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Tipo do documento: Dissertação
Título: Busca evolutiva por redes booleanas na tarefa de classificação de densidade
Autor: Mattos, Thiago de 
Primeiro orientador: Oliveira, Pedro Paulo Balbi de
Primeiro membro da banca: Ruivo , Eurico Luiz Prospero
Segundo membro da banca: Heredia Ruz, Gonzalo Andrés
Resumo: Redes Booleanas são compostas por nós que representam variáveis binárias computadas em função dos valores representados por nós adjacentes. Esta computação local leva a comportamentos globais, como a convergência para um estado fixo da rede. Tal comportamento é utilizado na tarefa de classificação de densidade, onde procura-se a convergência dos valores de todos os nós para um ponto fixo que reflete o estado predominante presente na configuração inicial da rede, ou seja, um objetivo global restrito a ações de caráter local. Neste trabalho são efetuadas buscas evolutivas de modo a encontrar regras e topologias de redes Booleanas com boa performance na classificação de densidade. Consideram-se exclusivamente vizinhanças irregulares e bidirecionais para todos os nós, representando inicialmente a função Booleana da rede através da regra da maioria da vizinhança. Primeiramente, efetuam-se buscas evolutivas por topologias de redes guiadas pela métrica ω, esta referente à classificação de redes de mundo pequeno, e em seguida, efetuam-se buscas evolutivas no espaço de possíveis funções Booleanas utilizando as topologias de redes encontradas anteriormente.
Abstract: Boolean networks consist of nodes that represent binary variables, which are computed as a function of the values represented by their adjacent nodes. This local processing entails global behaviors, such as the convergence to _xed points, a behavior found in the context of the density classi_cation problem, where the aim is the network's convergence to a fixed point of the prevailing node value in the initial global configuration of the network; in other words, a global decision is targeted, but according to a constrained, non-global action. In this work, we rely on evolutionary searches in order to _nd rules and network topologies with good performance in the task. All nodes' neighborhoods are assumed to be de_ned by non-regular and bidirectional links, and the Boolean function of the network initialized by the local majority rule. Firstly, is carried out a search in the space of network topologies, guided by the ω metric, related to the "small-worldness" of the networks, and then, in the space of Boolean functions, but constraining the network topologies to the best family identified in the previous experiment..
Palavras-chave: redes booleanas
autômatos celulares
classificação de densidade
computação evolutiva
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Sigla da instituição: UPM
Departamento: Faculdade de Computação e Informática (FCI)
Programa: Engenharia Elétrica
Citação: MATTOS, Thiago de. Busca evolutiva por redes booleanas na tarefa de classificação de densidade. 2018. 95 f. Dissertação( Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: http://tede.mackenzie.br/jspui/handle/tede/3657
Data de defesa: 2-Mai-2018
Aparece nas coleções:Mestrado - Engenharia Elétrica e Computação

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