En este documento se propone un algoritmo de optimización multiobjetivo basado en las propiedades emergentes de los enjambres. El corazón cognitivo de la investigación reposa en el algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) con compartimiento turbulento, su desempeño es probado rigurosamente, diseñando experimentos con funciones artificiales que suelen resultar de alta dificultad de resolución tomadas de la literatura de la comunidad científicamente especializada en el tema de optimización multiobjetivo basada en el comportamiento de colectivos vivos. La sencillez final del algoritmo habla de su robustez mostrada en todo el espacio de la evaluación y la nutrición cognitiva del algoritmo da cuenta de su poder e impacto en las investigaciones que se devienen con prontitud.

Los peatones representan uno de los principales actores y también las principales víctimas en los sistemas de movilidad a nivel mundial. Según cifras de la Corporación Andina de Fomento, el 51% de las víctimas de accidentes de tránsito en el mundo, son peatones. Esto representa impactos económicos, sociales y morales directamente sobre las víctimas, así como sobre su entorno familiar y sobre las ciudades. De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud y la Organización Panamericana de la Salud, la reducción de la accidentalidad es una prioridad para el desarrollo de los países. A pesar de su importancia, los peatones y su dinámica no son considerados en la mayoría de estudios y métodos de diseño de sistemas de movilidad. Las normas para el diseño de sistemas de movilidad no consideran los peatones como entes autónomos, sino que presentan ciertos lineamientos únicamente referidos al diseño y dimensionamiento de la infraestructura; las guías para el diseño de sistemas peatonales, no tienen en cuenta su comportamiento, sino que se centran en ciertos componentes estáticos del sistema; los enfoques académicos se centran en el estudio del flujo de peatones en lugares específicos de la ciudad sin considerar sus relaciones con otros puntos u otros elementos del sistema de movilidad; y por último, los planes de movilidad peatonal solo consideran algunos de los componentes del sistema peatonal. Sin embargo, ningún modelo existente se centra en el estudio del comportamiento de los actores del sistema peatonal y de sus comportamientos emergentes. En este proyecto se propone un modelo de inteligencia colectiva que permite estudiar, analizar y explicar el comportamiento de los sistemas de movilidad peatonal considerando la complejidad de los sistemas sociales y consolidando el uso de la simulación. El modelo se construye siguiendo la metodología definida por el grupo de investigación Sistemas Expertos y Simulación (SES) para el análisis de problemas sociales y la metodología de análisis de factores (MicMac) de Michael Godet, robusteciendo las teorías sobre inteligencia colectiva. Se cuenta con un modelo computarizado basado en dinámica de sistemas, como resultado del despliegue del modelo de inteligencia propuesto, así como con una base de conocimiento sobre los sistemas peatonales, que permite verificar su aplicabilidad en un caso de estudio real en la ciudad de Bogotá-Colombia.

El presente documento expone el desarrollo de un algoritmo orientado a esquemas de robótica asistencial trabajando en ambientes multiherramientas. Esto se refiere a un robot de tipo antropomórfico que se desenvuelve en un área de trabajo compartida por una persona, a quien asistirá en tareas como entrega de herramientas. Para ello el robot debe identificar qué herramienta desea tomar dentro de un grupo de herramientas, lo que corresponde a una labor de reconocimiento de patrones. Cada herramienta presenta características particulares que deben ser aprendidas mediante un algoritmo de reconocimiento. En este trabajo se expone una dificultad en dicho reconocimiento aún no abordada en trabajos similares y que surgió de los desarrollos propios de robótica asistencial realizados previamente. Al buscar reconocer una herramienta dentro de un grupo, el sistema de reconocimiento de patrones debe aprender las características que exhibe cada herramienta. Típicamente esta tarea se realiza mediante la captura de la imagen del grupo de herramientas por medio de una cámara, desde una posición dada, aprendiendo herramienta por herramienta. Una vez reconocida y ubicada espacialmente la herramienta, se emplean algoritmos de planeación de trayectorias, que por medio de la cinemática del robot, permiten el desplazamiento de su efector final hasta la herramienta, pero si se presenta el caso que en el área de trabajo un usuario interrumpe dicha trayectoria, el robot debe buscar una solución. En la actualidad el camino ha sido detener el robot y esperar a que termine la interrupción, al buscar mejorar esta solución, donde el robot sea capaz de generar la evasión de lo que le obstruye, se debe buscar una nueva trayectoria, desde el nuevo punto en que se halla (robot desplazado) hasta la herramienta. Es aquí donde se presenta el problema de reconocimiento, desde la nueva posición se debe capturar la información de la herramienta para generar el nuevo desplazamiento, donde al cambiar el punto de captura, por cercanía o lejanía, la herramienta presenta más o menos características, lo que varía el grado de reconocimiento desde el punto de aprendizaje inicial, dificultando el reconocimiento y confundiendo las herramientas presentes en la escena. Esta tarea desde puntos estáticos se ha trabajado ampliamente, pero desde esta perspectiva dinámica no presenta aún soluciones, que se hacen necesarias para mejorar la interacción hombre máquina, tal cual como lo hace un ser humano, que cambia la trayectoria a su destino cuando un obstáculo se detecta.

La etapa de toma de decisiones espectrales en redes de radio cognitiva (CRNs) con topologías centralizadas depende entre otras variables de la fiabilidad del modelo de caracterización de los usuarios primarios (PUs), del método de procesamiento de las solicitudes en la estación base (BS) y del algoritmo de selección de canales; de acuerdo con (Masonta, Mzyece, & Ntlatlapa, 2013), (López, Trujillo, & Gualdron, 2015) entre otros autores, se hace necesario proponer y/o aplicar metodologías que estimen con mayor acierto la presencia/ausencia de los PUs en los canales licenciados, perfeccionar la forma en que se procesan las solicitudes en la BS y mejorar la sub-etapa de selección y asignación de canales en la CRN. En este sentido la tesis doctoral propone: 1) el uso de LSTM, ANFIS-GRID-FCM y SVM para predecir el comportamiento de los PUs, 2) plantea la posibilidad de gestionar anticipadamente las solicitudes de los usuarios secundarios en la BS (utilizando MLPNN) buscando reducir el tiempo necesario para la asignación del espectro, 3) generar esquemas de selección de canales eficientes basados en la clasificación del espectro a partir de las técnicas de aprendizaje SVM y ANFIS. La metodología seguida para evaluar/validar los algoritmos que forman el sistema de toma de decisiones incluye como fuente de información la utilización de una base de datos que contiene el comportamiento espectral de PUs en diferentes canales en la banda licenciada GSM y de uso libre WiFi, y la generación mediante simulación de tráfico con criterios de QoS para los SUs; los lenguajes de programación utilizados para la construcción de los algoritmos se basa en el uso de C#, Java Script y Matlab. Los resultados evidencian: 1) un mayor porcentaje de acierto en la caracterización con LSTM y ANFIS-GRID-FCM, 2) una disminución en el tiempo de selección y asignación de canales mediante la utilización de una estrategía proactiva para la gestión de las solicitudes de los SUs en relación con el existente en el estado del arte, 3) que SVM y ANFIS son técnicas válidas para ser utilizadas en la selección de canales. Como conclusión, el sistema de toma de decisiones propuesto debe ser considerado como un aporte adicional para el mejoramiento de la etapa de decisión espectral en CRNs basadas en infraestructura, que debe ser mejorado/complementado incluyendo factores tan importantes como la caracterización de los usuarios secundarios, la generación de esquemas que permitan la autoconfiguración de los nodos cognitivos, e integración de otras etapas de la CR como la movilidad espectral con el fin de determinar la viabilidad de su implementación a escala real.

Los sistemas multi-agentes robóticos autónomos (MARS) son modelados y desarrollados para trabajar en procesos dedicados a la navegación en entornos estocásticos, especialmente en localización, planeación y mapeo. Estos procesos hacen uso de modelos de diseño en sistemas centralizados que generan dependencia de una unidad central, siendo esto una limitante para la autonomía de los agentes robóticos. Es por esto que la descentralización de un sistema multi-agente robótico ha sido un área de investigación en los últimos años, ya que permite el control y asignación de tareas distribuidas de manera asincrónica y robusta al no tener la dependencia de una unidad central. Sin embargo, hay áreas en las que no se contempla el proceso de comunicación entre la red generada por los agentes robóticos, creando dependencia en una conexión permanente a las unidades vecinas para realizar los objetivos propuestos. En este trabajo de investigación se describe un modelo descentralizado, que permite la interacción entre los agentes robóticos que componen el sistema y agentes externos, de manera descentralizada, basando su arquitectura de funcionamiento en la tecnología emergente de las redes de sensores inalámbricas (WSN).

La presente investigación tuvo como finalidad realizar un estudio de viabilidad, para implementar un modelo programa a nivel de especialización en negociación de tecnologías de la información y las comunicaciones. El estudio se ubicó en una investigación de campo de carácter exploratorio descriptivo y mediante un análisis cualitativo y cuantitativo a partir de entrevistas e instrumentos tipo encuesta a ingenieros, gerentes, y empresarios, se analizó las necesidades de formación del recurso humano de ingenieros de sistemas, electrónicos, telemática y telecomunicaciones en las empresas del sector de las tics en Bogotá en el área de gestión de los negocios. Se realiza muestreo no probabilístico a los programas de postgrado en las universidades para determinar si estos programas se adaptan a las necesidades que actualmente tienen las empresas en el área de gestión del negocio. Se pudo concluir que en Colombia no hay universidades que ofrezcan una Especialización en Negociación de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. Debido a lo anterior, se propone un modelo programa que contribuya a suplir las necesidades de formación que actualmente tienen las empresas del sector en el área de gestión del negocio.

Los algoritmos de agrupamiento para series de tiempo son una herramienta fundamental en el campo de la minería de datos en razón a que la cantidad de datos generados por el hombre en diversas áreas aumenta día a día y surge la necesidad de procesar dichos datos para la toma de decisiones. Dentro de los alcances de este proyecto se realiza la caracterización de los algoritmos para agrupamiento de series de tiempo propuestos por la comunidad científica en la última década. Se realiza la extensión del algoritmo de agrupamiento gravitacional RAIN-Algorithm para el manejo de series de tiempo utilizando como técnica el agrupamiento de series de tiempo basado en modelos. Esta extensión se realiza utilizando modelos regresivos tales como el promedio móvil simple, promedio móvil exponencial y autorregresivo. Se realizan pruebas del algoritmo propuesto en datos sintéticos y datos reales y de igual forma se realiza un análisis de la complejidad computacional para verificar la viabilidad del mismo.

Este proyecto de investigación presenta el diseño de un modelo de decisión espectral dinámico para redes de radio cognitiva que permite a los usuarios secundarios acceder al espectro de manera oportunista y utilizar el canal sin afectar el tráfico de los usuarios primarios. El objetivo de este trabajo es utilizar el recurso del espectro de manera eficiente eligiendo el canal apropiado en un instante de tiempo y reduciendo la cantidad de handoff a realizar por el usuario secundario. El modelo desarrollado inició con la implementación de un algoritmo de decisión multi-criterio que clasificó los mejores canales según la caracterización de espectro. Las características calculadas son: baja ocupación de espectro, bajo índice de potencia y baja relación señal/ruido, para la banda de frecuencia GSM de 824 MHz - 879 MHz. Posteriormente, se empleó un algoritmo de predicción de ocupación espectral que permite al usuario secundario acceder a otro canal cuando es intervenido por un usuario primario, este algoritmo es elegido de la evaluación realizada con tres técnicas de predicción. Este trabajo logra integrar dos métodos de decisión que contribuyen a reducir la cantidad de cambios de canal o handoff espectral que debe realizar un usuario secundario al acceder de manera oportunista a un canal licenciado. Los resultados del análisis de las técnicas de predicción indican que el algoritmo GRA junto con SVM presentan mejor desempeño, eligiendo el canal menos utilizado, reduciendo interferencias a los usuarios primarios y disminuyendo la cantidad de handoff necesarios para transmitir los servicios requeridos por el usuario. La conclusión más importante es que la etapa de clasificación por prioridad de los canales permite al usuario secundario elegir los canales donde se realizará menos cambios de canal y mejorar el desempeño de su comunicación.

En este trabajo de tesis se realizó la caracterización, implementación física y la evaluación de varios dispositivos domóticos para la población de adultos mayores, mediante el diseño de software y de uso de sistemas embebidos y la recuperación de datos relevantes a través de la conexión a internet, la cual provee herramientas de bajo costo, facilita el seguimiento de datos y favorece la toma de decisiones para la protección del adulto mayor, generando confort y seguridad. Durante el desarrollo, se identificaron y caracterizaron los sistemas embebidos: Raspberry Pi, DragonBoard, y Pcduino, enfocándolos al internet de las cosas, se revisaron los diferentes protocolos de comunicación utilizados en domótica, se realizó la conectividad de sensores, actuadores y se implementó un sistemas de adquisición y supervisión de datos. Finalmente se generaron estadísticas del uso y de aplicaciones, demostrando bajo error, lo cual indica que es un sistema estable.

Esta investigación tuvo como objetivo principal resolver el problema de la segmentación de imágenes a través del uso del algoritmo de agrupación basados en la ley de gravitación universal llamado “Algoritmo de búsqueda gravitacional”, se realizó un análisis comparativo entre los resultados obtenidos por este y los obtenidos por los algoritmos de agrupación “convencionales”, cuyo propósito fue evaluar si este resuelve las debilidades identificadas en los algoritmos convencionales para este campo de aplicación.