Tesis doctorales DEIM - EIMS Doktoretza tesiak

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http://hdl.handle.net/2454/29494

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Decision making with horizontal cooperation and environmental criteria for transportation: optimization and simulation models for the vehicle routing problem and the facility location problem
(2018) Serrano Hernández, Adrián; Faulín Fajardo, Javier; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika
Transportation is a major contributor to the development of the world economy and, at the same time, a major contributor to air pollution and global warming. Additionally, the unstoppable increase of competition as consequence of the globalization, as well as the increasingly service quality demanded by customers related to shorter times and lower costs, are forcing logistics companies to consider new managerial strategies. In this sense, horizontal cooperation among logistic companies is seen as a real alternative for gaining efficiency and sustainability. These agreements can be summarized as any arrangement between partners, tacit or not, which involves more than one company without vertical relationship between them, i.e., no supplier-customer relationship, based on trust and mutual commitment to identify and exploit win-win situations with the goal of sharing benefits (or risks) that would be higher (or lower) than each company would obtain if they acted completely independently. Therefore, in the first part of this thesis, several simulation models have been developed to track the evolution of a coalition in order to quantify horizontal cooperation impact in both economic and environmental sides considering the existence of trust-related issues. Additionally, as a great source of cooperation, a real application consisted on the location of a biorefinery is presented, developed, and discussed. On the other hand, environmental impacts of transportation should be measured and assessed for their integration in the existing optimization models. Thus, the second part of this thesis is devoted to the pricing through a contingent valuation survey of environmental impacts (externalities) and their internalization in the well-known Vehicle Routing Problem. In this sense, several optimization models are developed to assess the impact of the internalization of externalities on the routing decisions of logistics operations.
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Dealing with uncertainty: a human perception approach in image processing
(2019) Marco Detchart, Cedric; López Molina, Carlos; Fernández Fernández, Francisco Javier; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika
Una de las maneras de abordar la comparación entre objetos es mediante el uso de la similitud (comparando sus atributos comunes) o la disimilitud (comparando sus diferencias). La similitud ha sido estudiada de maneras muy diversas, desde muchos puntos de vista y en una variedad de campos tales que la psicología, la neurociencia o las matemáticas. Uno de los principales temas en los que las distancias y las similitudes han sido abordadas es a través de la lógica difusa, que permite implementar una perspectiva humana en las medidas de comparación, aportando una herramienta que permite capturar la incertidumbre inherente en la percepción de la distancia. Dentro de este contexto de la comparación y la similitud, encontramos un concepto relacionado, como es la correspondencia de características. Este concepto es una de las técnicas más utilizada en la detección de patrones o la evaluación del rendimiento de un algoritmo. En esta tesis doctoral hemos estudiado la similitud en el contexto de la lógica difusa junto con una serie de propuestas en las que tiene cabida. Entre otras, podemos citar la extracción de patrones en el análisis de huellas dactilares, cuyo estudio ha llevado en esta tesis al desarrollo de nuevos conceptos como las Funciones de Equivalencia Restringidas Radiales y las Medidas de Similitud Radiales, que modelan la similitud percibida entre datos radiales, tanto escalares como vectoriales. Además, como un estudio más explícito de las distancias en la lógica difusa, hemos abordado el estudio de las distancias, las medidas de similitud y la entropía en conjuntos difusos intervalo-valorados. Para ello, hemos incluido la amplitud del intervalo en el cálculo de las medidas. Esta condición adicional nos ha permitido conectar la incertidumbre contenida en el intervalo final con la del intervalo inicial. Finalmente, de manera complementaria hemos estudiado la aplicación de nuestros resultados teóricos en tareas de procesamiento de imagen. Hemos desarrollado un detector de bordes mediante el uso de funciones monótonas direccionalmente ordenadas y técnicas de toma de decisión por consenso. Además, hemos realizado un estudio que recoge las diferentes técnicas de análisis de calidad para los métodos de extracción de bordes, resultando en una nueva taxonomía de los diferentes métodos y un análisis de su comportamiento, mostrando que ninguno de los métodos es más adecuado que otro, siendo equivalentes entre si.
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Multidisciplinary design of wind turbine blades
(2019) Echeverría Durá, Fernando; Mallor Giménez, Fermín; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika
The impressive growth of the wind energy in the recent years makes necessary to improve the traditional design tools in order to respond to the high competitiveness. One of the most challenging component to be designed is the blade that plays an important role in the wind turbine performance and loads. The design of blades involves several technical tasks such as the geometry design, structural layout design, controls setting, loads calculations and structural verifications. In the traditional design process these tasks are performed by different experts in a sequential manner. At the end of each design loop, changes are applied to the design due to failures to fulfill any of the requirements of the design: excessive loads and/or deflections, low energy yield, non acceptable cost, transportation or logistic problems, undesirable surface fairness, etc. The implementation of the changes in the following design loop is decided with the basis of the intuition and experience of the different experts involved. In contrast to this procedure, a new process is proposed in this thesis with an important core stage based on optimization techniques that takes into account the complex interactions between the different technical tasks with a holistic view. The optimization engine is a code developed in this thesis that calculates, with the support of different subordinate codes, the wind turbine responses in terms of loads and performance under the design variables from the assorted technical tasks. Different research studies have been carried out in order to provide methods based on data analysis to obtain knowledge about the relationships between design variables and outputs. In spite of the complexity of the different types of calculations involved in the optimization, the computational cost is affordable in a real case design. The results of this thesis have been successfully applied to serial production blades.
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Simheuristic algorithms for the sustainable freight transport problem
(2019) Reyes-Rubiano, Lorena Silvana; Faulín Fajardo, Javier; Juan Pérez, Ángel Alejandro; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
The sustainable freight transport entails the design of the distribution plans with the least negative impacts. On one hand, this distribution problem relies on deter-mining the routes to visit a set of customers, which can be geographically scattered. One the other hand, the operational constraints and the attributes involved in ur-ban transport need to be considered for designing the distribution plan. Distribution plans encompass not only the classical routing constraints but also a set of economic, social and environmental criteria implicated with transport sector. These attributes link social and industrial needs taking into account the triple bottom of objectives sustainability. Those attributes may be diÿcult to address because they can be pro-gressing in di˙erent directions. This thesis contributes to integrate these challenges by means of analysis of transport problems, and structured method developments for supporting the decision making process. To attain these challenges the following objectives have been proposed: • Identification of attributes and constrains for problems related to freight trans-port in smart cities, with especial focus on environmental, economic and social impacts. • Modeling of sustainability indicators in the vehicle routing problems with the purposes of producing greener transport in smart cities. • Design and implementation of hybrid algorithms combining metaheuristics with simulation to provide sustainable solutions. • Validation of the algorithms using realistic data and well-known solutions. The first objective is to provide a characterization in problems related to freight transport, considering a special focus on sustainability dimensions. Some measures to estimate the negative impacts caused by transport activities have been also in-cluded. In Chapter 1, the classical issues related to urban transport and the sus-tainability dimensions are presented. Afterwards, the Chapter 2 provides a general description of solving approaches for combinatorial optimization problems considering also an overview of the most common attributes and constraints related to the current sustainability initiatives. Then, the framework of biased randomized simheuristic algorithm is described to-gether with the most classical methods to solve rich vehicle routing problems. The proposed algorithms are well described across the chapters of this thesis. For the second objective of this dissertation, a formal description for routing problems with single depot and multi depot configuration. In Chapter 3 a sustainable multi-depot problem is defined and solved by a mixed integer programming and a variable neigh-borhood search framework. From Chapter 4 to Chapter 6, vehicles routing problem with electric is described assuming a single depot and stochastic variables. The third objective is a global one which will be addressed over the course of the whole dissertation. Easy to implement and competitive simheuristic algorithms are proposed to cope with stochastic problems. Particular attention is paid on the inclusion of sustainable criteria and consideration of current operational constraints from freight transport. The fourth objective is to implement and test the algorithms using benchmarks for deterministic and stochastic problems. The results show the sustainability influ-ence of the optimization criteria and the e˙ect of stochastic data on the performance of the solution approaches and solutions quality. Finally, this dissertation ends with some conclusions and comments on further research lines.
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Generalized forms of monotonicity in the data aggregation framework
(2019) Sesma Sara, Mikel; Bustince Sola, Humberto; Mesiar, Radko; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika
El proceso de agregación trata el problema de combinar una colección de valores numéricos en un único valor que los represente y las funciones encargadas de esta operación se denominan funciones de agregación. A las funciones de agregación se les exige que cumplan dos condiciones de contorno y, además, han de ser monótonas con respecto a todos sus argumentos. Una de las tendencias en el área de investigación de las funciones de agregación es la relajación de la condición de monotonía. En este respecto, se han introducido varias formas de monotonía relajada. Tal es el caso de la monotonía débil, la monotonía direccional y la monotonía respecto a un cono. Sin embargo, todas estas relajaciones de monotonía están basadas en la idea de crecer, o decrecer, a lo largo de un rayo definido por un vector real. No existe noción de monotonía que permita que la dirección de crecimiento dependa de los valores a fusionar, ni tampoco existe noción de monotonía que considere el crecimiento a lo largo de caminos más generales, como son las curvas. Además, otra de las tendencias en la teoría de la agregación es la extensión a escalas más generales que la de los números reales y no existe relajación de monotonía disponible para este contexto general. En esta tesis, proponemos una colección de nuevas formas de monotonía relajada para las cuales las direcciones de monotonía pueden variar dependiendo del punto del dominio. En concreto, introducimos los conceptos de monotonía direccional ordenada, monotonía direccional ordenada reforzada y monotonía direccional punto a punto. Basándonos en funciones que cumplan las propiedades de monotonía direccional ordenada, proponemos un algoritmo de detección de bordes que justifica la aplicabilidad de estos conceptos. Por otro lado, generalizamos el concepto de monotonía direccional tomando, en lugar de direcciones en Rn, caminos más generales: definimos el concepto de monotonía basado en curvas. Por último, combinando ambas tendencias en la teoría de la agregación, generalizamos el concepto de monotonía direccional a funciones definidas en escalas más generales que la de los números reales.
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Stability and estimates near elliptic equilibrium points in hamiltonian systems and applications
(2019) Cárcamo Díaz, Daniela Jacqueline; Palacián Subiela, Jesús Francisco; Yanguas Sayas, Patricia; Vidal Díaz, Claudio; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika
En esta tesis se estudia la estabilidad no lineal de equilibrios elípticos de sistemas hamiltonianos autónomos con n grados de libertad. Se supone que la parte cuadrática es diagonalizable y que puede haber o no resonancias. Por un lado, se da un criterio para obtener estabilidad de Lie y en el caso de sistemas formalmente estables se acotan las soluciones cerca del equilibrio bajo tiempos exponencialmente grandes. Por otro lado, se dan condiciones para obtener inestabilidad cuando existe resonancia simple y cuando existe resonancia múltiple del mismo orden impar, bajo la existencia de una solución rayo invariante. Se aplican los resultados al problema espacial restringido circular de tres cuerpos y al problema espacial del satélite.
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Simulation and optimization methods to improve the management of resources and patients in health services. Application to emergency departments
(2019) Cildoz Esquíroz, Marta; Mallor Giménez, Fermín; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika; Gobierno de Navarra / Nafarroako Gobernua
The aim of this thesis is to contribute to the sustainability of public health services by means of data analysis and through the development and application of Operational Research methods and techniques for modeling and analyzing real planning and management problems generally affecting the public health sector and Emergency Departments (EDs) in particular. The focus of the research is on the development of methods of analysis that will yield practicable solutions to improve the efficiency and quality of patient care and working conditions of the health staff. A hospital ED provides medical and/or surgical care to patients arriving in need of immediate attention. The highly stochastic environment of these departments is especially difficult to manage due to the variability of the patient arrival rate, patient severity, and (material and human) health resource requirements. They also have to provide a 24/7 service, where physicians are required to work night, day and weekend shifts, and take on different assignments.reflecting the resource consumption (including the medical staff) required for treatment. A guideline is provided for the construction of a mathematical model of the ED designed to overcome some of the shortcomings of oversimplified queuing theorymodels and capture some important issues that previous simulation models have overlooked. The first part of the thesis addresses the problem of patient-to-physician allocation following triage. It offers a proposal for new allocation rules which prove to outperform the common cyclic allocation approach by taking into account a factor usually neglected by patient-flow management policies: i.e., the workload stress experienced by physicians, which is measured in real time using a method proposed and analyzed in this thesis. The stress score is used as the KPI to assess the performance of current patient-flow management policies and as a criterion for designing new ones. This thesis also illustrates the successful implementation of one of the proposed rules, from initial concept to practical application in the hospital. The tested allocation rule outperforms the current cyclic one, as demonstrated by using the simulation model and analysis of the real data gathered during the pilot test. The second part of the thesis addresses the physician scheduling problem, which is a combinatorial optimization problem posing particular difficulty when all the constraints and objectives observed in practice are considered. The problem is modeled by means of mathematical programming, and thus cannot be solved in practice by commercial software. This leads to the development of a new solution heuristic. A key feature of this algorithm is the greedy constructive phase, which is guided by solving a linear problem in combination with a memory structure. Initial good solutions are very quickly obtained, but they can be unfeasible in heavily constrained cases. The subsequent improvement phase combines a repair strategy based on variable neighborhood search with network optimization. This is the first proposal for such a strategy. A computational analysis and a real-case solution demonstrate the quality of the solutions and the good behavior of the methodology. The research presented in this thesis fulfills the following objectives: to propose a quantitative framework (based on simulation models and their combination with optimization procedures) for the analysis of problems involved in the dimensioning and assessment of management policies in hospital emergency services; to develop a methodology for the real-time assessment of pending workload stress in physicians; to provide new patient-to-physician allocation methods with criteria including the workload and stress balancing across physicians, and patient service quality; to analyze alternatives to pure priority rules for managing the queue of patients awaiting initial emergency assessment by a physician or reevaluation following tests and/or diagnosis; to design efficient algorithms for solving the physician work-shift assignment problem taking into account all real ergonomic constraints while balancing the workload.
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Software tools and statistical methods for downloading, processing, and analysing satellite images
(2019) Pérez Goya, Unai; Militino, Ana F.; Ugarte Martínez, María Dolores; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika; Gobierno de Navarra / Nafarroako Gobernua
El principal objetivo de esta tesis es la introducción y desarrollo de métodos estadísticos en imágenes satelitales para mejorar el procesamiento, suavizado, predicción, e inferencia de los datos de teledetección. Este objetivo principal se puede dividir en los siguientes sub-objetivos. El primero contempla la adquisición, gestión, y automatización los procesos de descarga de datos de teledetección desde múltiples plataformas de manera estandarizada. El segundo es proporcionar una breve descripción de las principales herramientas geostadísticas utilizadas en teledetección, enfatizando la importancia de los métodos estocásticos espacio-temporales. El tercer sub-objetivo consiste en explorar algunas técnicas para detectar cambios de tendencia, analizando la evolución natural de algunos índices. El cuarto subobjetivo es el desarrollo de nuevos métodos para la predicción de datos perdidos y suavización de errores en imágenes satelitales utilizando la dependencia espacial y temporal. El objetivo final es el desarrollo de un nuevo paquete de R llamado ‘RGISTools’. Permite la descarga, pre-procesamiento, y gestión de imágenes satelitales de Landsat, MODIS, y Sentinel-2. También contiene los nuevos métodos de predicción de datos perdidos y suavización derivados de esta tesis.
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Univariate and multivariate spatio-temporal areal models to study crimes against women
(2020) Vicente Fuenzalida, Gonzalo; Ugarte Martínez, María Dolores; Goicoa Mangado, Tomás; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika; Gobierno de Navarra / Nafarroako Gobernua
Spatio-temporal models for areal data have been extensively applied in epidemiology and public health to study geographical and temporal patterns of incidence or mortality of several diseases, mainly cancer. The utility of these models has become crucial in public health, and methodological research has evolved in line with the necessity of analyzing the increasingly more complex data registers. However, these techniques have not been used to study crimes against women, a complex and intricate problem where risk factors are not clearly identified. This dissertation is aimed at improving and developing methodology to disentangle the phenomenon of crimes against women in general and in India in particular.
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Modelling and simulation techniques for transport networks within urban areas applied to logistics and resilience
(2021) Alvarez Indave, Pablo; Faulín Fajardo, Javier; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
Esta tesis doctoral investiga el uso de técnicas de modelización y simulación en áreas urbanas de ciudades inteligentes, explorando a su vez cómo el big data puede usarse para alimentar estos modelos. Estas técnicas de modelización se han aplicado a dos campos diferentes que han ganado importancia durante los últimos años pero donde la investigación es aún limitada: logística urbana y resiliencia urbana. A través de esta tesis, el autor ha ampliado el conocimiento en estos campos mediante la exploración de diferentes métodos como metaheurísticas, modelización de transporte y simulación basada en agentes de cara a definir nuevas metodologías que se pueden aplicar en áreas urbanas. En relación al campo de la logística, el autor ha demostrado mediante el uso de metaheurísticas que cuando se considera la congestión del tráfico como un atributo dinámico para optimizar las rutas de reparto en áreas urbanas, el tiempo de reparto puede reducirse en un 11%, lo cual es crucial para las empresas de logística en un mercado que es más feroz cada día. Esto es cierto no solo para áreas urbanas, sino que también se ha demostrado que optimizar rutas considerando la congestión del tráfico también es beneficioso a nivel estratégico para las rutas entre ciudades. Para considerar los costes de congestión en tiempo real, se ha desarrollado un nuevo enfoque en el que se descargan datos de Google para alimentar estos modelos metaheurísticos, aunque también se podrían utilizar otras fuentes de big data. En esta tesis también se presenta una metodología que se ha implementado para modelar rutas logísticas en áreas urbanas considerando datos en tiempo real y con la flexibilidad de agregar diferentes atributos de red (gradiente, direcciones prohibidas, CO2, etc.) de cara a simular diferentes escenarios. Esto puede ser útil para que las empresas de logística optimicen sus entregas (eligiendo entre furgoneta o triciclo, seleccionando la hora del día para entregar, etc.) pero también para servir a las autoridades públicas de guía en materia de políticas urbanas y de transporte (peatonalización de algunas calles, prohibiciones de tráfico, etc.). En cuanto a la resiliencia urbana, la tesis se centra en la planificación de la evacuación. Se ha creado una nueva metodología en la que se utiliza la simulación basada en agentes a través de submodelos interconectados para modelar un escenario de evacuación a gran escala (evento de inundación como consecuencia del colapso de una presa). Esta investigación define los datos necesarios para crear estos modelos que pueden ser de gran ayuda para mejorar la resiliencia de las ciudades, y también analiza cómo la congestión del tráfico puede afectar los procedimientos de evacuación. A través de los diferentes artículos de investigación que componen esta tesis, el autor aporta luz a estas cuestiones mediante el desarrollo de nuevas metodologías y el uso de casos de estudio reales con el objetivo de ayudar a planificadores urbanos, empresas y responsables políticos a crear ciudades inteligentes más eficientes, sostenibles y resilientes.
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Nuevos métodos para la combinación de características en procesamiento de imágenes
(2021) Forcén Carvalho, Juan Ignacio; Pagola Barrio, Miguel; Barrenechea Tartas, Edurne; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika
En esta memoria estudiamos diferentes problemas abiertos entorno a la agregación de información y presentamos el estudio de nuevas técnicas de agregación de características de imágenes para mejorar el rendimiento en los problemas de clasificación y recuperación de imágenes, realizando propuestas para algoritmos de visión por computador tradicional y para modelos de Deep Learning. Concretamente, hemos propuesto un método para agregar información en problemas de clasificación multi-clase a través de ensembles ponderados. También presentamos una nueva función de pooling capaz de auto aprenderse para redes neuronales convolucionales. Centrándonos en el problema de recuperación de imágenes proponemos un esquema de agregación de características donde damos mayor importancia a los objetos relevantes de la imagen y finalmente introducimos una nueva representación de Co-Ocurrencias auto aprendible para redes neuronales convolucionales capaz de capturar la correlación espacial entre diferentes características. La memoria está dividida en dos partes: Parte I. Dedicada al planteamiento del problema, la discusión de los métodos propuestos, los resultados y las conclusiones obtenidas. Parte II. Contiene las publicaciones asociadas al estudio realizado.
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Representation and aggregation of crisp and fuzzy ordered structures: applications to social choice
(2021) Raventós Pujol, Armajac; Induráin Eraso, Esteban; Campión Arrastia, María Jesús; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika
The present memory is structured as follows: after the Introduction, in the Chapter 2 of preliminaries, we will pay attention to the three areas which sustain the development of this thesis. These are, binary relations, Social Choice and Fuzzy sets. Chapter 3 is devoted to the study of fuzzy Arrovian models. First, it is introduced the concept of a fuzzy preference. Next, we define fuzzy aggregation rules and all of the restrictions of common sense, which are inspired by the restrictions that come from the classic Arrovian model. Next, different models are defined in the fuzzy setting. Their definitions depend on the particular nuances and features of a preference (choosing a transitivity type and a connectedness type) and the restrictions on an aggregation function (choosing an independence of irrelevant alternatives property,an unanimity property, etc). Different possibility and impossibility theorems have been proved depending on the set of definition and restrictions. In Chapter 4 it is studied the problem of the decomposition of fuzzy binary relations. There, it is defined clearly the problem of setting suitable decomposition rules. That is, we analyze how to obtain a strict preference and an indifference from the weak preference in a fuzzy approach. In this chapter, the existence and the uniqueness of certain kind of decomposition rules associated to fuzzy unions are characterized. In Chapter 5, the decomposition rules studied in Chapter 4 are used to achieve a new impossibility result. It is important to point out that in the proof of the main result in this chapter it is introduced a new technique. In this proof, fuzzy preferences are framed through an auxiliary tuple of five crisp binary relations, that we name a pseudofuzzy preference. An aggregation model à la Arrow of pseudofuzzy preferences is also studied,but the main result is about the aggregation of fuzzy preferences that come from decompositions.Chapters 3, 4 and 5 constitute the main body of this memory. Then a section of conclusions is included. It contains suggestions for further studies, open problems and several final comments. Finally, an Appendix has been added in order to give an account of the work done within these three years, that can not be included in the body of the present memory.
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Mejora de los algoritmos de minería de datos: combinación de clasificadores, preprocesamiento y sus aplicaciones
(2021) Uriz Martín, Mikel Xabier; Galar Idoate, Mikel; Paternain Dallo, Daniel; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika
El objetivo general de esta tesis es tratar de mejorar los resultados que se obtienen en los problemas de clasificación mejorando las fases que preceden y suceden a la fase de aprendizaje, es decir, a la construcción del clasificador o de los clasificadores, sin necesidad de modificar ningún aspecto de esta fase ni de los clasificadores obtenidos. Por un lado, se proponen explorar nuevos métodos de preprocesamiento de datos que traten de transformar los datos de forma que los clasificadores puedan extraer conocimiento más preciso, obteniendo así mejores resultados en la clasificación. Por otro lado, se exploran nuevas formas de combinar las salidas de los clasificadores que componen un ensemble haciendo uso de integrales difusas basadas en medidas difusas y poniendo especial hincapié en la forma de construcción de estas medidas.
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Enabling intelligent and interactive immersion in smart environments
(2022) Al-Rahamneh, Anas; Falcone Lanas, Francisco; Astrain Escola, José Javier; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika; Gobierno de Navarra / Nafarroako Gobernua
In recent years, the Smart City concept has grown in popularity, and a significant number of cities around the world have adopted smart city strategies. Smart and sustainable cities are an emerging urban development approach due to their immense potential to improve environmental sustainability. The Smart City concept is based on collecting, analyzing, and displaying a large amount of data and information concerning urban systems and subsystems. As time goes by, the capacity of smart cities for generating digital information has grown exponentially. However, this digital information is heterogeneous, massive, collected from different sources, generated in different formats, and in most cases not structured, which exacerbates the situation of extracting valuable knowledge from data. Therefore, it is fundamental to handle the significant volumes of heterogeneous sensed data and to integrate such data along with information and analysis tools into a comprehensive platform. This can ensure the security, efficiency, and performance of the different Smart City tasks. A comprehensive software platform could provide services such as facilities for application development, integration of heterogeneous data sources, deployment, and management to ease the construction of sophisticated Smart Cities’ applications. In this context, the work begins with a concise description of the concept of smart city and the technologies involved in it. It addresses the development of an urban data platform along with how to obtain and integrate information from sensors and other data sources, in order to provide aggregated and intelligent views of raw data to support various domains within the city; in our case, smart mobility. The platform architecture is implemented following a five-layer model that considers elements from perception, sensing to data management, processing, and visualization. With the aim of evaluating the efficiency of the developed platform, three different use cases are described and analyzed, which have been implemented in the city of Pamplona, Spain, as vertical services linked to the platform: intelligent urban mobility-bike handling, bike-2-bike communication, and restricted vehicle access zone control system. Ultimately, this work provides an experiment to assess different long-range wireless communication technologies to enable their implementation within an urban environment.
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A framework for general fusion processes under uncertainty modeling control, with an application in interval-valued fuzzy rule-based classification systems
(2022) Da Cruz Asmus, Tiago; Sanz Delgado, José Antonio; Pereira Dimuro, Graçaliz; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika
La fusión de información es el proceso de combinar varios valores numéricos en uno solo que los represente. En problemas con algún tipo de modelado difuso, este proceso generalmente se realiza mediante funciones de fusión o, su subclase más importante, las funciones de agregación. Estas funciones se han aplicado ampliamente en varias técnicas para resolver problemas de clasificación, en particular, en los Sistemas de Clasificación Basados en Reglas Difusas (SCBRDs). En este tipo de clasificador, se han aplicado de forma exitosa las funciones de solapamiento (que son funciones de agregación bivariadas con propiedades deseables) y sus generalizaciones n-dimensionales. Cuando hay incertidumbre con respecto al modelado de las funciones de pertenencia en los SCBRDs, generalmente asociados con términos lingüísticos, se pueden aplicar conjuntos difusos intervalo-valorados. El modelado de etiquetas lingüísticas a través de conjuntos difusos intervalo-valorados en los SCBRDs origino a los Sistemas de Clasificación Basados en Reglas Difusas Intervalo-valorados (IV-SCBRDs). En estos sistemas, los procesos de fusión se calculan mediante funciones de agregación definidas en el contexto intervalar, mientras que las amplitudes de los intervalos de pertenencia asignados están intrínsecamente relacionadas con la incertidumbre con respecto a los valores que están aproximando y, luego, con la calidad de la información que representan. Sin embargo, no existe una guía en la literatura que muestre cómo definir y construir funciones de fusión con valores intervalares que tomen en consideración el control de la calidad de la información. Por todo ello, en esta tesis, desarrollamos un marco para definir funciones de fusión intervalo-valoradas n-dimensionales generalizadas considerando los órdenes admisibles y el control de la calidad de la información. Aplicamos los conceptos desarrollados en un IV-SCBRD considerado como estado del arte (es decir, IVTURS), desarrollando nuestra propia versión basada en operadores de solapamiento con control de la calidad de la información, demostrando que nuestro enfoque mejora el rendimiento del clasificador. Finalmente, desarrollamos un marco para definir funciones de fusión n-dimensionales que actúan en un intervalo real cerrado arbitrario como homólogas de clases conocidas de funciones de fusión que actúan sobre el intervalo unitario, para expandir la aplicabilidad de las funciones de fusión con propiedades deseables a problemas que no involucren un modelado difuso.
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Simulation models to support intensive care unit decision-making in pandemic and non-pandemic times
(2022) García de Vicuña Bilbao, Daniel; Mallor Giménez, Fermín; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika
The aim of this thesis is the construction of simulation models to analyse and improve patient admission and inpatient discharge decisions in an Intensive Care Unit (ICU). These decisions are especially relevant in situations of high ICU occupancy because they can lead to the early discharge of an admitted patient or the redirection of a newcomer. Exceptional circumstances, such as the global COVID-19 pandemic that broke out in 2019, increase the need for ICU beds, making this type of study even more relevant. The development of two interactive simulators has enabled us to understand and support ICU decision-making, both in and out of pandemics.
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Behavioral analysis in cybersecurity using machine learning: a study based on graph representation, class imbalance and temporal dissection
(2022) Zola, Francesco; Galar Idoate, Mikel; Bruse, Jan Lukas; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika
The main goal of this thesis is to improve behavioral cybersecurity analysis using machine learning, exploiting graph structures, temporal dissection, and addressing imbalance problems.This main objective is divided into four specific goals: OBJ1: To study the influence of the temporal resolution on highlighting micro-dynamics in the entity behavior classification problem. In real use cases, time-series information could be not enough for describing the entity behavior classification. For this reason, we plan to exploit graph structures for integrating both structured and unstructured data in a representation of entities and their relationships. In this way, it will be possible to appreciate not only the single temporal communication but the whole behavior of these entities. Nevertheless, entity behaviors evolve over time and therefore, a static graph may not be enoughto describe all these changes. For this reason, we propose to use a temporal dissection for creating temporal subgraphs and therefore, analyze the influence of the temporal resolution on the graph creation and the entity behaviors within. Furthermore, we propose to study how the temporal granularity should be used for highlighting network micro-dynamics and short-term behavioral changes which can be a hint of suspicious activities. OBJ2: To develop novel sampling methods that work with disconnected graphs for addressing imbalanced problems avoiding component topology changes. Graph imbalance problem is a very common and challenging task and traditional graph sampling techniques that work directly on these structures cannot be used without modifying the graph’s intrinsic information or introducing bias. Furthermore, existing techniques have shown to be limited when disconnected graphs are used. For this reason, novel resampling methods for balancing the number of nodes that can be directly applied over disconnected graphs, without altering component topologies, need to be introduced. In particular, we propose to take advantage of the existence of disconnected graphs to detect and replicate the most relevant graph components without changing their topology, while considering traditional data-level strategies for handling the entity behaviors within. OBJ3: To study the usefulness of the generative adversarial networks for addressing the class imbalance problem in cybersecurity applications. Although traditional data-level pre-processing techniques have shown to be effective for addressing class imbalance problems, they have also shown downside effects when highly variable datasets are used, as it happens in cybersecurity. For this reason, new techniques that can exploit the overall data distribution for learning highly variable behaviors should be investigated. In this sense, GANs have shown promising results in the image and video domain, however, their extension to tabular data is not trivial. For this reason, we propose to adapt GANs for working with cybersecurity data and exploit their ability in learning and reproducing the input distribution for addressing the class imbalance problem (as an oversampling technique). Furthermore, since it is not possible to find a unique GAN solution that works for every scenario, we propose to study several GAN architectures with several training configurations to detect which is the best option for a cybersecurity application. OBJ4: To analyze temporal data trends and performance drift for enhancing cyber threat analysis. Temporal dynamics and incoming new data can affect the quality of the predictions compromising the model reliability. This phenomenon makes models get outdated without noticing. In this sense, it is very important to be able to extract more insightful information from the application domain analyzing data trends, learning processes, and performance drifts over time. For this reason, we propose to develop a systematic approach for analyzing how the data quality and their amount affect the learning process. Moreover, in the contextof CTI, we propose to study the relations between temporal performance drifts and the input data distribution for detecting possible model limitations, enhancing cyber threat analysis.
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Exploring disease mapping models in big data contexts: some new proposals
(2023) Orozco Acosta, Erick; Adin Urtasun, Aritz; Ugarte Martínez, María Dolores; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa, PJUPNA2001
La representación cartográfica de enfermedades es un área de investigación muy relevante y significativa dentro del campo de la estadística espacial (datos de área), ya que ofrece un apoyo muy importante para la toma de decisiones en materia de salud pública. Debido a la gran variabilidad de los estimadores de riesgo clásicos, como la razón de mortalidad estandarizada (RME), el uso de modelos estadísticos complejos resulta esencial para obtener una representación más coherente del riesgo de enfermedad subyacente. Durante las últimas décadas se han propuesto en la literatura varios modelos estadísticos para suavizar riesgos espacio-temporales, la mayoría de ellos considerando modelos que incorporan efectos aleatorios con distribuciones a priori condicionales autorregresivas (CAR), basándose en el trabajo seminal de Besag et al. (1991). Sin embargo, la escalabilidad de estos modelos, concretamente su viabilidad en escenarios en los que el número de áreas pequeñas aumenta significativamente, no ha sido estudiada suficientemente. Por lo tanto, el principal objetivo de esta tesis es proponer nuevos métodos de modelización bayesiana escalables para suavizar riesgos (o tasas) de incidencia/mortalidad en datos de área espaciales y espacio-temporales de alta dimensión. La metodología está basada en el principio de “divide y vencerás”. La presente tesis aborda en concreto los objetivos descritos a continuación. El primer objetivo es revisar la bibliografía más reciente acerca de las principales aportaciones en el ámbito espacial y espacio-temporal que son relevantes para los objetivos de esta investigación. El capítulo 1 ofrece una visión general del ajuste y la inferencia de modelos, centrándose en la técnica INLA, basada en aproximaciones de Laplace anidadas e integración numérica, ampliamente utilizada para modelos Gaussianos latentes dentro del paradigma Bayesiano (Rue et al., 2009). En este capítulo también se proporcionan aproximaciones de criterios de selección de modelos basados en la desviación Bayesiana (denominada deviance en inglés) y la distribución predictiva bajo las nuevas propuestas de modelos escalables. También se incluye una breve descripción del paquete bigDM de R, que implementa todos los algoritmos y modelos propuestos en esta disertación. El segundo objetivo de esta tesis es proponer un método de modelización Bayesiana escalable para el tratamiento de datos de área espaciales de alta dimensión. En el Capítulo 2, se facilita una descripción exhaustiva de una nueva metodología de suavización de riesgos. También se lleva a cabo un estudio de simulación multiescenario que incluye casi 8 000 municipios españoles para comparar el método propuesto con un modelo global tipo CAR en términos de bondad de ajuste y precisión en la estimación de la superficie de riesgos. Además, se ilustra el comportamiento de los modelos escalables analizando datos de mortalidad por cáncer de colon y recto en hombres para municipios españoles utilizando dos estrategias diferentes de partición del dominio espacial. El tercer objetivo es ampliar el enfoque de modelización Bayesiana escalable para suavizar riesgos de mortalidad o incidencia espacio-temporales de alta dimensión. En el capítulo 3, se presenta una descripción exhaustiva de los modelos CAR espaciotemporales propuestos originalmente por Knorr-Held (2000), que son la base de la nueva propuesta de modelización para analizar datos de área espacio-temporales. El capítulo también explica las estrategias de paralelización y computación distribuida implementadas en el paquete bigDM para acelerar los cálculos mediante el uso del paquete future (Bengtsson, 2021) de R. Se realiza un estudio de simulación para comparar la nueva propuesta escalable con dos estrategias de fusión diferentes frente a los modelos CAR espacio-temporales tradicionales utilizando el mapa de los municipios españoles como plantilla. Además, se evalúa la nueva propuesta en términos de tiempo computacional. Finalmente, se ilustran y comparan todos los enfoques descritos en este capítulo analizando la evolución espacio-temporal de la mortalidad por cáncer de pulmón en hombres en los municipios españoles durante el periodo 1991-2015. El cuarto objetivo es evaluar la idoneidad del método desarrollado en el Capítulo 3 para la previsión a corto plazo de datos de alta resolución espacial. En el Capítulo 4, se presenta el modelo CAR espacio-temporal que incorpora observaciones faltantes en la variable respuesta para los periodos de tiempo que se van a pronosticar. Adicionalmente, se realiza un estudio de validación para evaluar la capacidad predictiva de los modelos para predicciones a uno, dos y tres periodos utilizando datos reales de mortalidad por cáncer de pulmón en municipios españoles. En este capítulo, también se compara la capacidad predictiva de los modelos utilizando medidas de validación cruzada (denominadas en inglés leave-one-out y leave-group-out) (Liu and Rue, 2022). El quinto objetivo es transversal a todos los capítulos. El objetivo es desarrollar un paquete en lenguaje R de código abierto llamado bigDM (Adin et al., 2023b) que consolida todos los métodos propuestos en esta disertación haciéndolos fácilmente disponibles para su uso por la comunidad científica. La tesis finaliza con las principales conclusiones de este trabajo y detalla futuras líneas de investigación.
Open Access
Optimization of acoustic fields: advances towards its use for matter manipulation and contactless fabrication
(2023) Ezcurdia Aguirre, Íñigo Fermín; Marzo Pérez, Asier; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika; Universidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoa
Los campos de presión acústica son capaces de modelar y levitar partículas de una amplia gama de materiales y tamaños a través del aire, el agua o el tejido biológico. Esto tiene aplicaciones en cristalografía, manipulación celular, escenarios lab-on-a-chip, farmacología, transporte sin contacto e incluso levitación de seres vivos. En general, la investigación de campos de presión acústica ha experimentado avances significativos en los últimos años. Su flexibilidad y sus posibles aplicaciones han aumentado considerablemente con el desarrollo de técnicas holográficas y el uso de optimizadores. Sin embargo, aún hay margen de mejora, ya que las limitaciones dificultan la aplicación de los campos acústicos en diversos escenarios de investigación. Por ejemplo, no existe una plataforma de hardware unificada que motive de forma flexible la investigación exploratoria en aplicaciones de holografía acústica. La mayoría de los dispositivos comerciales o de caseros carecen de la resolución o la potencia que necesitan las personas investigadoras, por lo que tienen que fabricar dispositivos más complejos y caros. Además, investigaciones anteriores se han centrado en la levitación y manipulación de pequeñas partículas y gotas; sin embargo, aún no se ha desarrollado un prototipo completo para la fabricación sin contacto; no existen artículos científicos que estudien el atrapamiento de objetos alargados tanto en posición como en orientación. Además, la microfluídica está limitada en cuanto a la manipulación tridimensional (3D), el tamaño de las gotas y la contaminación cruzada. Esta tesis ofrece una introducción exhaustiva a la optimización de los campos acústicos, repasando su importancia en aplicaciones de múltiples ámbitos de la investigación y la industria. Esta tesis también examina las limitaciones y deficiencias previamente expuestas y presentes en el actual diseño y aplicación de campos acústicos. Se proponen algoritmos novedosos para generar los campos deseados y mejorar significativamente su resolución y potencia mediante multiplexación espacial y temporal. Se presenta una plataforma de hardware abierta y asequible para facilitar la adaptación a los requisitos experimentales de los investigadores que exploran nuevas aplicaciones de los hologramas ultrasónicos. Se diseñan y evalúan trampas acústicas óptimas para manipular elementos alargados controlando su posición y orientación. Se demuestra la fabricación sin contacto utilizando trampas acústicas de piezas alargadas mediante fabricación aditiva basada en partículas levitadas, varillas y resina UV; también se ilustra la adición sobre otros objetos y la construcción dentro de contenedores. Por último, se propone un sistema, destinado a microfluídica 3D, basado en ultrasonidos focalizados a través de una malla hidrófoba. Es sistema es capaz de manejar un gran número de gotas (> 40µL), y capaz de fusionarlas/dividirlas o propulsarlas verticalmente, este sistema mejora significativamente los sistemas EWOD ya existentes generando una menor contaminación superficial. Esta tesis presenta estos logros y sus trabajos relacionados, modelos, metodologías, procedimientos y conclusiones. Espero que estos trabajos supongan un avance significativo en la investigación de los campos acústicos y puedan inspirar y facilitar futuras aplicaciones novedosas de los hologramas acústicos por parte de las personas investigadoras en diversos ámbitos del mundo académico y de la industria.
Open Access
Sistemas y tecnologías para dotar de autonomía a vehículos aéreos no tripulados (UAV) basadas en ontologías
(2023) Martín Lammerding, David; Astrain Escola, José Javier; Córdoba Izaguirre, Alberto; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika
En esta tesis se propone dotar de autonomía a los vehículos aéreos sin tripulación (UAV) empleando sistemas y tecnologías basadas en ontologías. Los sistemas autónomos están teniendo una gran importancia gracias a las ventajas que aportan en cuanto a coste y seguridad, pero, por otro lado, se están planteando retos en cuanto a transparencia y confiabilidad que limitan su desarrollo. Previo al diseño del sistema autónomo se presenta el Estado del Arte sobre los sistemas y tecnologías que se han aplicado a los sistemas autónomos, describiendo sus características y las limitaciones encontradas en la bibliografía. La ontología propuesta, denominada Dronetology, tiene como objetivo definir el conocimiento necesario para que un UAV pueda operar con autonomía e inferir nuevo conocimiento que mejore la eficiencia y la seguridad de la misión. Para que la ontología pueda tomar decisiones y ejecute maniobras requiere de varios componentes software auxiliares que forman el sistema Dronetology KIT. Éste realiza labores de interface con los sistemas de la aeronave, integrando información y enviando órdenes al sistema de control de vuelo y de inferencia, ejecutando sentencias SPARQL. Dronetology KIT se implementa usando estándares abiertos basados en la web semántica, código abierto o libre, y el paradigma de programación declarativa, con el fin de facilitar su adaptación a diferentes escenarios y asegurar un funcionamiento transparente. Adicionalmente, su diseño permite que se ejecute en los equipos embarcados en el UAV para tomar decisiones y dar respuesta con un retardo mínimo. Dronetology KIT se implementa en dos aplicaciones con el fin de comprobar su adaptabilidad y su capacidad de tomar decisiones de forma autónoma empleando conocimiento. El primer caso de aplicación es un sistema de recopilación de datos de una red de sensores donde la aeronave no tripulada actúa como un recolector de datos. El conocimiento que adquiere durante el vuelo le permite variar el vuelo pasando al siguiente waypoint cuando no quedan cerca datos pendientes de recoger. El segundo caso de aplicación es un sistema anti-colisión que permite colaborar con otras aeronaves no tripuladas para coordinar velocidades y reducir colisiones, incluso en situaciones con tráfico denso. En algunos escenarios concretos se realizan vuelos reales de UAS para verificar el funcionamiento de Dronetology KIT. Sin embargo, por cuestiones de seguridad y de coste se emplean simuladores Hardware in the Loop. Estos simuladores integran software con hardware con el fin de conocer el comportamiento del sistema autónomo ejecutándose en una plataforma hardware real en la que las entradas son simuladas.