Agrupamento espacial em robótica de enxame.

Os Sistemas Multi-Robôs proporcionam vantagens sobre um robô individual, quando da realização de uma tarefa com maiores velocidade, precisão e tolerância a falhas. Os estudos dos comportamentos sociais na natureza têm permitido desenvolver algoritmos bio-inspirados úteis na área da robótica de enxame. Seguindo instruções simples e repetitivas, grupos de robôs, fisicamente limitados, conseguem solucionar problemas complexos. Quando existem duas ou mais tarefas a serem realizadas e o conjunto de robôs é heterogêneo, é possível agrupá-los de acordo com as funcionalidades neles disponíveis. No caso em que o conjunto de robôs é homogêneo, o agrupamento pode ser realizado considerando a posição relativa do robô em relação a uma tarefa ou acrescentando alguma característica distintiva. Nesta dissertação, é proposta uma técnica de clusterização espacial baseada simplesmente na comunicação local de robôs. Por meio de troca de mensagens entre os robôs vizinhos, esta técnica permite formar grupos de robôs espacialmente próximos sem precisar movimentar os robôs. Baseando-se nos métodos de clusterização de fichas, a técnica proposta emprega a noção de fichas virtuais, que são chamadas de cargas, sendo que uma carga pode ser estática ou dinâmica. Se uma carga é estática permite determinar a classe à qual um robô pertence. Dependendo da quantidade e do peso das cargas disponíveis no sistema, os robôs intercambiam informações até alcançar uma disposição homogênea de cargas. Quando as cargas se tornam estacionárias, é calculada uma densidade que permite guiar aquelas que estão ainda em movimento. Durante as experiências, foi observado visualmente que as cargas com maior peso acabam se agrupando primeiro enquanto aquelas com menor peso continuam se deslocando no enxame, até que estas cargas formem faixas de densidades diferenciadas para cada classe, alcançando assim o objetivo final que é a clusterização dos robôs.

Localização colaborativa em robótica de enxame.

Diversas das possíveis aplicações da robótica de enxame demandam que cada robô seja capaz de estimar a sua posição. A informação de localização dos robôs é necessária, por exemplo, para que cada elemento do enxame possa se posicionar dentro de uma formatura de robôs pré-definida. Da mesma forma, quando os robôs atuam como sensores móveis, a informação de posição é necessária para que seja possível identificar o local dos eventos medidos. Em virtude do tamanho, custo e energia dos dispositivos, bem como limitações impostas pelo ambiente de operação, a solução mais evidente, i.e. utilizar um Sistema de Posicionamento Global (GPS), torna-se muitas vezes inviável. O método proposto neste trabalho permite que as posições absolutas de um conjunto de nós desconhecidos sejam estimadas, com base nas coordenadas de um conjunto de nós de referência e nas medidas de distância tomadas entre os nós da rede. A solução é obtida por meio de uma estratégia de processamento distribuído, onde cada nó desconhecido estima sua própria posição e ajuda os seus vizinhos a calcular as suas respectivas coordenadas. A solução conta com um novo método denominado Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), ora proposto com o objetivo de melhorar a qualidade da posição inicial dos nós desconhecidos em caso de falhas durante o reconhecimento dos nós de referência. O refinamento das posições é feito com base nos algoritmos de busca por retrocesso (BSA) e de otimização por enxame de partículas (PSO), cujos desempenhos são comparados. Para compor a função objetivo, é introduzido um novo método para o cálculo do fator de confiança dos nós da rede, o Fator de Confiança pela Área Min-Max (MMA-CF), o qual é comparado com o Fator de Confiança por Saltos às Referências (HTA-CF), previamente existente. Com base no método de localização proposto, foram desenvolvidos quatro algoritmos, os quais são avaliados por meio de simulações realizadas no MATLABr e experimentos conduzidos em enxames de robôs do tipo Kilobot. O desempenho dos algoritmos é avaliado em problemas com diferentes topologias, quantidades de nós e proporção de nós de referência. O desempenho dos algoritmos é também comparado com o de outros algoritmos de localização, tendo apresentado resultados 40% a 51% melhores. Os resultados das simulações e dos experimentos demonstram a eficácia do método proposto.

一种改进的自适应逃逸微粒群算法及实验分析

分析了变异操作对微粒群算法（panicle swarm optimization，简称PSO）的影响，针对收敛速度慢、容易陷入局部极小等缺点，结合生物界中物种发现生存密度过大时会自动分家迁移的习性，给出了一种自适应逃逸微粒群算法，并证明了它依概率收敛到全局最优解．算法中的逃逸行为是一种简化的确定变异操作．当微粒飞行速度过小时，通过逃逸运动使微粒能够有效地进行全局和局部搜索，减弱了随机变异操作带来的不稳定性、典型复杂函数优化的仿真结果表明，该算法不仅具有更快的收敛速度，而且能更有效地进行全局搜索．

增量式个性化推荐系统研究

互联网个性化推荐系统(Internet personal recommender systems)是根据用户的兴趣推荐最相关的互联网信息给用户的系统。在网上信息过载矛盾越来越严重、用户信息检索的个性化需求日益增强的现状下，推荐系统已经在搜索引擎、电子商务、网上社区等互联网关键应用中起到了关键性的作用，并且越来越受到重视。 然而，在大型网站上部署一个成熟推荐系统的代价依然很大，需要大量的计算和存储资源，推荐的准确性也依然有很大提升空间和需求，这就为推荐系统的研究提供了很多挑战。在这些挑战中推荐算法的准确性和可扩展性一直是该领域最为关注的两个问题，所谓推荐的准确性是指推荐的信息中用户真正感兴趣的比例，而可扩展性指的是系统能否在可容忍的时间和空间复杂度内处理海量的数据。如何在提高算法推荐准确性的同时增强算法的可扩展性是推荐系统改进的主要研究目标。然而，目前学术界的研究更多侧重于提高推荐算法的准确性，而对于可扩展性，很多准确性很高的算法由于需要比较复杂的计算，处理大规模动态数据的能力往往比较有限，并且它们的评测实验中并没有将可扩展性纳入到评价范畴，导致这些算法目前还很难在工业界大规模应用。 本论文的研究试图解决这一问题。通过在推荐算法中借鉴增量学习(Incremental learning)的思想，即考虑最新的训练数据来更新原有的机器学习模型，不需要或仅需要参考部分旧的训练数据，相对于使用全部数据也即批量的处理方式，增量式改进可以大大降低模型更新的复杂度，从而可以大幅度提高推荐算法在遇到新的训练数据时推荐模型更新的效率，降低计算代价，使得推荐模型的更新可以更加及时，进而提高推荐结果的准确性。具体来说，我们在提出了两种新的增量式协同过滤算法的同时，采用增量式学习的方法对目前准确性最好的若干推荐算法进行加速，特别是提高这些算法面对新的训练数据的更新模型的速度和效率，从而为这些算法的大规模的应用提供了可能。另一方面，新的训练数据包含了最新的用户兴趣，因此相对于旧的训练数据，算法在做更新时应给予更高的权重，这样才能做到推荐的结果在考虑到用户长期兴趣的同时，特别考虑用户近期的兴趣，从而使得推荐结果更加准确。这两方面归纳起来，我们旨在通过增量式学习使得推荐算法在更新时更加高效和精确，真正适用于互联网上海量数据的推荐，同时对其他增量式推荐系统方面的研究也具有借鉴意义。我们的改进工作主要包括以下几个方面： 基于主题模型的增量式推荐算法。主题模型，特别是概率隐含主题模型(PLSA)是一种广泛应用于推荐系统的主流方法，在文本推荐、图像推荐以及协同过滤推荐领域都有着很好的推荐效果。目前制约PLSA算法取得更大成功的重要因素就是PLSA算法更新的复杂度过高，使得学习模型的更新只能做批量式处理，这样就导致推荐的时效性不高，也没有办法体现用户的最新的兴趣和整体的最新动态。我们提出了一种增量式学习方法，可以应用于文本分析领域和协同过滤领域，当有新的训练数据到来时，对于基于文本的推荐，增量式更新方法仅寻找最相关的用户和文本以及涉及到的单词进行主题分布的更新，并给予新的文本以更高权重；对于协同过滤，我们的方法仅对当前用户所评分过得物品以及当前物品所涉及的用户进行更新，大大降低了更新的运算复杂度，提高了新数据在推荐算法中所占的权重，使得推荐更加准确、及时。我们的算法在天涯问答文本数据集上和MovieLens电影推荐数据集、Last.FM歌曲推荐数据集、豆瓣图书推荐数据集等协同过滤数据集上取得了很好的效果。 基于蚁群算法(Ant colony algorithm)的协同过滤推荐方法。受到群体智能(Swarm intelligence)算法的启发，我们提出了一种类似于蚁群算法的协同过滤推荐方法——Ant Collaborative Filtering，初始化阶段该方法给予每个用户或一组用户以全局唯一的单位数量的信息素，当用户对物品评分或者用户表示对该物品感兴趣时，用户所携带的信息素相应的传播到该物品上，同时该物品上已有的信息素（初始化为0）也会相应的传播给该用户；此外，用户和物品所携带的信息素会随着时间的推移有一定速率的挥发，通过挥发机制，可以在推荐时更重视用户近期的兴趣；推荐阶段，按照用户和物品所携带的信息素的种类和数量，我们可以得到相应的相似度，进而通过经典的相似度比较的方法来进行推荐。基于蚁群的协同过滤方法的优势在于可以有效的降低训练数据中的稀疏性，并且推荐算法可以实时的进行更新和推荐，同时考虑了用户兴趣随着时间的变化。我们在MovieLens电影评分、豆瓣书籍推荐、Last.FM音乐推荐数据集上验证了我们的方法。最后，我们建立了一个互联网新闻推荐系统，该系统以Firefox插件形式实现，自动采集用户浏览兴趣和偏好，后端使用不同的推荐算法推荐用户感兴趣的新闻给用户。 基于联合聚类(Co-clustering)的两阶段协同过滤方法。聚类(Clustering)是一种缩小数据规模、降低数据稀疏性的有效方法。对于庞大而稀疏的协同过滤训练数据来说，聚类是一种很自然事实上也的确很有效的预处理方法。因此我们提出了一种两阶段协同过滤框架：首先通过我们提出的一种联合聚类的方法，将原始评分矩阵分解成很多维度很小的块，每一块里面包含相似的用户对相似的物品的评分，然后通过矩阵拟合的方法（我们使用了非负矩阵分解NMF和主题模型PLSA）来对这些小块中的未知评分进行预测。当用户新增了对于某物品的一条评分，我们仅需要更新该用户或该物品所处的数据块进行重新评分预估，大大加快了评分预估的速度。我们在MovieLens电影评分数据集上验证了该算法的效果。 本文的研究成果不仅可以直接应用于大型推荐系统中，而且对于增量式推荐系统的后续研究也具有一定的指导意义。首先基于PLSA的增量式推荐算法对于其他基于图模型的推荐系统具有借鉴价值，其次蚁群推荐算法为一类新的、基于群体智能(Swarm intellignece)的协同过滤算法做出了有价值的探索，最后我们提出的两阶段协同过滤框架对于提高推荐算法的可扩展性和更新效率提出了一个通用的有效解决方案。 推荐系统是一个无止尽的优化的过程，除了推荐精度的不断提高之外，推荐算法的性能随着互联网上数据量的增加也需要进一步提高，增量式学习无疑是提高推荐算法更新速度最重要的方法，本文的研究为这一方向提供了参考。

Performing Feature Selection with ACO

R. Jensen, 'Performing Feature Selection with ACO. Swarm Intelligence and Data Mining,' A. Abraham, C. Grosan and V. Ramos (eds.), Studies in Computational Intelligence, vol. 34, pp. 45-73. 2006.

Simultaneous ant colony optimisation algorithms for learning linguistic fuzzy rules

M. Galea and Q. Shen. Simultaneous ant colony optimisation algorithms for learning linguistic fuzzy rules. A. Abraham, C. Grosan and V. Ramos (Eds.), Swarm Intelligence in Data Mining, pages 75-99.

Exploring processes of indeterminate determinism in music composition, programming and improvisation

This portfolio consists of 15 original musical works. Taking the form of electronic and acousmatic music, multimedia, and scores, these chamber works serve as a result of experimentation and improvisation with individually built computer interfaces. The accompanying commentary provides discourse on the conceptual practice of these interfaces becoming a compositional entity that present a multi-interpretative opportunity to explore, engage, and personalise. Following this, the commentary examines the path of creative decisions and musical choices that formed both these interfaces and the resulting musical and visual works. This portfolio is accompanied by interfaces used, transcoded interfacing behavioural information, and documented improvisational findings.

Ant colony system based approach to single machine scheduling problems: weighted tardiness scheduling problem

The paper introduces an approach to solve the problem of generating a sequence of jobs that minimizes the total weighted tardiness for a set of jobs to be processed in a single machine. An Ant Colony System based algorithm is validated with benchmark problems available in the OR library. The obtained results were compared with the best available results and were found to be nearer to the optimal. The obtained computational results allowed concluding on their efficiency and effectiveness.

Self-organization for scheduling in agile manufacturing

Agility refers to the manufacturing system ability to rapidly adapt to market and environmental changes in efficient and cost-effective ways. This paper addresses the development of self-organization methods to enhance the operations of a scheduling system, by integrating scheduling system, configuration and optimization into a single autonomic process requiring minimal manual intervention to increase productivity and effectiveness while minimizing complexity for users. We intend to conceptualize real manufacturing systems as interacting autonomous entities in order to build future Decision Support Systems (DSS) for Scheduling in agile manufacturing environments.

Music and evolutionary computation

This paper presents a brief history of the western music: from its genesis to serialism and the Darmstadt school. Also some mathematical aspects of music are then presented and confronted with music as a form of art. The question is, are these two distinct aspects compatible? Can computers be of real help in automatic composition? The more appealing algorithmic approach is evolutionary computation as it offers creativity potential. Therefore, the Evolutionary Algorithms are then introduced and some results of GAs and GPs application to music generation are analysed.

Detection of Flock Movement in Spatio-Temporal Database using Clustering Techniques - an Experience

In this paper, moving flock patterns are mined from spatio- temporal datasets by incorporating a clustering algorithm. A flock is defined as the set of data that move together for a certain continuous amount of time. Finding out moving flock patterns using clustering algorithms is a potential method to find out frequent patterns of movement in large trajectory datasets. In this approach, SPatial clusteRing algoRithm thrOugh sWarm intelligence (SPARROW) is the clustering algorithm used. The advantage of using SPARROW algorithm is that it can effectively discover clusters of widely varying sizes and shapes from large databases. Variations of the proposed method are addressed and also the experimental results show that the problem of scalability and duplicate pattern formation is addressed. This method also reduces the number of patterns produced

Communicating neurons: a connectionist spiking neuron implementation of stochastic diffusion search

An information processing paradigm in the brain is proposed, instantiated in an artificial neural network using biologically motivated temporal encoding. The network will locate within the external world stimulus, the target memory, defined by a specific pattern of micro-features. The proposed network is robust and efficient. Akin in operation to the swarm intelligence paradigm, stochastic diffusion search, it will find the best-fit to the memory with linear time complexity. information multiplexing enables neurons to process knowledge as 'tokens' rather than 'types'. The network illustrates possible emergence of cognitive processing from low level interactions such as memory retrieval based on partial matching. (C) 2007 Elsevier B.V. All rights reserved.

Formation of networked mobile robots

This thesis presents a novel approach for controlling a robotic swarm to generate a geometric pattern described by a given contour, and a suitable communication scheme which enables the robots to communicate with each other as an all-to-all network.

Autonomous underwater vehicles in a hazardous non-deterministic environment

This research investigated the cooperation of multi underwater robots to perform a task. This combined engineering design, electronics and consensus control to create systems capable of achieving the task. Challenges such as underwater radio communications were researched and a simulation framework was created and tested on virtual and real systems.