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• W1601673402 abstract "Se ha pronosticado un futuro excepcional para los sistemas de Inteligencia Ambiental (AmI). Dichos sistemas comprenden aquellos entornos capaces de anticiparse a las necesidades de la gente, y reaccionar inteligentemente en su ayuda. La inteligencia de estos sistemas proviene de los procesos de toma de decision, cuyo funcionamiento resulta transparente al usuario. Algunos de estos entornos previstos pertenecen al ambito de los hogares inteligentes, monitorizacion de la salud, educacion, lugares de trabajo, deportes, soporte en actividades cotidianas, etc.La creciente complejidad de estos entornos hace cada vez mas dificil la labor de tomar las decisiones correctas que sirvan de ayuda a los usuarios. Por tanto, la toma de decisiones resulta una parte esencial de estos sistemas. Diversas tecnicas pueden utilizarse de forma eficaz en los sistemas AmI para resolver los problemas derivados de la toma de decisiones. Entre ellas estan las tecnicas de clasificacion, y las herramientas matematicas de programacion.En la primera parte de este trabajo presentamos dos entornos AmI donde la toma de decisiones juega un papel fundamental:? Un sistema AmI para el entrenamiento de atletas. Este sistema monitoriza variables ambientales y biometricas de los atletas, tomando decisiones durante la sesion de entrenamiento, que al atleta le ayudan a conseguir un determinado objetivo. Varias tecnicas han sido utilizadas para probar diferentes generadores de decision: interpolacion mediante (m, s)-splines, k-Nearest-Neighbors, y programacion dinamica mediante Procesos de Decision de Markov. ? Un sistema AmI para deteccion de caza furtiva. En este caso, el objetivo consiste en localizar el origen de un disparo utilizando, para ello, una red de sensores acusticos. La localizacion se realiza utilizando el metodo de multilateracion hiperbolica. Ademas, la calidad de las decisiones generadas esta directamente relacionada con la calidad de la informacion disponible. Por lo tanto, es necesario que los nodos de la infraestructura AmI encargados de la obtencion de datos relevantes del usuario y del ambiente, esten en red y situados correctamente. ?De hecho, el problema de posicionamiento tiene dos partes: los nodos deben ubicarse cerca de los lugares donde ocurren sucesos de interes, y deben estar conectados para que los datos capturados sean transmitidos y tengan utilidad. Adicionalmente, pueden considerarse otras restricciones, tales como el coste de despliegue de red. Por tanto, en el posicionamiento de los nodos es habitual que existan compromisos entre las capacidades de sensorizacion y de comunicacion. Son posibles dos tipos de posicionamiento. Posicionamiento determinista donde puede seleccionarse de forma precisa la posicion de cada nodo, y, aleatorio donde debido a la gran cantidad de nodos o a lo inaccesible del terreno de depliegue, solo resulta posible la distribucion aleatoria de los nodos.Esta tesis aborda tres problemas de posicionamiento de red. Los dos primeros problemas se han planteado de forma general, siendo de aplicacion a cualquier tipo de escenario AmI. El objetivo es seleccionar las mejores posiciones para los nodos y mantener los nodos de la red conectados. Las opciones estudiadas son un posicionamiento determinista resuelto mediante el metaheuristico Ant Colony Optimization para dominios continuos, y un posicionamiento aleatorio, donde se realiza un despliegue cuasi-controlado mediante varios clusters de red. En cada cluster podemos determinar tanto el punto objetivo de despliegue, como la dispersion de los nodos alrededor de dicho punto. En este caso, el problema planteado tiene naturaleza estocastica y se resuelve descomponiendolo en fases de despliegue, una por cluster.Finalmente, el tercer escenario de despliegue de red esta estrechamente ligado al entorno AmI para la deteccion de caza furtiva. En este caso, utilizamos el metodo matematico de descenso sin derivadas. El objetivo consiste en maximizar la cobertura, minimizando a la vez el coste de despliegue. Debido a que los dos objetivos son opuestos, se utiliza un frente Pareto para que el disenador seleccione un punto de operacion.http://repositorio.bib.upct.es/dspace/" @default.
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