, Av. Tecnológico S/N, 37290 Guanajuato, México
  • Marco Aurelio Sotelo Figueroa División de Estudios de Posgrado e Investigación, Instituto Tecnológico de León, Av. Tecnológico S/N, 37290 Guanajuato, México

DOI:

https://doi.org/10.30973/progmat/2013.5.1/2

Palabras clave:

PESO, DE, Inestabilidad Cíclica, Agentes Nómadas, Topologías de Interconexión

Resumen

En el presente trabajo se aborda el problema de inestabilidad en ambiente dinámicos, la cual se genera cuando un agente entra o sale del ambiente en un periodo determinado; con lo cual se pretende minimizarlo o en dado caso eliminarla, por tanto, existen algoritmos de optimización que nos permiten realizar esta función como: el algoritmos de Evolución Diferencial (Differential Evolution, DE) y el Algoritmo de Optimización mediante Evolución de Cúmulos de Partículas (Particle Evolutionary Swarm Optmization, PESO), los cuales fueron aplicados a las instancias de prueba en ambientes dinámicos y mediante la prueba de Wilcoxon podremos discernir que algoritmo obtuvo mejores resultados, en base a la menor inestabilidad calculada en el sistema.

Biografía del autor/a

Alejandro Sosa , División de Estudios de Posgrado e Investigación, Instituto Tecnológico de León, Av. Tecnológico S/N, 37290 Guanajuato, México

Estudiante de la Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación en el Instituto Tecnológico de León, Ingeniero en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico de Lázaro Cárdenas. Áreas de interés son en el área de Ambientes Inteligentes.

Víctor Manuel Zamudio Rodríguez, División de Estudios de Posgrado e Investigación, Instituto Tecnológico de León, Av. Tecnológico S/N, 37290 Guanajuato, México

Profesor Investigador de la División de Estudios de Posgrado e Investigación (DEPI) del Instituto Tecnológico de León, en el programa de Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación desde Octubre del 2009. Doctor en Ciencias de la Computación (Ph.D.) por la Universidad de Essex, Reino Unido (2009). Maestro en Ciencias de la Computación por el ITESM (1998). Físico Matemático por la Facultad de Ciencias de la UASLP. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (nivel candidato) desde Enero del 2011, miembro del comité editorial del International Journal of Ubiquitous Computing. Ha sido Regional Area Advisory Chair (2010) del International Conference on Intelligent Environments IE’10, Workshop coChair (2011) y General Chair (2012) del mismo evento. Es miembro del Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) y de la Association for Computing Machinery (ACM). Ha sido becario del Instituto de Investigaciones Eléctricas (IIE) para realizar tesis de licenciatura (1994-1995), becario de la Academia Mexicana de Ciencias en el programa de Veranos de la Ciencia (1991, 1992) y Residencia de la Investigación (1998), becario del CONACYT para realizar estudios de maestría y doctorado. Seleccionado para aparecer en Who is Who in the World, 2010 Edition. Recibió la medalla Los Mejores Estudiantes de México (1995). Es facilitador acreditado de la técnica didáctica Proyect Oriented Learning, habiendo sido capacitado en la Facultad de Ciencias e Ingeniería de la Universidad de Aalborg, en Dinamarca (2002). Ha presentado su trabajo de investigación en diversos congresos internacionales en Alemania, Malasia, Reino Unido, Francia, Estados Unidos y México. Sus áreas de investigación son Inteligencia de Ambiente, Sistemas Multiagentes y Sistemas Complejos. Para más detalles de su trayectoria y publicaciones favor de consultar www.viczamudio.org

María del Rosario Baltazar Flores, División de Estudios de Posgrado e Investigación, Instituto Tecnológico de León, Av. Tecnológico S/N, 37290 Guanajuato, México

Profesor Investigador de la División de Estudios de Posgrado e Investigación (DEPI) del Instituto Tecnológico de León, en el programa de Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación desde Octubre del 2003. Doctor en Ciencias de la Computación (Ph.D.) por el Centro de Investigaciones en Óptica (2003). Ingeniera en Comunicaciones y Electrónica por la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de Zacatecas (1995). Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (nivel 1) a partir de Enero del 2012, es presidente del Consejo de Posgrado de la MCCC en el ITL. Es miembro de la academia de Sistemas Computacionales. Es miembro del comité organizador del International Conference on Intelligent Environments IE’12. Ha sido becario del CONACYT para realizar estudios de doctorado. Ha sido reconocida con la beca de profesor con perfil deseable de PROMEP.Fue miembro del Cuerpo Académico de Metrología y Sistemas Inteligentes y actualmente es líder del Cuerpo Académico Robótico y Ambientes Inteligentes. Ha publicado su trabajo de investigación en revistas internacionales indexadas de Holanda y Estados Unidos y en congresos en Malasia, Reino Unido y México. Sus áreas de investigación son Inteligencia de Ambiente, Computo Móvil y Comunicaciones en Robótica. Para más detalles de su trayectoria y publicaciones favor de consultar http://computomovil.wordpress.com/

Carlos Lino Ramírez, División de Estudios de Posgrado e Investigación, Instituto Tecnológico de León, Av. Tecnológico S/N, 37290 Guanajuato, México

Profesor Investigador de la División de Estudios de Posgrado e Investigación (DEPI) del Instituto Tecnológico de León, en el programa de Maestría en Ciencias en Ciencias de la Computación desde Noviembre del 2010. Doctorado en Arquitectura y Tecnología de los Sistemas Informáticos por la Universidad de Valencia, España (2012). Maestro en Ciencias en Ciencias Computacionales por el Instituto Tecnológico de León (1999). Ingeniero en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico de León (1996). Ha sido subdirector del Instituto Tecnológico de León (2006-2007), jefe del departamento de Sistemas y Computación del Instituto Tecnológico de León (2004-2006), jefe del área de redes en el Sistema Avanzado de Bachillerato y Educación Superior (1999-2001). Ha presentado sus trabajos de investigación en diversos congresos internacionales en España, Italia, Alemania y México. Sus áreas de investigación son Inteligencia de Ambiente, Algoritmos de Encaminamiento y Redes de Sensores Inalámbricas.

Miguel Ángel Casillas Araiza , División de Estudios de Posgrado e Investigación, Instituto Tecnológico de León, Av. Tecnológico S/N, 37290 Guanajuato, México

Profesor del Instituto Tecnológico de León, Ingeniero en Electrónica y Comunicaciones por la Universidad Iberoamericana y Maestro en Ciencias por el Centro de Investigaciones en Óptica. Su experiencia profesional incluye las áreas de Ingeniera Electrónica, Mecatrónica, Aprendizaje máquina, Programación de Dispositivos Embebidos y en el área de Robótica. Es presidente de la Academia ElectrónicaMecatrónica, del Instituto Tecnológico de León, es Secretario del Colegio de Ingenieros en Electrónica, Telecomunicaciones y Mecatrónica de León. Counselor de la rama de la IEEE campus II.

Marco Aurelio Sotelo Figueroa , División de Estudios de Posgrado e Investigación, Instituto Tecnológico de León, Av. Tecnológico S/N, 37290 Guanajuato, México

Estudiante de Doctorado en Ciencias de Computación, Maestro en Ciencias en Ciencias de la Computación por el Instituto Tecnológico de León (2010). Primer lugar en el Concurso Nacional de Tesis de Posgrado (2011). Cuenta con más de 10 publicaciones de corte internacional, publicaciones en revistas de alto impacto y libros. Dentro de sus áreas de interés están: cómputo inteligente, optimización heurística, metaheurística e híper-heurística.

Citas

V. Zamudio, R Baltazar y M Casillas, “c-INPRES: Coupling Analysis Towards Locking Optimization in Ambient Intelligence”. The 6th International Conference on Intelligent Environments IE10. 19-21 Julio 2010, Monash University (Sunway campus). https://doi.org/10.1109/IE.2010.20

Angel E. Muñoz Zavala, Arturo Hernández Aguirre, Enrrique R. Villa Diharce. Particle Evolutionary Swarm Optmization Algorithm (PESO) In GECCO ’05: Proceedings of the 2005 conference on Genetic and evolutionary computation (2005), pp. 209-216. https://doi.org/10.1109/ENC.2005.32

Rainer Storn and Kenneth Price. Differential evolution -a simple and efficient adaptative scheme for global optimization over continuous spaces. Technical Report TR- 95- 12, International Computer Science, Berkeley, California, March 1995. https://doi.org/10.1023/A:1008202821328

Rainer Storn and Kenneth Price. Differential evolution - a fast and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces. Journal of Global Optimization, (11):341–359, 1997.

Kennedy, J. and Eberhart, R. (1995). Particle swarm Optimization. In Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, 1995., volume 4, pages 19421948 vol.4 https://doi.org/10.1109/ICNN.1995.488968

E. Mezura. "Uso de la técnica Multiobjetivo NPGA para el Manejo de restricciones en Algoritmos Geneticos". PhD Thesis. Universidad Veracruzana, Xalapa, Ver 2001.

Carlos A. Coello Coello, Luis Vicente Santana Quintero. Un Algoritmo Basado en Evolución Diferencial para Resolver Problemas Multiobjetivo,Tesis Maestría, México DF, 2004.

Víctor Manuel Zamudio. Understanding and Preventing Periodic Behavior in Ambient Intelligence. PhD thesis, University of Essex, October 2009.

V. Zamudio and V. Callaghan. Facilitating the ambient intelligent vision: A theorem, representation and solution for instability in rule-based multi-agent systems. Special Section on Agent Based System Challenges for Ubiquitous and Pervasive Computing. International Transactions on Systems Science and Applications., 4(2):108–121, May 2008.

Víctor Manuel Zamudio. Understanding and Preventing Periodic Behavior in Ambient Intelligence. PhD thesis, University of Essex, October 2009.

Leoncio Alberto Romero, Victor Zamudio, Rosario Baltazar, Aplicacion de Locking por Medio de Tecnicas de Inteligencia Artificial en Ambientes de Computo Pervasivo con Alta Inestabilidad, Tesis, Instituo Tecnologico de León 2012.

Leoncio Alberto Romero, Victor Zamudio, Rosario Baltazar and Marco Sotelo, “A Comparison Between PSO and MIMIC as Strategies for Minimizing Cyclic Instabilities in Ambient Intelligent”, in the 5th International Symposium on Ubiquitous Computing and Ambient Intelligence (UCAmI´11), Rivera Maya, México, December 5-9, 2011

V. Zamudio, V. Callaghan, "Preventing Instability in Rule-Based Multi-agent Systems; A Challenge to the Ambient Intelligence Vision". In workshop on Multiagent Systems Challenges for Ubiquitous and Pervasive Computing MASUPC07 held at First International Conference on New Technologies, Mobility and Security (NTMS’2007), Telecom Paris, France, 2 to 4 May, 2007.

Wilcoxon, F.: Individual comparisons by ranking methods. Biometrics Bulletin 1(6) (1945) 80–83. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-4380-9_16

Descargas

Publicado

25-06-2013

Cómo citar

Sosa , A., Zamudio Rodríguez, V. M., Baltazar Flores, M. del R., Lino Ramírez, C., Casillas Araiza , M. Ángel, & Sotelo Figueroa , M. A. (2013). Algoritmos PESO y DE Aplicados a la Minimización de la Inestabilidad Cíclica de Sistemas con Agentes Nómadas . Programación matemática Y Software, 5(1), 19–31. https://doi.org/10.30973/progmat/2013.5.1/2

Número

Vol. 5 Núm. 1 (2013): Junio de 2013

Sección

Artículos

Licencia

Derechos de autor 2013 Programación Mtatemática y Software

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.

Usted es libre de:

Compartir — compartir y redistribuir el material publicado en cualquier medio o formato.
Adaptar — combinar, transformar y construir sobre el material para cualquier propósito, incluso comercialmente.

Bajo las siguientes condiciones:

Atribución — Debe otorgar el crédito correspondiente, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se realizaron cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero de ninguna manera que sugiera que el licenciador lo respalda a usted o a su uso.
  Sin restricciones adicionales: no puede aplicar términos legales o medidas tecnológicas que restrinjan legalmente a otros a hacer cualquier cosa que permita la licencia.

Artículos más leídos del mismo autor/a