Avances en algoritmos de estimación de distribuciones. Alternativas en el aprendizaje y representación de problemas

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Algoritmos genéticos: la evolución como modelo matemático

Durante millones de años los seres vivos se han encontrado con numerosas situaciones adversas, es decir, con una enorme cantidad de problemas que han tenido que ir solucionando poco a poco mediante sucesivas adaptaciones. El éxito de la vida en innumerables entornos no es sino el reflejo de que los seres vivos han encontrado soluciones para los distintos problemas con los que se han enfrentado. Son varias las cuestiones que podemos plantearnos en relación a esta cuestión: ¿cuál es el mecanismo que ha permitido la supervivencia de los seres vivos en ambientes tan distintos?, ¿existe algún algoritmo matemático que subyazca en el mismo?, en este caso, ¿podría ser aplicable a otras situaciones y problemas? Los algoritmos genéticos son una de las herramientas que han nacido para responder a estas cuestiones.

Detecção de dano estrutural por algoritmos genéticos e sensibilidade modal

A área de pesquisa de testes não-destrutivos é muito importante, trabalhando com o diagnóstico e o monitoramento das condições dos componentes estruturais prevenindo falhas catastróficas. O uso de algoritmos genéticos para identificar mudanças na integridade estrutural através de mudanças nas respostas de vibração da estrutura é um método não-destrutivo que vem sendo pesquisado. Isto se deve ao fato de que são vantajosos em achar o mínimo global em situações difíceis de problemas de otimização, particularmente onde existem muitos mínimos locais como no caso de detecção de dano. Neste trabalho é proposto um algoritmo genético para localizar e avaliar os danos em membros estruturais usando o conceito de mudanças nas freqüências naturais da estrutura. Primeiramente foi realizada uma revisão das técnicas de detecção de dano das últimas décadas. A origem, os fundamentos, principais aspectos, principais características, operações e função objetivo dos algoritmos genéticos também são demonstrados. Uma investigação experimental em estruturas de materiais diferentes foi realizada a fim de se obter uma estrutura capaz de validar o método. Finalmente, se avalia o método com quatro exemplos de estruturas com danos simulados experimentalmente e numericamente. Quando comparados com técnicas clássicas de detecção dano, como sensibilidade modal, os algoritmos genéticos se mostraram mais eficientes. Foram obtidos melhores resultados na localização do que na avaliação das intensidades dos danos nos casos de danos propostos.

Formação de grupos colaborativos em um ambiente multiagente interativo de aprendizagem na internet : um estudo de caso utilizando sistemas multiagentes e algoritmos genéticos

Este texto apresenta a tese de doutorado em Ciência da Computação na linha de pesquisa de Inteligência Artificial, dentro da área de IAD – Inteligência Artificial Distribuída (mais especificamente os Sistemas Multiagentes – SMA). O trabalho aborda a formação de grupos colaborativos em um ambiente multiagente interativo de aprendizagem na web, através da utilização de técnicas de Inteligência Artificial. O trabalho apresenta a definição e implementação de uma arquitetura de agentes modelados com algoritmos genéticos, integrada a um ambiente colaborativo de aprendizagem, o TelEduc. Inicialmente faz-se um breve estudo sobre as áreas envolvidas na tese: Informática na Educação, Educação a Distância, Inteligência Artificial, Inteligência Artificial Distribuída e Inteligência Artificial Aplicada à Educação. Abordam-se, também, as áreas de pesquisa que abrangem os Sistemas Multiagentes e os Algoritmos Genéticos. Após este estudo, apresenta-se um estudo comparativo entre ambientes de ensino e aprendizagem que utilizam a abordagem de agentes e a arquitetura proposta neste trabalho. Apresenta-se, também, a arquitetura de agentes proposta, integrada ao ambiente TelEduc, descrevendo-se o funcionamento de cada um dos agentes e a plataforma de desenvolvimento. Finalizando o trabalho, apresenta-se o foco principal do mesmo, a formação de grupos colaborativos, através da implementação e validação do agente forma grupo colaborativo. Este agente, implementado através de um algoritmo genético, permite a formação de grupos colaborativos seguindo os critérios estabelecidos pelo professor. A validação do trabalho foi realizada através de um estudo de caso, utilizando o agente implementado na formação de grupos colaborativos em quatro turmas de cursos superiores de Informática, na Região Metropolitana de Porto Alegre, em disciplinas que envolvem o ensino de programação de computadores.

Modelo origen destino para estimar el flujo de tráfico usando algoritmos genéticos

En este trabajo se ha desarrollado un nuevo método basado en Inteligencia Artificial para resolver un problema del matriz origen-destino (O-D) aplicado al caso de una red de tráfico vehicular en la ciudad de Ambato. El método implementado, basado en algoritmos genéticos (AG), resuelve el problema de minimización asociado al problema de matriz O-D. Para validar la técnica, se ha utilizado una red vial correspondiente a la zona del Mercado Modelo en la ciudad de Ambato, que es una zona de alta congestión vehicular.

Aplicación de SPEA2 al cálculo de esquemas de dosificación para el tratamiento quimioterapéutico del cáncer

En este trabajo se aborda la aplicación de SPEA2, un método para optimización multiobjetivo, al cálculo de un esquema de dosificación para el tratamiento quimioterapéutico de una masa tumoral; entiéndase por esquema de dosificación la especificación del o de los agentes cito-tóxicos, sus dosis y tiempos en que deben administrarse. El problema de optimización aquí resuelto es uno multiobjetivo, pues el esquema de dosificación a calcularse debe minimizar no solo el tamaño del tumor, sino también la toxicidad remanente al término del tratamiento, su costo, etc. El SPEA2 es un algoritmo genético que aplica el criterio de Pareto; por lo tanto, lo que calcula es una aproximación a la frontera de Pareto, soluciones de entre las cuales el usuario puede escoger la “mejor”. En el proceso de esta investigación se construyó SoT-Q, una herramienta de software que consiste de dos módulos principales: un optimizador para calcular los esquemas de dosificación óptimos, y un simulador para aplicar dichos esquemas a un paciente (simulado) con masa tumoral; el funcionamiento del simulador se basa en un modelo fármaco-dinámico que representa el tumor. El programa SoT-Q podría en el futuro -una vez extensamente probado y depurado- asistir a médicos oncólogos en la toma de decisiones respecto a tratamientos quimioterapéuticos; o podría servir también como ayuda pedagógica en el entrenamiento de nuevos profesionales de la salud. Los resultados obtenidos fueron muy buenos; en todos los casos de prueba utilizados se logró reducir de manera significativa tanto el tamaño del tumor como la toxicidad remanente al término del tratamiento; en algunos casos la reducción fue de tres órdenes de magnitud.

Factores geneticos y ambientales que afectan la composicion de la leche; finca Peiranos, Nandaime, Granada, Nicaragua

Con el propósito de evaluar el efecto de factores genéticos grupo racial y condiciones ambientales como época de parto, número de parto y periodo de lactación sobre el comportamiento productivo y composición de la leche por vaca día-1 de genotipos lecheros Reyna y sus cruces (Angus, Brahmán, Chianina, Holstein, Jersey, Pardo Suizo y desconocido), se utilizó información de la finca Los Peiranos en el periodo 2005-2006. Se analizo un total de 508 datos relativos a producción y composición de leche de vaca por día, determinando porcentajes de grasa, proteína , lactosa, materia seca y sólidos no grasos, para lo cual se usaron modelos aditivos lineales del tipo fijo que incluyeron factores como grupo racial, número de parto, época de parto y periodo de lactación e interacciones importantes. El Periodo de Lactación presentó valores altamente significativos (P<0.01) para las seis variables en estudio; sin embargo época de parto fue no significativa (P>0.05)en Producción de leche día-1 en kilogramos y sólidos no grasos; mientras que grasa, proteína y materia seca fueron significativos (P<0.05), presentando la lactosa un valor altamente significativo (P<0.01). En cambio para números de partos y grupos raciales la lactosa y sólidos no grasos respectivamente resultaron no significativo (P>0.05). Las interacciones de los factores de estudio muestran valores altamente significativos (P<0.01) para grupo racial por época de parto, números de partos por época de parto, para producción de leche día-1 en Kilogramos; en cambio época de parto por periodo de lactación fue significativo (P<0.05)para proteína, materia seca y sólidos no grasos, así como, grupo racial por periodo de lactación para sólidos no grasos y época de parto por periodo de lactación en grasa.

Evaluacion del comportamiento agronomico de doce materiales geneticos de arroz (Oryza sativa L.) en el valle de Sebaco durante la epoca de postrera del 2006

El mejoramiento genético de arroz (Oryza sativa L.) en Nicaragua se ha basado principalmente en la introducción y posterior evaluación de materiales genéticos provenientes principalmente de centros internacionales como: el Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT) de Colombia. En este trabajo de investigación se evaluaron materiales genéticos introducidos del CIAT y un testigo nacional: INTA DORADO. El ensayo de campo consistió en un experimento unifactorial en un diseño de Bloques Completos al Azar (BCA). En total se evaluaron 13 variables con cuatro repeticiones. El análisis de los resultados de campo permitió identificar un material genético; el CT-15765-12-1-4-2-1-M como el único que superó significativamente en cuanto a rendimiento de grano al testigo nacional INTA DORADO. Además, dicho material genético fue el de mejor calidad industrial. Se recomienda en lo general evaluar materiales genéticos en otras localidades y durante varios ciclos agrícolas a fin de determinar la adaptabilidad y estabilidad de los mismos.

Evaluacion preliminar de veinte y cinco materiales geneticos de frijol comun (Phaseolus vulgaris L.) en el Centro Experimental "La Compañia", San Marcos

El ensayo se estableció en la Estación Experimental “La Compañía” San Marcos, departamento de Carazo, Nicaragua. Durante la época de postrera (Octubre – Diciem bre 2007) se estudiaron 25 variedades de frijol común ( Phaseolus vulgaris) con el objetivo de contribuir a un mejor conocimiento y utilización de la diversidad genética de frijol común presente en el país. Las líneas estudiadas provenían de diferentes regi ones de Nicaragua. El ensayo se estableció en un diseño Làtice simple 5 x 5, pero debido a su baja eficiencia al compararlo con un Bloque completo al azar (BCA) se decidió que los resultados presentados son los obtenidos del análisis de datos considerados provenientes de un BCA. Las variables que se evaluaron fueron; emergencia de la planta, longitud del tallo principal, ancho de cobertura, al momento de la cosecha se tomaron vainas por plantas, número de granos por vaina, peso de cien semillas y el rendimi ento del grano. El análisis estadístico hecho para las variables fue ANDEVA y separación de medias tukey al 5% de confianza. Respecto a las variables emergencia de la planta y longitud del tallo principal se observó que hubo diferencia significativa con ra ngos aproximados de 77 y 39 plantas para la emergencia y 68.5cm y 18.5cm respectivamente en el caso de longitu d del tallo principal. En las variables; ancho de cobertura, vainas por plantas, granos por vaina y el peso de cien semillas no se encontró difer e ncia significativa. En rendimiento de grano se encontró diferencia significativa donde el mayor rendimiento lo obtuvo la accesión 4460 (987.1kg ha - 1 ) seguido de la accesión 4462 (941.5kg ha - 1 ). La accesión que obtuvo el menor rendimiento fue la 4662 (280kg ha - 1 ). El promedio general de los valores de rendimiento de este ensayo no logro superar el promedio nacional (aproximadamente 800kg ha - 1 ), esto pudo ser justificado por las condiciones climáticas desfavorables y la presencia de plagas que aunque fueron c ontroladas afectaron de alguna manera al cultivo.

Evaluacion de riego y biofertilizante sobre seis poblaciones de tomate silvestre (Lycopersicum spp.) colectado en la reserva de recursos geneticos de Apacunca (RRGA), Chinandega

El presente estudio se realizó con el fin de determinar el comportamiento ex situ, de seis poblaciones de tomate silvestre (Lycopersicum spp ), implementando tres normas de riego (0.4, 0.7 y 1.1 litro/planta/día) por goteo y cuatros niveles de biofertilizante (0, 200,300 y 400cc/por bombas de 20 litros) El material genético se colectó en la Reserva de Recursos Genéticos de Apacunca, Chinandega, estableciendo un experimento en el área experimental de la facultad de agronomía adscrito a la Universidad Nacional Agraria, sobre un diseño de bloque con arreglos en franjas. Se encontró que las interacciones significativas corresponden a las variables de frutos, tallo y hojas,grados Brix de fruto y Semilla por fruto con respecto al factor riego y biofertilizante las interacciones significativas se observan para las variables de planta, frutos, Semilla de fruto y Brix de fruto.Se concluye que las diferentes poblaciones presentaron variación en muchas características cuantitativas y cualitativas, de acuerdo a los factores evaluados.

Caracterizacion morfologica y potencial forrajero del teocinte anual (Zea nicaraguensis ILTIS y BENZ), colectado en la reserva de recursos geneticos de Apacunca, Chinandega, Nicaragua

El teocintle anual (Zea nicaraguensis Iltis & Benz), es una especie silvestre emparentada con el maíz y con alto potencial forrajero, es endémico de la Reserva de Recursos Genéticos de Apacunca (RRGA), Somotillo, departamento de Chinandega. El objetivo de la presente investigación fue contribuir con información científica. El estudio se realizó en el área experimental de la Universidad Nacional Agraria. Se establecieron diseños en franjas, categorización estadísticas según LSD (α=0.05), correlación y análisis multivariado en los tratamientos. El teocintle fue expuesto a períodos de enmalezamiento, distancia de siembra y fertilización nitrogenada. Se evaluó materia seca, proteína total y fibra en diferentes momentos de cortes, y se comparó material vegetal del teocintle con el maíz (Zea mays L.) y sorgo forrajero ( Sorghum spp.). De igual manera se evaluó la degradación ruminal en vacas fistuladas mediante la ecuación de Orskov y McDonald. Los tratamientos evaluados afectaron variables de tallo, hoja y reproductivas. El mejor tratamiento fue la distancia de 0.8 m, tres limpias a lo largo de su ciclo reproductivo, y fertilización. Las variables de hojas, hijos y frutos; así como la altura de planta, ramas laterales, y panoja presentaron alta correlación. Asimismo, variables de tallo y ramas laterales, fueron las variables más representativas. Los valores de análisis proximal fueron mayores en cortes de material vegetal realizado en los mes es de Junio y Julio. Por otro lado, la materia seca en el teocintle fue menor al sorgo forrajero y maíz. En cuanto a la cantidad de fibra, el teocintle mostró valores similares al maíz y mayores al obtenido en el sorgo forrajero. La categorización estadística mostró que la degradación ruminal a los 96 y 72 horas fue significativa, con porcentajes promedios de 39.5 y 34.94%, y la ecuación de d egradación ruminal fue la siguiente: Y= 2.047+40.612*(1- e-0.0249*tiempo).

Algoritmos meméticos en problemas de investigación operativa

En este artículo se plantea la resolución de un problema de Investigación Operativa utilizando PHPSimplex (herramienta online de resolución de problemas de optimización utilizando el método Simplex), Solver de Microsoft Excel y un prototipo híbrido que combina las teorías de los Algoritmos Genéticos con una técnica heurística de búsqueda local. La hibridación de estas dos técnicas es conocida como Algoritmo Memético. Este prototipo será capaz de resolver problemas de Optimización con función de maximización o minimización conocida, superando las restricciones que se planteen. Los tres métodos conseguirán buenos resultados ante problemas sencillos de Investigación Operativa, sin embargo, se propone otro problema en el cual el Algoritmo Memético y la herramienta Solver de Microsoft Excel, alcanzarán la solución óptima. La resolución del problema utilizando PHPSimplex resultará inviable. El objetivo, además de resolver el problema propuesto, es comparar cómo se comportan los tres métodos anteriormente citados ante el problema y cómo afrontan las dificultades que éste presenta. Además, este artículo pretende dar a conocer diferentes técnicas de apoyo a la toma de decisiones, con la intención de que se utilicen cada vez más en el entorno empresarial sustentando, de esta manera, las decisiones mediante la matemática o la Inteligencia Artificial y no basándose únicamente en la experiencia.

Implementación de algoritmos de Inteligencia Swarm con fines didácticos

Con este proyecto hemos querido proporcionar un conjunto de recursos útiles para la impartición de un curso de Swarm Intelligence enfocado a la Particle Swarm Optimization (PSO). Estos recursos constan de una aplicación en NetLogo para poder experimentar, ejecutar y visualizar los diferentes modelos de la PSO, un review de la Swarm Intelligence profundizando en la PSO y una ontología de PSO que incluye los recursos bibliográficos necesarios para la investigación y la escritura de artículos.

Algoritmos genéticos aplicados ao projeto de filtros com coeficientes em soma de potências de dois

Esta dissertação tem como objetivo aplicar um algoritmo genético (GA) ao projeto de filtros FIR com coeficientes quantizados representados em somas de potências de dois com sinal (SPT). Os filtros FIR apresentam configurações que permitem a obtenção de fase linear, atributo desejado em diversas aplicações que necessitam de atraso de grupo constante. A representação SPT, de fácil implementação em circuitos, foi discutida e uma comparação das representações SPT mínimas e canônicas foi feita, baseada no potencial de redução de operações e na variedade de valores representáveis. O GA é aplicado na otimização dos coeficientes SPTs do filtro, para que este cumpra as suas especificações de projeto. Foram feitas análises sobre o efeito que diversos parâmetros do GA como a intensidade de seleção, tamanho das populações, cruzamento, mutação, entre outros, têm no processo de otimização. Foi proposto um novo cruzamento que produz a recombinação dos coeficientes e que obteve bons resultados. Aplicou-se o algoritmo obtido na produção de filtros dos tipos passa-baixas, passa-altas, passa-faixas e rejeita-faixas.