“The L-Co-R co-evolutionary algorithm: a comparative analysis in medium-term time-series forecasting problems” at ECTA

Our paper “The L-Co-R co-evolutionary algorithm: a comparative analysis in medium-term time-series forecasting problems” was accepted for oral presentation in the latest ECTA-IJCCI conference.

The abstract:
This paper presents an experimental study in which the effectiveness of the L-Co-R method is tested. L-Co-R is a co-evolutionary algorithm to time series forecasting that evolves, on one hand, RBFNs building an appropriate architecture of net, and on the other hand, sets of time lags that represents the time series in order to perform the forecasting using, at the same time, its own forecasted values. This coevolutive approach makes possible to divide the main problem into two subproblems where every individual of one population cooperates with the individuals of the other. The goal of this work is to analyze the results obtained by L-Co-R comparing with other methods from the time series forecasting field. For that, 20 time series and 5 different methods found in the literature have been selected, and 3 distinct quality measures have been used to show the results. Finally, a statistical study confirms the good results of L-Co-R in most cases.

CEDI 2013. Programar no es un juego de niños… ¿o sí?

Dentro del Primer Simposio Español de Entretenimiento Digital (SEED) del CEDI 2013, presentamos una herramienta para visualizar código Java en forma de videojuego tipo Super Mario.  El artículo se llama “Code Reimagined: Gamificación a través de la visualización de código”.

La idea consiste en una representación tipo mapa (parecido a un treemap) del árbol sintáctico. Los bloques de código se representan mediante plataformas, las expresiones como cajas, los bucles con tuberías y el retorno como una puerta… la verdad es que esta representación da mucho juego.

Al ejecutar paso a paso el programa se visualiza a Secret Maryo (la versión libre de Super Mario) recorriendo el escenario del programa.

Aquí está el código y esta es la presentación:

Modelando el conocimiento de un experto en Unreal Tournament (CEDI 2013)

En concreto, hemos presentado el artículo “Modelling Human Expert Behaviour in an Unreal Tournament 2004 Bot” dentro del Primer Simposio Español en Entretenimiento Digital, incluido dentro del CEDI 2013.

Y vosotros diréis, ¿por qué un artículo en inglés en un congreso español?. Pues porque los artículos en inglés que sean seleccionados podrán enviarse a un número especial de la revista Entertainment Computing (Elsevier). A ver si hay suerte. :D

El trabajo presenta el diseño de un bot (jugador autónomo) para jugar a Unreal Tournament 2004 (UT2K4). Dicho bot ha sido creado por Francisco Aisa y Ricardo Caballero, modelando el conocimiento y comportamiento de un jugador experto en dicho juego (el primero de ellos ;D).

La presentación podéis verla en:

Que la disfrutéis (y nos citéis, claro). :D

Saludos.

CEDI2013. Predicción de tráfico mediante co-evolución de Redes Neuronales de Funciones de Base Radial y selección de variables de entrada.

Este trabajo presenta un novedoso sistema de detección de flujo de tráfico, y muestra los resultados del algoritmo L-Co-R en la predicción de la serie temporal que el citado flujo de tráfico representa. La predicción de la serie temporal se ha realizado comparando con algoritmos existentes y muestra la adecuación del algoritmo, L-Co-R, ante el problema de la predicción de la serie temporal captada.

CEDI2013. Estudio de los indicadores de exposición al riesgo mediante un sistema de monitorización del tráfico basado en la tecnología bluetooth

Los sistemas de información utilizados actualmente para la recopilación de datos y generación de información sobre el estado de las carreteras presentan dos inconvenientes: la primera es que no tienen capacidad para identificar e individualizar los vehículos que detectan. La segunda es su elevado coste, lo cual los hace caros para cubrir la red de carreteras secundarias.

En este trabajo proponemos un sistema basado en el escaneo de los identificadores de dispositivos Bluetooth que hay en el entorno. Se trata de un identificador único que permite saber el fabricante e incluso distinguir de qué tipo de dispositivo se trata (PC, teléfono móvil o equipo manos libres).

Se ha probado el sistema en el área metropolitana de Granada, instalando seis nodos de monitorización para la recogida de datos. A partir de estos se han obtenido estadísticas con las que hemos estudiado diversos indicadores relativos al uso de vehículos por parte de la población del área monitorizada.

CEDI2013. Adaptando algoritmos evolutivos paralelos al lenguaje funcional Erlang

El trabajo describe la modelización e implementación de un modelo de Computación Evolutiva sobre los paradigmas de programación funcional y concurrente adaptando los conceptos de los modelos sobre los de los paradigmas. Bajo este enfoque, se exponen las ventajas de estos en dicho dominio de aplicación, analizándose algunas de las decisiones de diseño tomadas y viendo sus resultados en la implementación de un caso de estudio.

Paper “Testing the Differences of Using RGB and HSV Histograms During Evolution in Evolutionary Art” in ECTA

This week we are presenting the paper “Testing the Differences of Using RGB and HSV Histograms During Evolution in Evolutionary Art” in the Evolutionary Computation Theory and Applications.

This is the work we developed in the Hackathon of the Spanish Free Software Contest of the University of Granada with the help of several students of our university (who are also authors!).

In this work we have added Processing to our OSGiLiath (service oriented architecture for evolutionary algorithms) framework to generate images from individual representations to work with generative art. The fitness is the equality to a predefined image. HSV, RGB and a combination of both have been used.

The abstract:

This paper compares the use of RGB and HSV histograms during the execution of an Evolutionary Algorithm. This algorithm generates abstract images that try to match the histograms of a target image. Three different fitness functions have been used to compare: the differences between the individual with the RGB histogram of the test image, the HSV histogram, and an average of the two histograms at the same time. Results show that the HSV fitness also increases the similarities of the RGB (and therefore, the average) more than the other two measures.

And here is the poster:

ecta