Department of Statistics and Operations Research

Seminar Schedule: Year 2006


OPERACION EFICIENTE DE SISTEMAS DE TRANSPORTE DE GAS NATURAL

CONVIDAT: Roger Z. Rios. Universidad Autónoma de Nuevo León, México.

IDIOMA: Castellà

LLOC: Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa)

DATA: Divendres, 3 de març de 2006, 12h30m

RESUM: Una red típica de transmisión de gas natural requiere una cantidad gigantesca de combustible por día para operar las estaciones compresoras que mueven el fluido. El diseño y la operación eficiente de estas redes complejas pueden reducir sustancialmente los altísimos costos diarios de operación. La creciente complejidad de este tipo de redes y su inherente estructura matemática contribuyen a hacer de este un problema altamente retador.
En esta plática se presentará un problema de minimización de consumo de combustible en redes de gaseoductos, el cual es un problema de optimización no lineal no convexo. El enfasis de la plática se enfoca en una panorámica del estado del arte que incluye la introducción del modelo, discusión de las principales dificultades en tratar de resolverlo, las propiedades estructurales mas relevantes y las metodologías de solución mas exitosas, las cuales se basan en forma importante en programación dinámica y optimización metaheurística.

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ANÁLISIS DE LA SIGNIFICACIÓN DE LOS EFECTOS EN UN DISEÑO FACTORIAL, TOMANDO TAMBIÉN EN CONSIDERACIÓN EL ERROR TIPO II

CONVIDAT: Guillermo de León. Universidad Veracruzana, México.

IDIOMA: Castellà

LLOC: Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa)

DATA: Divendres, 10 de març de 2006, 12h30m

RESUM: Cuando se analiza la significación de los efectos en un diseño factorial, como en tantos otros contrastes de hipótesis, se fija el riesgo que se está dispuesto a correr de cometer un error tipo I, normalmente alfa = 0,05, pero nada se dice de la probabilidad de cometer un error tipo II. Nada se dice de beta.
Sin embargo, en el ámbito en que se desarrollan los diseños factoriales para la mejora de procesos industriales, si preguntamos a un técnico si prefiere ignorar un factor que está influyendo en la respuesta o tomar en consideración uno que no afecta, seguramente nos dirá que prefiere lo segundo. Es decir, le preocupa más el error tipo II que el tipo I, en contra del planteamiento que se deriva del enfoque tradicional.
En esta charla, que será breve (30-40 minutos) y en la que se tendrá especial cuidado en aclarar toda la jerga que se utiliza en este contexto, se tratará sobre como considerar el error tipo II en la selección de los efectos proponiendo el uso de un gráfico, que hemos denominado "alfa-beta", que ayuda a elegir el valor frontera para separar los efectos significativos de los que no lo son, a la vista de los riesgos que se corren en cada caso.

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SEMINARIO SOBRE LA COMUNICACIÓN DEL CONOCIMIENTO CIENTÍFICO

CONVIDAT: Anthony Greenfield. Industrial Statistics Research Unit (ISRU), University of Newcastle-upon-Tyne, UK.

IDIOMA: English

LLOC: Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa)

DATA: Divendres, 17 de març de 2006, 12h30m

RESUM: "Piensa como un sabio, pero comunícate en el lenguaje del pueblo"
William Butler Yeats (1865-1939).
Escritor, dramaturgo y poeta irlandés.Premio Nobel de Literatura en 1923.
El profesor Greenfield hablará sobre la difusión de trabajos de investigación en distintos medios de comunicación y para diversas audiencias y comentará algunos ejemplos basados en su experiencia profesional reciente. La presentación cuestiones tales como: ¿Escribes sólo para revistas académicas de tu propia disciplina, o lo haces para una audiencia más amplia de científicos e ingenieros o incluso para la población en general? ¿Escribes sobre tu trabajo para mostrar lo inteligente que eres? ¿O lo haces porque quieres explicar a la gente algo que les puede interesar e, incluso, ayudar?

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EL DISCRETO ENCANTO DE LA OPTIMIZACIÓN

CONVIDAT: Alfredo Marín. Universidad de Murcia.

IDIOMA: Castellano

LLOC: Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa).

DATA: Dimecres, 19 d'abril de 2006, a les 12:30 h.

RESUM: Podríamos definir la Optimización Combinatoria como la rama de las Matemáticas que trata la maximización o minimización de una función objetivo sobre un conjunto finito de soluciones especificado ``de cualquier manera''. Por lo general, la resolución de un problema de Optimización Combinatoria pasa por su reinterpretación como problema de Optimización Discreta (OD) a través de una formulación en variables enteras. El primer encanto de la OD es desarrollar formulaciones; en la primera parte de la charla veremos cómo transformar en buena una mala formulación.

El otro encanto de la OD es su interminable gama de aplicaciones, en acto o en potencia, en la vida real o imaginaria, triviales o inconmensurables. En la segunda parte de la charla repasaremos problemas de OD que emanan del avance de la investigación en diversas ciencias, y formularemos estos problemas fundamentales pero también otros intrascendentes.

Y para finalizar, hablaremos de fútbol.

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SOME CURRENT RESEARCHS IN SENSOMETRICS

CONVIDAT: Jérôme Pagès. Université de Rennes 1, France.

IDIOMA: English

LLOC: Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa).

DATA: Divendres, 21 d'abril de 2006, a les 12:30 h.

RESUM: Sensory analysis is the discipline which covers what is commonly called "tests of tasting". Classically, a set of products is evaluated by a panel of tasters. One thus obtains a large set of data which requires the recourse to the statistics to be analyzed. The statistical sensory data processing uses traditional methods (analysis of variance, principal components analysis, etc.) but presents several specificities so that this discipline has its own name: sensometrics. In particular, the sensory data are generally of complex structure (multiple tables) and caused new multidimensional exploratory methods.
Today, sensometics is the subject of an expansion. It has its own congress, its own review, which concerns of course the academics but also the industry (all the great food industry societies have a sensory service in which the statistics play a great role).
The talk will mainly present two recent researches

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MODELLING PANELS OF TIME SERIES

CONVIDAT: Philip Hans Franses. Econometric Institute, Erasmus University Rotterdam.

IDIOMA: English

LLOC: Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa).

DATA: Dimecres, 21 de juny de 2006, a les 12:30 h.

RESUM: This talk will review research issues in modelling panels of time series. Examples of this type of data are annually observed macroeconomic indicators for all countries in the world, daily returns on the individual stocks listed in the S&P500, and the sales records of all items in a retail store. A panel of time series usually concerns the case where the cross-section dimension and the time series dimension are large. Usually, there is no a prior reason to select a few series or to aggregate the series over the cross-section dimension. In that case, however, the use of for example a vector autorregression or other types of multivariate systems becomes cumbersome. Panel models and associated estimation techniques are more useful. Representation, estimation and inference in case the data have trends, seasonality, outliers, or nonlinearity will be discussed. Various examples will illustrate the various models. 

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REAL-TIME FLEET MANAGEMENT

CONVIDAT: Michel Gendreau. Université de Montréal and Interuniversity Research Centre on Enterprise Networks, Logistics and Transportation.

IDIOMA: Anglès

LLOC: Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa).

DATA: Dimarts, 27 de juny de 2006, a les 12:30

RESUM: While real-time fleet management problems have been around for many years, the development of new communication and vehicle location technologies as well as the emphasis on just-in-time transportation have put a new emphasis on them. In spite of recent advances in computing power and solution methodologies, these problems remain extremely challenging, because they differ in many ways from static operations research planning problems. In this talk, we describe some of the main challenges that are typically encountered when dealing with such problems and we describe a robust, practical approach to deal with them. Applications of this approach to courier and ambulance dispatching problems will be used to illustrate it.

 

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SPLIT DELIVERY ROUTING

CONVIDAT: Michel Gendreau. Université de Montréal and Interuniversity Research Centre on Enterprise Networks, Logistics and Transportatio.

IDIOMA: Anglès

LLOC: Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa).

DATA: Dijous, 29 de juny de 2006, a les 12:30

RESUM: We present an overview of the current state of knowledge in Split Delivery Routing. We first review interesting properties of split delivery solutions compared to solutions without splitting. We then describe recent heuristics that allow tackling fairly large split delivery routing instances with or without time windows. This is followed by a presentation of the few existing exact solution approaches, in which we show why allowing split deliveries makes it difficult to solve even medium-size instances. We also compare solutions obtained with and without splitting for benchmark instances and try to qualify the gains to be expected on "reasonable" instances. We close the talk by suggesting possible future research directions.

 

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MODELOS NOPARAMÉTRICOS PARA DATOS FUNCIONALES

CONVIDAT: Philippe Vieu. Université Toulouse III (Université Paul Sabatier) Toulouse, France.

IDIOMA: Castellano

LLOC: Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa).

DATA: Divendres, 7 de juliol de 2006, a les 12:30 h.

RESUM: (Trabajo en colaboración con Frédéric Ferraty) Desde hace algunos añoos, el tratamiento de datos funcionales por métodos estadísticos es un campo de investigación muy activo. El grupo STAPH de estadística funcional de Toulouse, en lo cual investigan los dos autores de esta charla, ha jugado un papel importante en Europa en este campo. El objectivo de esta charla es discutir cómo las ideas de estadística no-paramétrica pueden ser utilizadas en casos de datos funcionales. Lo que será presentado está incluido en la monografía de Ferraty and Vieu (2006): Nonparameric functional data analysis. Springer New-York. To appear in summer 2006.
La charla está orginazada así. Después de una corta introdución (tanto sobre datos funcionales como sobre técnicas no-paramétricas), la primera parte de la charla se dedicará a definir lo que es un modelo noparamétrico funcional. Luego vamos a concentrarnos en un problema estadístico particular: el de regresión con covariables funcionales. En este problema, empezaremos por la construción de un estimator no-paramétrico funcional de tipo núcleo y daremos algunas propriedades de convergencia. Ya veremos que las velocidades de convergencia pueden ser relacionadas tanto con el problema de dimensionalidad como con las propriedades de bolas pequenas del processo funcional. Todos estos aspectos teóricos van a ser illustrados con varias aplicaciones provenientes de varios campos cientificos (meteorología, economía, quemometría, ...) en las cuales aparecen datos funcionales.
Las diversas actividades del grupo STAPH aparecen en su página web: http://www.lsp.ups-tlse.fr/staph.html

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OPTIMALITY CONDITIONS IN GENERALIZED SEMI-INFINITE PROGRAMMING

CONVIDAT: Jan Joachim Ruckmann. Departamento de Actuaría y Matemáticas, Universidad de las Américas, Mexico.

IDIOMA: Castellà

LLOC: Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa).

DATA: Divendres, 29 de setembre de 2006, a les 12:30 h.

RESUM: The lecture deals with nonconvex optimization problems in a finite-dimensional space whose feasible sets are defined by infinitely many inequality constraints. These so-called (generalized) semi-infinite programming problems can be used for the modelling of several practical tasks, e.g. in robotics, design problems, waveletes, approximation problems and others. Several properties of the topological structure of the corresponding feasible sets are discussed and, moreover, necessary and sufficient optimality conditions are analyzed under different assumptions: under appropriate constraint qualifications or by using the directional differentiability of the corresponding optimal value function. Finally, some examples provide a geometrical impression of the results presented.
References:
J.-J. Ruckmann, A. Shapiro: First optimality conditions in generalized semi-infinite programming. J. Optim. Theory Appl. 101 (1999), 677-691.
J.-J. Ruckmann, A. Shapiro: Second order optimality conditions in generalized semi-infinite programming. Set-Valued Analysis 9 (2001), 169-186.
O. Stein: Bi-Level Strategies in Semi-Infinite Programming. Kluwer Academic Publishers, Boston, 2003.

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TERRITORY DESIGN: ALGORITHMS AND GIS-INTEGRATION

CONVIDAT: Joerg Kalcsics. Operations Research and Logistics, Saarland University, Germany.
IDIOMA: Anglès

LLOC: Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa).

DATA: Dijous, 16 de novembre de 2006, a les 12:00 h.

RESUM:  Territory design is the problem of grouping small geographic areas called basic areas (e.g., counties, zip code areas) into larger geographic clusters called territories such that the latter fulfill relevant planning criteria. These criteria can either be economically motivated (e.g., average sales potentials, workload or number of customers) or have a demographic background (e.g., number of inhabitants, voting population). Moreover, spatial restrictions, like compactness or contiguity, are often demanded. The availability of GIS on computers and the growing interest in Geo-Marketing leads to an increasing importance of this area. Territory design problems are motivated by very different applications, ranging from political districting over the design of territories for waste collection to sales and service territory design. Despite the different applications, when taking a closer look at the models proposed in the literature, a lot of similarities can be noticed. Indeed, the models are many times very similar and can often be, more or less directly, carried over to other applications. Therefore, our aim is to provide a general, application-independent model and present efficient solution techniques. After reviewing several typical applications, we identify common elements and compile a model that covers most of these aspects. Afterwards, we give a short overview of solution techniques found in the literature. Then, we present a new method for solving the general model which is based on ideas from the field of computational geometry. Theoretical as well as computational results underlining the efficiency of the new approach will be given. Finally, we show how to extend the model and solution algorithm to make it applicable for a broader range of applications and how to integrate the presented techniques into a GIS.

 

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AS THE NUMBER OF SNPS GROWS TOO LARGE ...

CONVIDAT: Kristel Van Steen. Ghent University, Belgium.

IDIOMA: Anglès

LLOC: Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa).

DATA: Divendres, 17 de novembre de 2006, a les 12:30

RESUM: Genetic association analysis is used in a variety of settings such as looking at the effects of markers in candidate genes, fine mapping under linkage peaks and even whole genome scans. If the marker genotype being tested is a known mutation which influence the trait, values of the trait will be directly associated with presence of absence of the mutation. However, more commonly, we are testing association between a disease trait and a SNP without a known causal relationship to the disease trait. This implies that usually association between the marker and the trait is present if there is allelic association between a mutation at the hypothesized disease locus and the marker being tested. Risch and Merikangas (1996) reported that it is necessary to collect over 2,000 families and to type at least 1,000,000 SNPs to detect a disease susceptibility allele in a genome-wide association scan, with a genotype relative risk of 1.5 and a frequency of 0.1. Due to difficulties in assessing global statistical significance and controlling false positives, but mainly due to the large costs involved in typing so many markers in several family members, TDT-studies have lost much of their attraction through history. However, many of these obstacles are about to be removed. Advances in genotyping technology (e.g., bead technology) have already driven down the cost of genotyping in the broader marketplace and will continue to do so. Moreover, the newly proposed screening methodology of (Van Steen et al., 2005) provides a clever way to handle the multiple testing problem in genome-wide family based association testing, identifying associations that achieve genome-wide significance. How to proceed for population-based data (case-control or cohort) is less clear. Perhaps the most essential question, issues in statistical genetics boil down to, remains: "How to deal with multiple testing when the number of SNPs grows too large .?"

 

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EL ESPACIO MUESTRAL DE LOS DATOS COMPOSICIONALES

CONVIDAT: Juan José Egozcue. Departament de Matemàtica Aplicada III, UPC

IDIOMA: Castellà

LLOC: Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa).

DATA: Divendres, 24 de novembre de 2006, a les 12:30

RESUM: Los vectores de componentes positivas, en los que la única información relevante son los cocientes entre sus componentes, se llaman composiciones. Normalmente se presentan en forma cerrada como partes por uno, porcentajes, probabilidades, ... y aparecen sistemáticamente en casi todos los campos de la ciencia. Desde los principios de la estadística moderna, se detectaron problemas en su tratamiento (p.e. la discusión de K. Pearson sobre correlaciones espúreas). La contribución de J. Aitchison (1986) constituye un hito en el análisis de estos datos, defendiendo el uso de log-cocientes y la representación en el símplex. Recientemente, se ha identificado el símplex como un espacio Euclídeo, con las operaciones perturbación y potenciación de Aitchison, y la correspondiente distancia y producto escalar, permitiendo de esta forma la representación de composiciones usando coordenadas ortogonales. El símplex es un espacio muestral con restricciones y esto provoca la mayor parte de los inconvenientes en el análisis estadístico. Pero el espacio muestral de las coordenadas es el espacio real no limitado, permitiendo así el uso de las técnicas estándar del análisis multivariante. En este contexto, se revisan el centro de una muestra, la varianza total y su descomposición, y la representación de modelos probabilísticos como la distribución normal en el símplex, para llegar a una visión global del análisis de datos composicionales.

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STOCHASTIC PROGRAMMING WITH STEP DECISION RULES: A HEURISTIC APPROACH

CONVIDAT: Jean-Philippe Vial. Department of Management Studies, University of Geneva, Suïssa.

IDIOMA: Anglès

LLOC: Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa).

DATA: Divendres, 1 de desembre de 2006, a les 12:30

RESUM: Stochastic programming with step decision rules, SPSDR, is an attempt to overcome the curse of computational complexity of multistage stochastic programming problems. SPSDR combines several techniques. The first idea is to work with independent experts. Each expert is confronted with a sample of scenarios drawn at random from the original stochastic process. The second idea is to have each expert work with step decision rules. The optimal decision rules of the individual experts are then averaged to form the final decision rule. The final solution is tested on a very large sample of scenarios. SPSDR is then tested against two alternative methods: regular stochastic programming on a problem with 3 stages and 2 recourses; robust optimization with affinely adjustable recourses on a 12-stage model. The performance of the new method turns out to be competitive on those examples, while it permits a tighter control on computational complexity than standard stochastic programming.

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PROCESOS PUNTUALES ESPACIALES PARA MODELADO BAYESIANO DE MUESTREOS DE TRANSECTOS EN LÍNEA

CONVIDAT: Carmen Fernández. Instituto Español de Oceanografía, Vigo.

IDIOMA: Castellà

LLOC: Aula C5016, Campus Nord, UPC (veure mapa).

DATA: Divendres, 15 de desembre de 2006, a les 12:30

RESUM: Los muestreos de transectos en línea se usan frecuentemente para la estimación de la abundancia de mamíferos marinos. Un barco viaja siguiendo unas trayectorias en línea dentro de la región geográfica de interés y observadores a bordo graban la posición de cada animal que ven. Debe tenerse en cuenta que algunos animales no se ven y habitualmente se supone que la probabilidad de que un animal sea avistado decrece a medida que su distancia al observador aumenta. Los estimadores tradicionales de abundancia a partir de este tipo de datos están basados en el diseño, basándose en que las trayectorias en línea seguidas por el barco sean aleatorias con respecto a la distribución espacial de los animales. No permiten la estimación de la distribución espacial de la población ni su relación con variables medioambientales o de otro tipo. Una forma de tratar estas dificultades es mediante métodos basados en el modelado, construyendo un modelo estocástico para la abundancia y distribución espacial de los animales y ajustándolo utilizando los datos de los observadores. Recientemente, ha habido gran interés en este tema y nuestro trabajo se encuadra dentro de este enfoque.

En concreto, presentamos un modelo para el número y posición de los animales utilizando un proceso puntual espacial cuya densidad refleja la heterogeneidad espacial de la población en la región de interés. Un aspecto crucial es el modelado de la intensidad, para lo cual utilizamos variables explicativas (tales como profundidad o temperatura) a la vez que se hace un suavizado espacial de la variabilidad residual. Como trabajamos dentro del enfoque bayesiano, se eligen distribuciones a priori para todas las cantidades desconocidas en el modelo. En la charla describiré en detalle el modelo, intentando proporcionar explicaciones intuitivas sobre cada uno de sus términos, así como los detalles fundamentales del algoritmo de Reversible Jump MCMC utilizado para el cómputo de la distribución a posteriori. Aplicamos el método a un muestreo de balletas minke en el mar Antártico, y comentaré nuestros resultados, comparándolos con otros publicados previamente en la literatura. Por último, mencionaré algunas de las muchas extensiones y modificaciones posibles.

Esto es un trabajo conjunto con Aki Niemi (Universidad de Jyvaskyla, Finlandia).

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