Universidade Estadual do Piaui UESPI
Utilização de Heurísticas Bioinspiradas em Sistemas de Inteligência Coletiva para Otimização
do Roteamento de Redes Mesh
Leinylson Fontinele Pereira
Orientador: Prof. Esp. Jacks Renan Neves Fernandes
REFERENCIAL TEÓRICO
TRABALHOS RELACIONADOS
SIMULADOR ROTÓTIMA
ANÁLISE E RESULTADOS
CONCIDERAÇÕES FINAIS
Redes Mesh Representação por Grafos Otimização Sistemas Inteligentes Inteligência Coletiva Comportamento Social Formigas Artificias
Colônia de Formigas Config. Redes de Distribuição Algoritmo S-ACO (simples) Algoritmo ACO (genérico) Algoritmo ACA (clustering) Algoritmo PSO (partículas)
Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
2Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Introdução
O que vem por aí?
Obtenção das possíveis melhores rotas
Algoritmo S-ACO (simples)
Heurísticas bioinspiradas
Tomada de decisão
Qualidade das soluções
Comportamento global
Dorigo (1992; 1996), Gambardella (1999), Campello (2012).
Alguns conceitos – Trabalhos e aplicações - Resultados - Considerações
INTRODUÇÃO
REFERENCIAL TEÓRICO
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SIMULADOR ROTÓTIMA
ANÁLISE E RESULTADOS
CONCIDERAÇÕES FINAIS
Redes Mesh Representação por Grafos Otimização Sistemas Inteligentes Inteligência Coletiva Comportamento Social Formigas Artificias
Colônia de Formigas Config. Redes de Distribuição Algoritmo S-ACO (simples) Algoritmo ACO (genérico) Algoritmo ACA (clustering) Algoritmo PSO (partículas)
Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
3Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Referencial Teórico
Redes Mesh - Wireless Mesh Networks (WMN’s)
Auto-organizadas e autoconfiguradas.
fonte da imagem: Disponível em: http://www.computerhope.com. Acesso em 30/01/2013.
Redes Mesh REFERENCIAL TEÓRICO
REFERENCIAL TEÓRICO
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SIMULADOR ROTÓTIMA
ANÁLISE E RESULTADOS
CONCIDERAÇÕES FINAIS
Redes Mesh Representação por Grafos Otimização Sistemas Inteligentes Inteligência Coletiva Comportamento Social Formigas Artificias
Colônia de Formigas Config. Redes de Distribuição Algoritmo S-ACO (simples) Algoritmo ACO (genérico) Algoritmo ACA (clustering) Algoritmo PSO (partículas)
Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
4Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Referencial Teórico
Redes Mesh - Wireless Mesh Networks (WMN’s)
Fornecem vantagens para a comunicação de dados em relação a
outros tipos de redes sem fio.
fonte da imagem: http://www.radioenge.com.br/redemesh.html
Redes Mesh REFERENCIAL TEÓRICO
REFERENCIAL TEÓRICO
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SIMULADOR ROTÓTIMA
ANÁLISE E RESULTADOS
CONCIDERAÇÕES FINAIS
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Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
5Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Referencial Teórico
Representação por Grafos
Vértices (nós)
Conexo
Direcionado
Ponderado
fonte das imagens: http://pt.wikipedia.org/wiki/Grafos
Conexões (arestas) Matriz de
valores
Representação por Grafos
REFERENCIAL TEÓRICO
REFERENCIAL TEÓRICO
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Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
6Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Referencial Teórico
Otimização REFERENCIAL TEÓRICO
Otimização Otimização
Combinatória. Existe uma grande quantidade discreta de possíveis
soluções.
fonte das imagens: GESTÃO – Revista de Administração e Sistemas de Informação, n. 10, 2008 (grifo nosso).
REFERENCIAL TEÓRICO
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Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
7Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Referencial Teórico
Sistemas Inteligentes
“A propriedade de um sistema onde o comportamento de vários agentes
simples interagindo direta ou indiretamente ao agir em seu ambiente local
acarreta na emergência de um comportamento global “inteligente”...
(Engelbrecht, 2005)
REFERENCIAL TEÓRICO
Sistemas Inteligentes
fonte das imagens: Disponível em: <depositphotos.com>. Acesso em: 30 jan. 2013.
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Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
8Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Referencial Teórico
Inteligência Coletiva (Swarm Intelligence)
Inteligência
Coletiva
Proximidade
Estabilidade
AdaptabilidadeDiversidade
Qualidade
REFERENCIAL TEÓRICO
Inteligência Coletiva
REFERENCIAL TEÓRICO
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Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
9Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Referencial Teórico
Comportamento Social
fonte das imagens: Disponível em: <http://www.infopedia.pt>. Acesso em: 13 jan. 2013
REFERENCIAL TEÓRICO
Comportamento Social
REFERENCIAL TEÓRICO
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Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
10Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Referencial Teórico
Formigas Artificiais
Trilha de feromônio artificial.
Histórico da colônia
Evaporação permite que a colônia de formigas lentamente esqueça seu histórico.
fonte da imagem: Hölldobler e Wilson (1990)
Evaporação dos feromônios
REFERENCIAL TEÓRICO
Formigas Artificias
REFERENCIAL TEÓRICO
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Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
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11Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Sistemas de Formigas e Suas Aplicações (Trabalhos
Relacionados)
Colônia de Formigas
Auto-organização
Habilidade restringida
Política de decisão local estocástica
Constroem novas soluções
Avalia a solução
Deposita uma trilha de feromônio
Com o passar do tempo, o feromônio irá evaporar...
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Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
12Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Como acontece?
Sistemas de Formigas e Suas Aplicações (Trabalhos
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Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
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INTRODUÇÃO
13Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Sistemas de Formigas e Suas Aplicações (Trabalhos
Relacionados)
Configuração de Redes de Distribuição Via Algoritmo de Formigas
A configuração de redes de distribuição é formulada como um problema
de otimização para ser resolvido mediante aplicação de um método
alternativo: o Ant Colony Optimization (ACO).
fonte: Dorigo, 1992.
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Config. Redes de Distribuição
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Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
14Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Sistemas de Formigas e Suas Aplicações (Trabalhos
Relacionados)
Algoritmo Simples de Otimização por Colônias de Formigas (S-ACO)
O ACO simples (S-ACO) pode ser utilizado para determinar uma solução
para o problema do caminho mais curto definido no grafo TRABALHOS RELACIONADOS
Algoritmo S-ACO (simples)
fonte: Dorigo, 1992.
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Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
15Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Sistemas de Formigas e Suas Aplicações (Trabalhos
Relacionados)
Algoritmo Genérico de Otimização por Colônias de Formigas (ACO)
Biologia Algoritmo ACO
FormigaAgente usado para construir soluções para o
problema
Colônia de formigasGrupo de agentes que cooperam entre si
(formigas artificiais)
Trilha de feromônio
Alteração do ambiente causada pelas formigas
artificiais com o intuito de estabelecer uma
comunicação indireta com as outras formigas da
colônia
Evaporação do
feromônio
Diminuição do coeficiente de feromônio de um
determinado ramo em função do tempo
decorrido
fonte: (Leandro N. de C. & Fernando J. V. Z. - DCA/FEEC/Unicamp). Disponível em: <ftp://ftp.dca.fee.unicamp.br/pub/docs/vonzuben/ia006_03/topico4_03.pdf>. Acesso em: 26 set. 2012.
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Algoritmo ACO (genérico)
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Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
16Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Sistemas de Formigas e Suas Aplicações (Trabalhos
Relacionados)
Agrupamento por Colônias de Formigas (ACA)
Biologia (Ant
Clustering)Algoritmo ACA
Ambiente (Arena)Grade (Grid) bidimensional onde os itens são
posicionados e as formigas se movem
FormigaAgente apto a mover-se, coletar e largar itens
no ambiente
Colônia de FormigasGrupo de agentes que cooperam entre si
(formigas artificiais)
Corpos e larvas de
formigasItens (dados de entrada, etc)
Pilha (grupos) de
corposClusters de itens
Visibilidade de uma
formigaFração de itens percebidos
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Algoritmo ACA (clustering)
fonte: (Leandro N. de C. & Fernando J. V. Z. - DCA/FEEC/Unicamp). Disponível em: <ftp://ftp.dca.fee.unicamp.br/pub/docs/vonzuben/ia006_03/topico4_03.pdf>. Acesso em: 26 set. 2012.
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Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
17Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Sistemas de Formigas e Suas Aplicações (Trabalhos
Relacionados)Adaptação Social do Conhecimento
Utilizada inicialmente para determinar pesos e definir a arquitetura de Redes Neurais Artificiais (RNA),
Particle Swarm Optimization (PSO)
Avalie
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Algoritmo PSO (partículas)
fonte das imagens: Disponível em: <depositphotos.com>. Acesso em: 30 jan. 2013.
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Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
18Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Sistemas de Formigas e Suas Aplicações (Trabalhos
Relacionados)De Sistemas Sociais para Enxames de Partículas
Sociocognição Algoritmo PSO
Indivíduo Partícula
População de indivíduos Enxame de Partículas
Esquecimento e
aprendizagem
Incremento ou decremento nos valores de
algumas propriedades dos indivíduos
(partículas)
Experiência própria de
um indivíduo
Cada partícula possui algum conhecimento
de sua história (desempenho) e emprega este
conhecimento para direcionar seus próximos
movimentos
Interações sociais
Cada partícula também possui informações
sobre a vida (desempenho) de outras
partículas e aplica tal conhecimento para
orientar seus próximos movimentos
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Algoritmo PSO (partículas)
fonte: (Leandro N. de C. & Fernando J. V. Z. - DCA/FEEC/Unicamp). Disponível em: <ftp://ftp.dca.fee.unicamp.br/pub/docs/vonzuben/ia006_03/topico4_03.pdf>. Acesso em: 26 set. 2012.
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Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
19Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Simulador RotÓtima
Modelagem do Ambiente
SIMULADOR ROTÓTIMA Ambiente de Simulação
REFERENCIAL TEÓRICO
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Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
20Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Modelagem do Ambiente
Simulador RotÓtima
SIMULADOR ROTÓTIMA Ambiente de Simulação
REFERENCIAL TEÓRICO
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Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
21Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Topologias Utilizadas
Simulador RotÓtima
SIMULADOR ROTÓTIMA
Topologias Utilizadas
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Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
22Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Probabilidade de Transição
fonte da imagem: Disponível em: <http://liderar.webnode.com/products/lideranca>. Acesso em: 28 jan. 2013
Simulador RotÓtima
SIMULADOR ROTÓTIMA
Probabilidade de Transição
fonte: Dorigo, 1992.
REFERENCIAL TEÓRICO
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Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
23Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Qualidade da Solução
Simulador RotÓtima
Inverso do comprimento em termos da distância física entre o nó origem e o nó destino.
SIMULADOR ROTÓTIMA
Qualidade da Solução
fonte: Dorigo, 1992.
REFERENCIAL TEÓRICO
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Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
24Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Atualização da Trilha de Feromônio
Simulador RotÓtima
“Quando uma formiga deposita feromônio numa determinada conexão, ela está aumentando a probabilidade de que esta conexão seja selecionada por outra formiga, reforçando uma determinada trilha” (DORIGO, 1992).
SIMULADOR ROTÓTIMA
Update da Trilha de Feromônio
fonte: Dorigo, 1992.
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Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
25Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Evaporação da Trilha de Feromônio
Simulador RotÓtima
Para evitar uma convergência prematura em uma região subótima
SIMULADOR ROTÓTIMA
Evaporação do Feromônio
fonte: Dorigo, 1992.
REFERENCIAL TEÓRICO
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Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
26Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Critérios de Parada
O número máximo de iterações excedido.
Solução aceitável encontrada.
Estagnação.
Simulador RotÓtima
SIMULADOR ROTÓTIMA
Critérios de Parada
fonte: Dorigo, 1992.
REFERENCIAL TEÓRICO
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Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
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INTRODUÇÃO
27Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Descrição do Pseudocódico
Simulador RotÓtima
SIMULADOR ROTÓTIMA
Descrição do Pseudocódigo
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Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
28Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Análises e Resultados
Variação das Taxas de Feromônio
Experimento da Ponte Binária
ANÁLISE E RESULTADOS
fonte: Denenbourg et al., 1990
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Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
29Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Análises e Resultados
Variação das Taxas de Feromônio - Topologia Depositado pelas formigas, o feromônio varia em
virtude dos movimentos de exploração e explotação para a construção da solução ótima do grafo
Eficácia do algoritmo quanto à obtenção da possível melhor rota
ANÁLISE E RESULTADOS
REFERENCIAL TEÓRICO
TRABALHOS RELACIONADOS
SIMULADOR ROTÓTIMA
ANÁLISE E RESULTADOS
CONCIDERAÇÕES FINAIS
Redes Mesh Representação por Grafos Otimização Sistemas Inteligentes Inteligência Coletiva Comportamento Social Formigas Artificias
Colônia de Formigas Config. Redes de Distribuição Algoritmo S-ACO (simples) Algoritmo ACO (genérico) Algoritmo ACA (clustering) Algoritmo PSO (partículas)
Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
30Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Análises e Resultados
Variação das Taxas de Feromônio - Soluções Encontradas
ANÁLISE E RESULTADOS
REFERENCIAL TEÓRICO
TRABALHOS RELACIONADOS
SIMULADOR ROTÓTIMA
ANÁLISE E RESULTADOS
CONCIDERAÇÕES FINAIS
Redes Mesh Representação por Grafos Otimização Sistemas Inteligentes Inteligência Coletiva Comportamento Social Formigas Artificias
Colônia de Formigas Config. Redes de Distribuição Algoritmo S-ACO (simples) Algoritmo ACO (genérico) Algoritmo ACA (clustering) Algoritmo PSO (partículas)
Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
31Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Análises e Resultados
Variação das Taxas de Feromônio – Incremeto de Feromônio
ANÁLISE E RESULTADOS
REFERENCIAL TEÓRICO
TRABALHOS RELACIONADOS
SIMULADOR ROTÓTIMA
ANÁLISE E RESULTADOS
CONCIDERAÇÕES FINAIS
Redes Mesh Representação por Grafos Otimização Sistemas Inteligentes Inteligência Coletiva Comportamento Social Formigas Artificias
Colônia de Formigas Config. Redes de Distribuição Algoritmo S-ACO (simples) Algoritmo ACO (genérico) Algoritmo ACA (clustering) Algoritmo PSO (partículas)
Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
32Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Análises e Resultados
Pré-forrageamento
ANÁLISE E RESULTADOS
fon
te:
Den
en
bou
rg e
t al., 1
99
0
fon
te:
Den
en
bou
rg e
t al., 1
99
0
Pós-forrageamento
REFERENCIAL TEÓRICO
TRABALHOS RELACIONADOS
SIMULADOR ROTÓTIMA
ANÁLISE E RESULTADOS
CONCIDERAÇÕES FINAIS
Redes Mesh Representação por Grafos Otimização Sistemas Inteligentes Inteligência Coletiva Comportamento Social Formigas Artificias
Colônia de Formigas Config. Redes de Distribuição Algoritmo S-ACO (simples) Algoritmo ACO (genérico) Algoritmo ACA (clustering) Algoritmo PSO (partículas)
Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
33Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Considerações Finais
Demonstração da forma de atuação de agentes inteligentes baseada na inteligência de enxames.
Aplicações que podem ser desenvolvidas
A solução heurística confirma a possibilidade da utilização de um conhecimento simples para solucionar problemas complexos
S-ACO
CONCIDERAÇÕES FINAIS
REFERENCIAL TEÓRICO
TRABALHOS RELACIONADOS
SIMULADOR ROTÓTIMA
ANÁLISE E RESULTADOS
CONCIDERAÇÕES FINAIS
Redes Mesh Representação por Grafos Otimização Sistemas Inteligentes Inteligência Coletiva Comportamento Social Formigas Artificias
Colônia de Formigas Config. Redes de Distribuição Algoritmo S-ACO (simples) Algoritmo ACO (genérico) Algoritmo ACA (clustering) Algoritmo PSO (partículas)
Topologias Utilizadas
Descrição do Pseudocódigo
Evaporação do Feromônio
Qualidade da Solução
Probabilidade de Transição
Update da Trilha de Feromônio
Critérios de Parada
Ambiente de Simulação
INTRODUÇÃO
34Universidade Estadual do Piaui - UESPI
Não apenas simular, mas também implementar em robôs reais.
Utilização do algoritmo base, para criação de frameworks.
A utilização conjunta de mais de um tipo de feromônio.
fonte das imagens: Disponível em: <http://www.arduinoos.com/2010>. Acesso em: 20 jan. 2013
Considerações Finais
CONCIDERAÇÕES FINAIS
Simulação
35Universidade Estadual do Piaui UESPI
36
Obrigado!
Universidade Estadual do Piaui - UESPI
“Talvez não tenha conseguido fazer o melhor, mas lutei para que o melhor fosse feito. Não sou o que deveria ser, mas Graças a Deus, não sou o que era antes”. (Martin Luther King)
fonte das imagens: Disponível em: <www.aescoladavida.com>. Acesso em: 26 jan. 2013.
Bibliografia
37Universidade Estadual do Piaui - UESPI
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Annual Report Cisco, 2006. Disponível em: <http://www.cisco.com/web/about/ac49/ac20/ac19/ar2006/index.html> Acesso em: 30 jan. 2013.
ANTONIOLI, Leonardo. Estatísticas, Dados e Projeções Atuais Sobre a Internet no Brasil. 14 de dez. de 2012. Disponível em: < http://tobeguarany.com/internet_no_brasil.php> . Acesso em: 30 jan. 2013.
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AZEVEDO, Nuno. Guia de Estudo: Redes e Internet, Escola Básica Integrada de Angra do Heroísmo - Tecnologias da Informação e Comunicação, 2005. Disponível em: <http://www.ebiah.edu.pt/eb23ah.edu.pt/Sala%20de%20Estudo/centrorecursostic/Redes%20e%20Internet/Guia%20de%20Estudo%20-%20Redes%20e%20Internet.pdf>. Acesso em: 04 jan. 2012.
BONABEAU, DORIGO e THERAULAZ. Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems. Oxford Press, 1999.
CAMPELLO, R. J. G. B. et al. Computação Natural: Uma Breve Visão Geral. Disponível em <http://www.ica.ele.puc-rio.br/nanobio2004>. Acesso em: 07 jul. 2012.
CASTRO, Leandro N. de, ZUBEN, Fernando J. Von, Introdução à Computação Natural, IA006 – DCA/FEEC/Unicamp, 2005. Disponível em: <ftp://ftp.dca.fee.unicamp.br/pub/docs/vonzuben/ia006_03/topico4_03.pdf>. Acesso em: 26 set. 2012.
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HANSEN P. The steepest ascent mildest descent heuristic for combinatorial programming. In Congress on Numerical Methods in Combinatorial Optimization, Capri, Italy, 1986.
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Universidade Estadual do Piaui - UESPI 40
“Sistema é um conjunto de partes interagentes e interdependentes que, consequentemente, formam um todo unitário com determinado objetivo e efetuam determinada função”
Djalma de Pinho Rebouças de Oliveira
fonte das imagens: Disponível em: <depositphotos.com>. Acesso em: 30 jan. 2013.
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