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Tipo do documento: Dissertação
Título: Explorando o uso de regras de correspondência condicional na busca evolutiva por autômatos celulares classificadores de densidade binária
Autor: Cardoso, Alberto Luis Libório 
Primeiro orientador: Oliveira, Pedro Paulo Balbi de
Primeiro membro da banca: Ruivo , Eurico Luiz Prospero
Segundo membro da banca: França, Fabricio Olivetti de
Resumo: Autômatos celulares (ACs) são sistemas totalmente discretos, fundamentados em interações locais que, mesmo simples, podem ser capazes de produzir comportamentos complexos ou computabilidade universal. Um problema clássico de estudo da capacidade computacional dos ACs é a tarefa de classificação da densidade (DCT do inglês DensityClassification Task), na qual se objetiva determinar o bit predominante em uma sequência binária arbitrária. Investigou-se aqui a eficácia que uma nova representação de regras de ACs poderia ter nessa tarefa, já que a nova estrutura do espaço de busca, induzida pela nova representação, poderia ser benéfica, pois novos caminhos podem levar a encontrar regras que desempenhassem na DCT. Buscas evolutivas utilizando algoritmos genéticos foram realizadas em diferentes formulações do problema, inclusive em maiores dimensionalidades (mais estados) do espaço. As buscas evidenciaram impacto restrito na eficácia das regras encontradas. Os experimentos indicaram que o aumento da dimensionalidade provoca uma queda de eficácia dos indivíduos encontrados. Tal resultado contrasta com os disponíveis na literatura, e aponta limitações do esquema de representação utilizado quando aplicado a DCT.
Abstract: Cellular automata (CA) are discrete systems, fundamentally based upon local interactions, which, even though simple, may yield complex behaviour or universal computation. A classical problem to probe the computational capacity of CAs is the density classification task, whose objective is to decide the prevailing bit in an arbitrary binary sequence. Here we investigated the efficacy of a recent proposed representation of CA rules would have in that task, given that the new structure of the search space, induced by this new representation, might prove beneficial since new routes on that structure could lead to rules that perform well for such problem. Evolutionary searches using genetic algorithms were employed in different formulations of the density task, even in larger dimensionalities (more states) of the space, led to limited impact on the efficacy of the rules found. The results contrast with those found in the literature, pointing at limitations of the representation scheme employed applied to a density classification problem.
Palavras-chave: autômatos celulares
algoritmos genéticos
computação emergente
vida artificial
density classification task
Área(s) do CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Sigla da instituição: UPM
Departamento: Escola de Engenharia Mackenzie (EE)
Programa: Engenharia Elétrica
Agencia(s) de fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Citação: CARDOSO, Alberto Luis Libório. Explorando o uso de regras de correspondência condicional na busca evolutiva por autômatos celulares classificadores de densidade binária. 2021.54 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/4712
Data de defesa: 8-Dez-2020
Aparece nas coleções:Mestrado - Engenharia Elétrica e Computação

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