Los problemas de optimización y satisfacción de restricciones son extraordinariamente complejos y variados. Al mismo tiempo, son problemas de alto interés, tanto en el aspecto científico-técnico como en el aplicado. Por ello, poder disponer de soluciones algorítmicas eficientes y flexibles supone un alto valor añadido en muy diferentes entornos de aplicación. Entre los problemas más típicos se encuentran los problemas de scheduling o asignación temporal de recursos. Esta clase de problemas implican la ejecución de acciones que requieren recursos cuya disponibilidad está limitada y por tanto deben asignarse de modo eficiente Dentro de la amplia variedad de los problemas de scheduling, destaca el problema de programación de proyectos con recursos limitados. Dicho problema considera un conjunto de actividades relacionadas entre si mediante relaciones de precedencia, un conjunto de recursos con un límite en su disponibilidad y un conjunto de medidas de desempeño. El objetivo es obtener la mejor manera de asignar dichos recursos a las actividades, de tal manera que se optimice la medida de desempeño. Se han publicado muchos y diversos trabajos en relación al problema estándar de programación de proyectos con recursos limitados(RCPSP), el cual incluye un único modo de ejecución de las actividades que le conforman, abordando su solución con métodos exactos y métodos aproximados. En cuanto al problema que considera la posibilidad de que cada actividad se ejecute en uno de varios posibles modos (MRCPSP), su estudio no es tan amplio como el del caso anterior. El objetivo de esta tesis es proponer, diseñar y desarrollar nuevos métodos metaheurísticos para obtener una asignación optimizada de recursos en este complejo problema de scheduling. Para el caso del RCPSP, hemos seguido un proceso de refinamiento para la propuesta de una heurística y un algoritmo genético utilizando de manera selectiva el método de mejora de programaciones factibles FBI. / Cervantes Posada, MM. (2010). Nuevos métodos meta heurísticos para la asignación eficiente, optimizada y robusta de recursos limitados [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/7582

La visión de la "Internet de las Cosas", hace énfasis en la integración entre elementos del mundo real y los Sistemas de Información. Gracias a tecnologías de Identificación Automática (Auto-ID) cómo RFID, los sistemas pueden percibir objetos del mundo físico. Cuando éstos participan de manera activa en los procesos de negocio, se evita el uso de los seres humanos como transportadores de información. Por tanto, el número de errores se reduce y la eficiencia de los procesos aumenta. Aunque actualmente ya es posible el desarrollo de estos sistemas, la heterogeneidad tecnológica en Auto-ID y los requisitos cambiantes de los procesos de negocio dificultan su construcción, mantenimiento y evolución. Por lo tanto, es necesaria la definición de soluciones que afronten la construcción de estos sistemas mediante métodos sólidos de desarrollo para garantizar la calidad final del producto. Partiendo de las bases de la Ingeniería Dirigida por Modelos (MDE), esta tesis presenta un proceso de desarrollo para la construcción de este tipo de sistemas. Este proceso cubre desde la especificación del sistema hasta su implementación, centrándose en los requisitos particulares del enlace entre los mundos físico y virtual. Para la especificación de los sistemas se ha definido un Lenguaje de modelado adaptado a los requisitos de la "Internet de las Cosas". A partir de esta especificación se puede obtener una solución software de manera sistemática. Como validación de la propuesta, ésta se ha aplicado en la práctica con usuarios finales. Pese a que el proceso de desarrollo no ofrece una automatización completa, las guías ofrecidas y la formalización de los conceptos implicados ha demostrado ser útil a la hora de elevar el nivel de abstracción en el desarrollo, evitando el esfuerzo de enfrentarse a detalles tecnológicos. / Giner Blasco, P. (2010). Automating the development of Physical Mobile Workflows. A Model Driven Engineering approach [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8272

En el área de la fabricación, la simulación es una herramienta esencial para la validación de métodos y arquitecturas antes de aplicarlos en un Entorno de Fabricación. Las herramientas de simulación actuales llevan a cabo la simulación de entornos de fabricación basándose en modelos estáticos que hacen uso de la programación de procesos de fabricación secuenciales y centralizados tradicionales, donde los mecanismos de planificación y control ofrecen una flexibilidad insuficiente para responder a los estilos de fabricación cambiantes y a los entornos de fabricación altamente mezclados y de bajo volumen. En consecuencia, las herramientas de simulación convencionales limitan la escalabilidad y reconfigurabilidad para el modelado de Sistemas de Fabricación que permitan adaptarlos ante las necesidades cambiantes del Cliente. Resulta difícil encontrar una herramienta de simulación que pueda ejecutar ``inteligentemente'' la simulación de tareas cada vez más complejas. La dificultad radica en integrar en la herramienta el conocimiento necesario del sistema original y que a la vez actúe como un asistente que proporcione consejos y guíe al usuario durante la simulación. Por ello, surge la necesidad de nuevas herramientas de simulación para fábricas que contemplen características tales como: a) flexibilidad y adaptabilidad, para modelar comportamientos complejos propios de un Sistema de Fabricación, b) escalabilidad para la integración transparente de funcionalidades adicionales, c) proactividad y reactividad para la adaptación automática ante los cambios del entorno y d) características de aprendizaje (inteligencia) basado en la experiencia adquirida durante la simulación. Por su parte, las técnicas de Inteligencia Artificial han sido utilizadas en la Fabricación Inteligente por más de dos décadas. Las técnicas del área de Inteligencia Artificial permiten la definición de unidades de fabricación distribuidas, autónomas, inteligentes, flexibles, tolerantes a fallos, reutilizables, las cuales operan como un conjunto de entidades que cooperan entre sí. Además, los recientes desarrollos en el área de los Sistemas Multiagente han traído consigo nuevas e interesantes posibilidades. Algunos investigadores han aplicado la tecnología de agentes en la integración de la fabricación empresarial, la colaboración, la planificación de procesos de fabricación, la programación para el control de planta, el manejo de materiales y la gestión de inventarios, así como la implementación de nuevos tipos de sistemas de fabricación tales como los Sistemas de Fabricación Holónicos. Teniendo en cuenta estas aplicaciones exitosas de los Sistemas Multiagente en la Fabricación Inteligente, estamos convencidos de que esta tecnología puede mejorar también el desempeño de la Simulación de Sistemas de Fabricación Inteligente. En esta tesis proponemos la definición de una Arquitectura para un Entorno de Simulación de Sistemas de Fabricación asistido por agentes. Esta arquitectura integra la funcionalidad de una herramienta de simulación tradicional, permite además la simulación de comportamientos complejos asociados a los Sistemas de Fabricación Inteligentes y proporciona soluciones y mejoras que se adaptan a las necesidades de la nueva era de fabricación. / Ruiz Vega, N. (2009). Simulación asistida por agentes para sistemas de fabricación inteligentes [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8314

En esta tesis se presenta un nuevo marco interactivo y multimodal para la transcripción de Documentos manuscritos. Esta aproximación, lejos de proporcionar la transcripción completa pretende asistir al experto en la dura tarea de transcribir. Hasta la fecha, los sistemas de reconocimiento de texto manuscrito disponibles no proporcionan transcripciones aceptables por los usuarios y, generalmente, se requiere la intervención del humano para corregir las transcripciones obtenidas. Estos sistemas han demostrado ser realmente útiles en aplicaciones restringidas y con vocabularios limitados (como es el caso del reconocimiento de direcciones postales o de cantidades numéricas en cheques bancarios), consiguiendo en este tipo de tareas resultados aceptables. Sin embargo, cuando se trabaja con documentos manuscritos sin ningún tipo de restricción (como documentos manuscritos antiguos o texto espontáneo), la tecnología actual solo consigue resultados inaceptables. El escenario interactivo estudiado en esta tesis permite una solución más efectiva. En este escenario, el sistema de reconocimiento y el usuario cooperan para generar la transcripción final de la imagen de texto. El sistema utiliza la imagen de texto y una parte de la transcripción previamente validada (prefijo) para proponer una posible continuación. Despues, el usuario encuentra y corrige el siguente error producido por el sistema, generando así un nuevo prefijo mas largo. Este nuevo prefijo, es utilizado por el sistema para sugerir una nueva hipótesis. La tecnología utilizada se basa en modelos ocultos de Markov y n-gramas. Estos modelos son utilizados aquí de la misma manera que en el reconocimiento automático del habla. Algunas modificaciones en la definición convencional de los n-gramas han sido necesarias para tener en cuenta la retroalimentación del usuario en este sistema. / Romero Gómez, V. (2010). Multimodal Interactive Transcription of Handwritten Text Images [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8541

In recent years, geography has acquired a great importance in the context of Information Retrieval (IR) and, in general, of the automated processing of information in text. Mobile devices that are able to surf the web and at the same time inform about their position are now a common reality, together with applications that can exploit this data to provide users with locally customised information, such as directions or advertisements. Therefore, it is important to deal properly with the geographic information that is included in electronic texts. The majority of such kind of information is contained as place names, or toponyms. Toponym ambiguity represents an important issue in Geographical Information Retrieval (GIR), due to the fact that queries are geographically constrained. There has been a struggle to nd speci c geographical IR methods that actually outperform traditional IR techniques. Toponym ambiguity may constitute a relevant factor in the inability of current GIR systems to take advantage from geographical knowledge. Recently, some Ph.D. theses have dealt with Toponym Disambiguation (TD) from di erent perspectives, from the development of resources for the evaluation of Toponym Disambiguation (Leidner (2007)) to the use of TD to improve geographical scope resolution (Andogah (2010)). The Ph.D. thesis presented here introduces a TD method based on WordNet and carries out a detailed study of the relationship of Toponym Disambiguation to some IR applications, such as GIR, Question Answering (QA) and Web retrieval. The work presented in this thesis starts with an introduction to the applications in which TD may result useful, together with an analysis of the ambiguity of toponyms in news collections. It could not be possible to study the ambiguity of toponyms without studying the resources that are used as placename repositories; these resources are the equivalent to language dictionaries, which provide the di erent meanings of a given word. / Buscaldi, D. (2010). Toponym Disambiguation in Information Retrieval [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8912

This thesis gathers some contributions to statistical pattern recognition particularly targeted at problems in which the feature vectors are high-dimensional. Three pattern recognition scenarios are addressed, namely pattern classification, regression analysis and score fusion. For each of these, an algorithm for learning a statistical model is presented. In order to address the difficulty that is encountered when the feature vectors are high-dimensional, adequate models and objective functions are defined. The strategy of learning simultaneously a dimensionality reduction function and the pattern recognition model parameters is shown to be quite effective, making it possible to learn the model without discarding any discriminative information. Another topic that is addressed in the thesis is the use of tangent vectors as a way to take better advantage of the available training data. Using this idea, two popular discriminative dimensionality reduction techniques are shown to be effectively improved. For each of the algorithms proposed throughout the thesis, several data sets are used to illustrate the properties and the performance of the approaches. The empirical results show that the proposed techniques perform considerably well, and furthermore the models learned tend to be very computationally efficient. / Villegas Santamaría, M. (2011). Contributions to High-Dimensional Pattern Recognition [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/10939

Maude es un lenguaje de programación declarativo basado en la lógica de reescritura que incorpora muchas características que lo hacen muy potente. Sin embargo, a la hora de probar ciertas propiedades computacionales esto conlleva dificultades. La tarea de probar la terminación de sistemas de reesctritura es de hecho bastante dura, pero aplicada a lenguajes de programación reales se concierte en más complicada debido a estas características inherentes. Esto provoca que métodos para probar la terminación de este tipo de programas requieran técnicas específicas y un análisis cuidadoso. Varios trabajos han intentado probar terminación de (un subconjunto de) programas Maude. Sin embargo, todos ellos siguen una aproximación transformacional, donde el programa original es trasformado hasta alcanzar un sistema de reescritura capaz de ser manejado con las técnicas y herramientas de terminación existentes. En la práctica, el hecho de transformar los sistemas originales suele complicar la demostración de la terminación ya que esto introduce nuevos símbolos y reglas en el sistema. En esta tesis, llevamos a cabo el problema de probar terminación de (un subconjunto de) programas Maude mediante métodos directos. Por un lado, nos centramos en la estrategia de Maude. Maude es un lenguaje impaciente donde los argumentos de una función son evaluados siempre antes de la aplicación de la función que los usa. Esta estrategia (conocida como llamada por valor) puede provocar la no terminación si los programas no están escritos cuidadosamente. Por esta razón, Maude (en concreto) incorpora mecanismos para controlar la ejecución de programas como las anotaciones sintácticas que están asociadas a los argumentos de los símbolos. En reescritura, esta estrategia sería conocida como reescritura sensible al contexto innermost (RSCI). Por otro lado, Maude también incorpora la posibilidad de declarar atributos. / Alarcón Jiménez, B. (2011). Towards a Framework for Proving Termination of Maude Programs [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/11003

En el trabajo que presentamos en esta tesis hacemos inicialmente una revisión de cómo ha ido evolucionando la interacción hombre máquina en el contexto de la computación, desde los primeros y escasos computadores hasta el momento actual, en el que los avances tecnológicos han permitido que, en muchos de los escenarios en los que se desarrolla nuestra vida diaria, estemos rodeados de diversos dispositivos electrónicos con los que interactuamos para hacer uso de alguno de los servicios que ofrecen. Veremos cómo esta difusión tecnológica ha introducido los sistemas de información en ámbitos más allá del contexto del trabajo, como la educación o el hogar, haciendo necesario que se tenga en cuenta en el diseño de los sistemas no sólo la funcionalidad o facilidad de uso sino también otros factores como la experiencia de uso o las emociones que siente una persona al interactuar con el sistema. Además, ha dado lugar a la aparición de los conocidos como ambientes inteligentes, en los que son los sistemas presentes en el entorno los que deben adaptarse al usuario y al contexto en el que se encuentra, adaptación que, dados los nuevos contextos en los tiene lugar la interacción con el usuario, plantea algunos retos. En particular, en el presente trabajo identificamos dos factores clave que los ambientes inteligentes deben tener en cuenta para tomar las decisiones y llevar a cabo las acciones adecuadas para conseguir una mejor adaptación al usuario y al contexto. Estos factores son la influencia de las emociones en la interacción y la utilización de la información contextual histórica. Por ello hacemos una revisión tanto de las propuestas de sistemas de decisión influenciados por emociones existentes en el área de la computación afectiva, como de las propuestas de sistemas sensibles al contexto, mostrando propuestas basadas en sistemas multiagente, redes neuronales, modelos ocultos de Markov, e introduciendo las técnicas metaheurísticas. Recientemente parece haber un sentimiento en la comunidad investigadora sobre la necesidad de aproximaciones híbridas para resolver problemas reales, no existe por desgracia una base sistemática que describa de forma rigurosa como proceder para combinar las distintas aproximaciones existentes. / Mocholí Agües, JA. (2011). SABACO: Extensiones a los Algoritmos de Optimización basados en Colonias de Hormigas para la Toma de Decisiones Influenciada por Emociones y el Aprendizaje de Secuencias Contextuales en Ambientes Inteligentes [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/11225

Ubiquitous and Pervasive computing put forth a vision where environments are enriched with devices that provide users with services to serve them in their everyday lives. The building of such environments has the final objective of automating tedious routine tasks that users must perform every day. This automation is a very desirable challenge because it can considerably reduce resource consumption and improve users' quality of life by 1) making users' lives more comfortable, eficient, and productive, and 2) helping them to stop worrying and wasting time in performing tasks that need to be done and that they do not enjoy. However, the automation of user tasks is a complicated and delicate matter because it may bother users, interfere in their goals, or even be dangerous. To avoid this, tasks must be automated in a non-intrusive way by attending to users' desires and demands. This is the main goal of this thesis, that is, to automate the routine tasks that users want the way they want them. To achieve this, we propose two models of a high level of abstraction to specify the routines to be automated. These models provide abstract concepts that facilitate the participation of end-users in the model specification. In addition, these models are designed to be machine-processable and precise-enough to be executable models. Thus, we provide a software infrastructure that is capable of automating the specified routines by directly interpreting the models at runtime. Therefore, the routines to be automated are only represented in the models. This makes the models the primary means to understand, interact with, and modify the automated routines. This considerably facilitates the evolution of the routines over time to adapt them to changes in user behaviour. Without this adaptation, the automation of the routines may not only become useless for end-users but may also become a burden on them instead of being a help in their daily life. / Serral Asensio, E. (2011). Automating Routine Tasks in Smart Environments. A Context-aware Model-driven Approach [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/11550

This thesis presents different contributions in the fields of fully-automatic statistical machine translation and interactive statistical machine translation. In the field of statistical machine translation there are three problems that are to be addressed, namely, the modelling problem, the training problem and the search problem. In this thesis we present contributions regarding these three problems. Regarding the modelling problem, an alternative derivation of phrase-based statistical translation models is proposed. Such derivation introduces a set of statistical submodels governing different aspects of the translation process. In addition to this, the resulting submodels can be introduced as components of a log-linear model. Regarding the training problem, an alternative estimation technique for phrase-based models that tries to reduce the strong heuristic component of the standard estimation technique is proposed. The proposed estimation technique considers the phrase pairs that compose the phrase model as part of complete bisegmentations of the source and target sentences. We theoretically and empirically demonstrate that the proposed estimation technique can be efficiently executed. Experimental results obtained with the open-source THOT toolkit also presented in this thesis, show that the alternative estimation technique obtains phrase models with lower perplexity than those obtained by means of the standard estimation technique. However, the reduction in the perplexity of the model did not allow us to obtain improvements in the translation quality. To deal with the search problem, we propose a search algorithm which is based on the branch-and-bound search paradigm. The proposed algorithm generalises different search strategies that can be accessed bymodifying the input parameters. We carried out experiments to evaluate the performance of the proposed search algorithm. / Ortiz Martínez, D. (2011). Advances in Fully-Automatic and Interactive Phrase-Based Statistical Machine Translation [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/12127