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1
Algoritmos Culturais
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2
Sumário
• Introdução
• Objetivo
• Níveis do Algoritmo Cultural (AC)
• Componentes
• Pseudo Código AG X AC
• Modelagem do AC
• Exemplo
• Referências
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3
Introdução
“A evolução cultural habilita as sociedades a evoluir ou a se adaptar ao seu ambiente em taxas que excedem as da evolução biológica
baseada somente na herança genética”. (Reynolds, 1998, p: 1).
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4
Introdução
Modelos e conceitos da Biologia inspiraram a resolução de problemas computacionais
(Algoritmos Genéticos ).
Novas metáforas interligam outras áreas do conhecimento à Ciência da Computação.
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5
Introdução
Algoritmos Culturais (AC):
• Melhora a taxa de aprendizado de um Algoritmo Evolutivo, adicionando mecanismo de pressão cultural para pressão evolutiva –BELIEFSPACE
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6
Introdução
• Sistema de dupla herança:
– genética e
– cultural
• pode adaptar-se melhor e responder com mais eficiência em problemas.
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7
•Filosofia de Algoritmos Culturais: aquisição de conhecimento pela evolução da população euso do conhecimento para guiar a busca.
• Empregados em problemas numéricos para aumentar a eficiência da busca.
Objetivo
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8
Processo de evolução cultural baseado em uma perspectiva micro e macro evolucionária.
Nível micro evolucionário: população de indivíduos:
características comportamentais modificadas e trocadas entre indivíduos.
Nível macro evolucionário: experiências individuais:
colecionadas no espaço de crença.
Níveis do AC
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9
Componentes do AC
Herança
População
Votação: Função de Aceitação
Espaço de Crença
Herança
Promoção: Função de Influência
Protocolo de Comunicação
Reprodução, Evolução
Função de Avaliação
• população, • espaço de crença e• protocolo de comunicação
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10
Componente população é modelado por Algoritmo Genético, Programação Genética ou sistemas de Multi-Agentes entre outros.
Herança
População
Votação: Função de Aceitação
Espaço de Crença
Herança
Promoção: Função de Influência
Protocolo de Comunicação
Reprodução, Evolução
Função de Avaliação
Componentes do AC
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11
Herança
População
Votação: Função de Aceitação
Espaço de Crença
Herança
Promoção: Função de Influência
Protocolo de Comunicação
Reprodução, Evolução
Função de Avaliação
O Espaço de Crença representa a influência que está sendo adquirida pela população durante o processo de evolução.
Componentes do AC
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12
Herança
População
Votação: Função de Aceitação
Espaço de Crença
Herança
Promoção: Função de Influência
Protocolo de Comunicação
Reprodução, Evolução
Função de Avaliação
O protocolo de comunicação é usado para determinar a interação entre a população e o espaço de crença.
Componentes do AC
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13
Procedimento básico do Algoritmos Genéticos:
Iníciot=0 ;primeira geraçãoinicializar população P(t) ;população inicial aleatóriaavaliar população P(t) ;calcula f(i) para cada
indivíduoenquanto (não condição_fim) faça
tt+1 ;próxima geraçãoselecionar P(t) de P(t-1)altera P(t) ;crossover e mutaçãoavaliar população P(t) ;calcula f(i) para cada
indivíduofim enquantofim
Algoritmo Genético
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14
Procedimento básico do Algoritmos Culturais:
Iníciot=0 ;primeira geraçãoinicializar população P(t) ;população inicial aleatóriaInicializar Espaço de Crença EP(t)avaliar população P(t) ;calcula f(i) para cada indivíduoenquanto (não condição_fim) faça
Comunicação (P(t), EP(t)); ;votaçãoAtualização EP(t); ;uso de operadores
culturaisComunicação (EP(t), P(t)); ;promoçãott+1 ;próxima geraçãoselecionar P(t) de P(t-1)altera P(t) ;crossover e mutaçãoavaliar P(t) ;calcula f(i) para cada indivíduo
fim enquantofim
Algoritmo Cultural
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15
Componentes do Algoritmo Cultural
Representação da População
Representação do Espaço de Crença
Operadores Culturais
Protocolo de Comunicação
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População
População do Algoritmo Cultural é modelada por Algoritmo Genético, Programação Genética, etc.
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17
Espaço de Crença
Espaço de Crença é composto por padrões que representam as características dos melhores indivíduos da população.
Espaço de Crença é representado por intervalos de números inteiros: (lim_inf, lim_sup)
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18
• GeneralizaçãoCaso existam genes na vizinhança de algum intervalo que compõe o Espaço de Crença, expande-se este intervalo de modo que passe a acomodar estes genes.
• EspecializaçãoCaso os genes pertencentes a algum intervalo que compõe o Espaço de Crença estejam concentrados em algum ponto deste intervalo, contrai-se este intervalo.
Operadores Culturais
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19
• FusãoEste é um caso particular de generalização onde existem genes na vizinhança de dois intervalos bastante próximos e por isso ambos os intervalos acabam se fundindo.
• FissãoEste é um caso particular de especialização na qual os genes pertencentes a determinado intervalo estão concentrados em mais de um ponto no interior deste intervalo.
Operadores Culturais
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20
Ajuste do Espeço de Crença com Operadores
Todo espaço de
busca
Espaço de Crença
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21
Ajuste do Espaço de Crença com Operadores
Especialização
Espaço de Crença
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22
Ajuste do Espaço de Crença com Operadores
Espaço de crença
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23
Ajuste do Espaço de Crença com Operadores
Generalização
Espaço de Crença
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24
Ajuste do Espaço de Crença com Operadores
Espaço de Crença
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25
Ajuste do Espaço de Crença com Operadores
Espaço de Crença
Fissão
Espaço de Crença
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26
Ajuste do Espaço de Crença com Operadores
Espaço de Crença
Espaço de Crença
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27
Ajuste do Espaço de Crença com Operadores
Fusão
Espaço de Crença
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28
Protocolo de Comunicação
Processo de Votação e Promoção
Herança
População
Votação
Espaço de Crença
Herança
Promoção
Reprodução, Evolução
Função de Avaliação
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29
Protocolo de Comunicação
Processo de Votação e Promoção
Herança
População
Votação
Espaço de Crença
Herança
Promoção
Reprodução, Evolução
Função de Avaliação
melhores indivíduos de uma geração do AG influenciam o espaço de crença
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30
Protocolo de Comunicação
Processo de Votação e Promoção
Herança
População
Votação
Espaço de Crença
Herança
Promoção
Reprodução, Evolução
Função de Avaliação
melhores indivíduos de uma geração do AG influenciam o espaço de crença
15 2
X YCromossomo
(8 15) ( 2 10)
Espaço de Crença
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31
Protocolo de Comunicação
Processo de Votação e Promoção
Herança
População
Votação
Espaço de Crença
Herança
Promoção
Reprodução, Evolução
Função de Avaliação
crenças atualizadas influenciam um componente da
população
15 2
X YCromossomo
(8 15) ( 2 10)
Espaço de Crença
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32
Protocolo de Comunicação
Processo de Votação e Promoção
Herança
População
Votação
Espaço de Crença
Herança
Promoção
Reprodução, Evolução
Função de Avaliação
crenças atualizadas influenciam um componente da
população
15 2
X YCromossomo
(8 15) ( 2 10)
Espaço de Crença
10 7
X YAv = Av + Bonus
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33
Exemplo
• Sistema de Otimização de Alternativas para Desenvolvimento de Campos de Petróleo
Dimensão do Grid de Reservatório
Curva de produção
Algoritmo de Otimização
AG ou AG / AC Operadores
Simulador de Reservatórios
(IMEX)
Cálculo do
VPL
Alternativa
DVVPL
bbs/t
)(tQ
t
ABT
Poços produtores
Poços injetores
Plataforma
Preço do Petróleo
Avaliação
Dimensão das Células do Grid
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34
Exemplo
• Modelagem do Cromossomo
X Y Z
Dir Dist X Y Z
Dir Dist X Y
Máscara de Ativação
Cromossomo
Verticais Horizontais
Injetores Produtores
X Y Z
Dir Dist
Injetores Produtores
0 0 1 1 0 0 1 1
X Y Z
Dir Dist X Y X Y X Y
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35
Exemplo
• Modelagem do Espaço de Crença
[3 12] [15 29] [1 29] [1 1] [0 1] [-27 23] [24 24] [23 24]
G(0) G(1) G(2) ................................................................... G(n)
Espaço de Crença
Crença do Gene (2)
x y z direção distância
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36
• Gráfico De desempenho do Algoritmo Otimizador
Exemplo
AG
15000 Avaliações
AG/AC
15000 Avaliações
Score
8.00E+089.00E+081.00E+091.10E+091.20E+091.30E+091.40E+091.50E+091.60E+091.70E+09
1 10 19 28 37 46 55 64 73 82 91 100 109 118 127 136 145 154
Gerações
Av
alia
çõ
es
Score
5.0000E+08
7.0000E+08
9.0000E+08
1.1000E+09
1.3000E+09
1.5000E+09
1.7000E+09
1.9000E+09
1 10 19 28 37 46 55 64 73 82 91 100 109 118 127 136 145
Gerações
Av
alia
çõ
es
8.2*108
15*108
18*108
5.1*108
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37
Exemplo
• Gráfico de desempenho do AG x AG/AC
Score
4,00E+08
6,00E+08
8,00E+08
1,00E+09
1,20E+09
1,40E+09
1,60E+09
1,80E+09
2,00E+09
1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 106 113 120 127 134 141 148 155
Gerações
Ava
liaçõ
es
Teste 3 Teste 7
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38
AG – 15000 Avaliações AG/AC - 15000 Avaliações
20 Injetores / 20 produtoresVPL = 1.57*109
15 Injetores / 16 produtoresVPL = 1.77*109
Exemplo
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39
Referências
• Robert G. Reynolds: An Introduction to Cultural Algorithms.
• Robert G. Reynolds, and ChanJin Chung: A Testbed for Solving Optimization Problems Using Cultural Algorithms.
• Robert G. Reynolds, and ChanJin Chung: A Self-adaptive Approach to Representation Shifts in Cultural Algorithms.
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40
Fim