Evocycle : vida artificial em um ecossistema de algoritmos bio-inspirados

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Andrade, Felipe dos Santos Pinto de, 1986-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Computação natural
Vida artificial
Computação evolutiva
Ecossistema
Natural computation
Artificial life
Evolutionary computation
Biotic communities
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/2264
Resumo: Orientador: Ricardo da Silva Torres
id UNICAMP-30_cc5f9fabc534a18ee24b62e9ca1b345b
oai_identifier_str oai::1234579
network_acronym_str UNICAMP-30
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository_id_str
spelling Evocycle : vida artificial em um ecossistema de algoritmos bio-inspiradosEvocycle : artificial life in an ecosystem of bio-inspired algorithmsComputação naturalVida artificialComputação evolutivaEcossistemaNatural computationArtificial lifeEvolutionary computationBiotic communitiesOrientador: Ricardo da Silva TorresTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Vida artificial é a área de estudo que tem por objetivo reproduzir comportamentos análogos à vida em diferentes tipos de mídia. Na abordagem \emph{soft}, essa tarefa é realizada usando simulações em \emph{software}. Essa tese apresenta um arcabouço de vida artificial, chamado Evocycle, que utiliza diferentes meta-heurísticas bioinspiradas como agentes do sistema. Tais meta-heurísticas são parte do campo da Computação Evolutiva em Ciência da Computação, na qual a teoria biológica da evolução é tomada como inspiração para projetar algoritmos estocásticos de otimização. Na computação evolutiva clássica, frequentemente abordagens elitistas são utilizadas, como por exemplo usar funções de \emph{fitness} para selecionar indivíduos para novas gerações. No entanto, a seleção natural como observada na natureza não possui uma função de \emph{fitness} para avaliação. Neste trabalho, propomos um arcabouço que remove a ênfase do processo de seleção baseado apenas nos valores de {\em fitness}, e tenta uma abordagem diferente, baseada em relações ecológicas de alimentação, reprodução e predação, utilizando assim o valor de \emph{fitness} indiretamente. Nosso sistema de vida artificial forma um ecossistema no qual diferentes espécies são modeladas pela hibridização de algoritmos de inteligência coletiva e evolucionários, e a interação dessas espécies através das relações ecológicas constrói seu comportamento ao longo do tempo. Com essa abordagem, buscamos aumentar a plausibilidade biológica do sistema evolutivo em nossas simulações de vida artificial. Para validar o arcabouço proposto, nós o simulamos com implementações utilizando os algoritmos de \emph{Particle Swarm Optimization} (PSO), no qual a função de velocidade de cada partícula é definida por uma árvore de programação genética (GP), e o algoritmo de otimização \emph{Artificial Bee Colony} (ABC). Ao invés de um ciclo completo de seleção por função de \emph{fitness}, as árvores GP, que codificam cada partícula PSO, evoluem tomando como base a sobrevivência dentro da simulação, levando em conta fatores como energia interna, idade e proximidade de outros indivíduos. Este ecossistema foi estudado em \emph{benchmarks} de otimização contínua, e pela análise da variação da frequência genética de populações de interesse, nós observamos o desenvolvimento de dinâmicas ecológicas promissoras, resultado da pressão seletiva oriunda das interações ecológicas entre os agentes do sistema de vida artificial. Também avaliamos a resiliência da população de predadores no sistema utilizando estudos da teoria de catástrofes em Biologia. As principais contribuições deste trabalho consistem na proposta do sistema de vida artificial em si, o estudo da emergência do comportamento de busca dos agentes do sistema em um cenário evolutivo que buscava maior plausibilidade biológica, e a proposta de uso da análise das taxas de recuperação após perturbações na população para avaliar sua resiliênciaAbstract: Artificial life is the field of study that aims to reproduce life-like behavior in different types of media. In the soft approach, this task is performed using software simulations. This thesis presents an artificial life framework, named EvoCycle, which uses different bio-inspired meta-heuristics as agents of the system. Such meta-heuristics are part of the Evolutionary Computation field in Computer Science, in which the general theory of evolution is taken as inspiration to design stochastic optimization algorithms. In classic evolutionary computation, often elitist approaches are used, such as those based on fitness functions, to select individuals for new generations. However, natural selection as observed has no explicit fitness evaluation. In this work, we propose a framework that de-emphasizes the selection process based solely on fitness values, and tries a different approach based on ecological relationships of feeding, reproduction, and predation, using the fitness values indirectly. Our artificial life system composes an ecosystem where different species are modelled as a hybridization of swarm intelligence with evolutionary algorithms, and the interaction of the species through ecological relationships shapes their behaviour over time. With this approach, we seek to increase the biological plausibility of the evolution process in our artificial life simulations. To validate the proposed framework, we performed simulations with implementations based on the Particle Swarm Optimization~(PSO) algorithm, in which the velocity rule of each particle is defined by a Genetic Programming~(GP) tree and the Artificial Bee Colony~(ABC) algorithm. Instead of an explicit fitness-selection cycle, the GP trees composing individual PSO particles evolve based on surviving in the simulation, taking into account different factors, such as energy, hunger, mutation, and proximity to other individuals. This ecosystem is investigated on optimization benchmarks, and through the analysis of the variance of the gene frequency, we observed the development of promising ecological dynamics, resulting from the selective pressure coming from the ecological relationships between agents of the artificial life system. We also evaluate the resilience of a predator population in the system using biological studies of the catastrophe theory. The main contributions of the work are the proposal of the artificial life framework itself, the study of the emergence of search behavior of the agents in an evolutionary scenario that aimed to be more biologically plausible, and the proposal of using the analysis of recovery rates after perturbations to investigate the resilience of artificial populationsDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da ComputaçãoCNPQ141224/2016-9CAPES0[s.n.]Torres, Ricardo da Silva, 1977-Parpinelli, Rafael StubsRodrigues, DouglasDias, Ulisses MartinsCoelho, Guilherme PalermoUniversidade Estadual de Campinas. Instituto de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASAndrade, Felipe dos Santos Pinto de, 1986-20212021-07-30T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf1 recurso online (100 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/2264ANDRADE, Felipe dos Santos Pinto de. Evocycle: vida artificial em um ecossistema de algoritmos bio-inspirados. 2021. 1 recurso online (100 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/2264. Acesso em: 15 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1234579Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-12-20T14:11:09Zoai::1234579Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2021-12-20T14:11:09Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
dc.title.none.fl_str_mv Evocycle : vida artificial em um ecossistema de algoritmos bio-inspirados
Evocycle : artificial life in an ecosystem of bio-inspired algorithms
title Evocycle : vida artificial em um ecossistema de algoritmos bio-inspirados
spellingShingle Evocycle : vida artificial em um ecossistema de algoritmos bio-inspirados
Andrade, Felipe dos Santos Pinto de, 1986-
Computação natural
Vida artificial
Computação evolutiva
Ecossistema
Natural computation
Artificial life
Evolutionary computation
Biotic communities
title_short Evocycle : vida artificial em um ecossistema de algoritmos bio-inspirados
title_full Evocycle : vida artificial em um ecossistema de algoritmos bio-inspirados
title_fullStr Evocycle : vida artificial em um ecossistema de algoritmos bio-inspirados
title_full_unstemmed Evocycle : vida artificial em um ecossistema de algoritmos bio-inspirados
title_sort Evocycle : vida artificial em um ecossistema de algoritmos bio-inspirados
author Andrade, Felipe dos Santos Pinto de, 1986-
author_facet Andrade, Felipe dos Santos Pinto de, 1986-
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Torres, Ricardo da Silva, 1977-
Parpinelli, Rafael Stubs
Rodrigues, Douglas
Dias, Ulisses Martins
Coelho, Guilherme Palermo
Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
dc.contributor.author.fl_str_mv Andrade, Felipe dos Santos Pinto de, 1986-
dc.subject.por.fl_str_mv Computação natural
Vida artificial
Computação evolutiva
Ecossistema
Natural computation
Artificial life
Evolutionary computation
Biotic communities
topic Computação natural
Vida artificial
Computação evolutiva
Ecossistema
Natural computation
Artificial life
Evolutionary computation
Biotic communities
description Orientador: Ricardo da Silva Torres
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021
2021-07-30T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12733/2264
ANDRADE, Felipe dos Santos Pinto de. Evocycle: vida artificial em um ecossistema de algoritmos bio-inspirados. 2021. 1 recurso online (100 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/2264. Acesso em: 15 mai. 2024.
url https://hdl.handle.net/20.500.12733/2264
identifier_str_mv ANDRADE, Felipe dos Santos Pinto de. Evocycle: vida artificial em um ecossistema de algoritmos bio-inspirados. 2021. 1 recurso online (100 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/2264. Acesso em: 15 mai. 2024.
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1234579
Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
1 recurso online (100 p.) : il., digital, arquivo PDF.
dc.publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
publisher.none.fl_str_mv [s.n.]
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
instname_str Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron_str UNICAMP
institution UNICAMP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
repository.mail.fl_str_mv sbubd@unicamp.br
_version_ 1799140003839737856

Registros relacionados