Algorítmica Computacional Bioinspirada aplicada a Smart Cities : el Paradigma de la Computación Natural

Morales Lucas, Clemencio (2018). Algorítmica Computacional Bioinspirada aplicada a Smart Cities : el Paradigma de la Computación Natural. Thesis (Doctoral), E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM). https://doi.org/10.20868/UPM.thesis.56260.

Description

Title: Algorítmica Computacional Bioinspirada aplicada a Smart Cities : el Paradigma de la Computación Natural
Author/s:
  • Morales Lucas, Clemencio
Contributor/s:
  • Mingo López, Luis Fernando de
  • Gómez Blas, Nuria
Item Type: Thesis (Doctoral)
Date: 2018
Subjects:
Freetext Keywords: Computación Natural; Fireworks Algorithm; Genetic Algorithm; Ant Colony Optimization; Grammatical Evolution; Grammatical Swarm; Particle Swarm Optimization; Backus-Naur Form = Natural Computing; Fireworks Algorithm; Genetic Algorithm; Ant Colony Optimization; Grammatical Evolution; Grammatical Swarm; Particle Swarm Optimization; Backus-Naur Form
Faculty: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Department: Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El propósito de la presente Tesis Doctoral se fundamenta en, una vez otorgada al lector una visión teórica exhaustiva, fruto de la investigación en el estado del arte e idiosincrasia de los Paradigmas de Computación adscritos a la Computación Natural, como Fireworks Algorithm, Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization, Grammatical Evolution, Grammatical Swarm o Particle Swarm Optimization entre otros, acometer la mejora algorítmica empíricamente constatable de una de estas entidades bioinspiradas, más en concreto Fireworks Algorithm, dando lugar al nacimiento de Improved Fireworks Algorithm (IFA). Por otro lado, se presentará una novedosa sinergia entre un importante grupo de entidades del anteriormente citado conjunto; Ant Colony Optimization, Grammatical Evolution, Grammatical Swarm y Genetic Algorithms dando lugar a la gestación del novedoso algoritmo genérico ACORD (Ant Colony systems Optimization applied to BNF grammars Rule Derivation), que utiliza dichas técnicas algorítmicas para explorar gramáticas en nomenclatura Backus-Naur Form (BNF) cuyos elementos se asocian con soluciones a un problema dado. Por tanto, si bien la mejora de Fireworks Algorithm es de índole numérica, ACORD representa una creación conceptual, demostrando empíricamente la mastodóntica potencia del binomio teóricopráctico que brinda el Paradigma de la Computación Natural. Tras hallar tal enriquecimiento o mejora a nivel algorítmico con IFA, así como la sinergia entre las citadas entidades bajo el espectro de la Computación Natural con ACORD, se describirá pormenorizadamente la metodología aplicada durante el logro de dichos hitos, en tanto en cuanto qué se ha mejorado y cómo se ha logrado. De manera previa a su análisis se esgrimirán los resultados obtenidos al finalizar los experimentos pertinentes, así como un análisis y discusión de los resultados obtenidos a partir de dichos experimentos. Es reseñable que, entre otras publicaciones, la base teórica sobre Natural Computing ha valido la publicación de [Morales Lucas et al, 2018] (JCR Q2). En la misma línea, ACORD ha merecido la publicación de [de Mingo et al, 2019] (JCR Q2). Finalmente, una vez lograda la consecución de las metas anteriormente expuestas, se expondrán las líneas futuras de investigación abiertas por la presente Tesis Doctoral, así como las conclusiones que de la misma se extraen, acompañadas de los anexos pertinentes para complementar la información necesaria. ----------ABSTRACT---------- This Ph.D purpose is, once a thorough theoretical research is given to the reader, and as a result of the investigation in the state of the art and idiosyncrasy regarding the Computing Paradigms belonging Natural Computing, like Fireworks Algorithm, Genetic Algorithm, Ant Colony Optimization, Grammatical Evolution, Grammatical Swarm or Particle Swarm Optimization, among others, to face the empirically-observable algorithmic improvement of one of the aforementioned bioinspired entities, more concretely Fireworks Algorithm, giving birth to Improved Fireworks Algorithm (IFA). Furthermore, a novel synergy among four important elements within the aforementioned set will be presented; Ant Colony Optimization, Grammatical Evolution, Grammatical Swarm and Genetic Algorithms, what disembogues in the creation of the brand new, generic ACORD Algorithm (Ant Colony systems Optimization applied to BNF grammars Rule Derivation), which merges these paradigms in order to explore Backus-Naur Form (BNF) grammars, whose elements represent solutions to a given problem. Thus, should Fireworks Algorithm improvement aligns with a numerical idiosyncrasy, ACORD represents a conceptual creation, empirically demonstrating the colossal effectiveness of the theoretical-practical binomial that Natural Computing hands over. Once that algorithm enrichment has been achieved with IFA, as well as the synergy among entities has been accomplished under Natural Computing spectrum with ACORD, the applied methodology to reach that goal is to be described with the finest granularity level. Hence, elucidating what has been improved and how. All results thrown by means of the pertinent experiments will be shown, as well as its opportune analysis and discussion. It is noteworthy that, among other publications, the theoretical basis on Natural Computing have deserved the publication of [Morales Lucas et al, 2018] (JCR Q2). Along the same lines, ACORD has deserved the publication of [de Mingo et al, 2019] (JCR Q2). Finally, once the achievement of the aforementioned goals has been accomplished, the future investigation paths lead by this Ph.D, accompanied with the applicable conclusions will be shown, reinforced with the relevant annexes in order to complement the needed information.

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Item ID: 56260
DC Identifier: http://oa.upm.es/56260/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:56260
DOI: 10.20868/UPM.thesis.56260
Deposited by: Archivo Digital UPM 2
Deposited on: 25 Nov 2019 07:45
Last Modified: 23 May 2020 22:30
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