Aprendizagem automática baseada em algoritmos genéticos

Ao me ter sido apresentado o tema focado neste trabalho, a curiosidade apoderou-se de mim para tentar perceber o que eram os algoritmos genéticos, a aprendizagem automática e a aplicação dos algoritmos genéticos sobre este tipo de aprendizagem e onde é que estas técnicas podiam ser aplicadas. Assim, neste trabalho é realizado um estudo destes temas relativamente ao seu funcionamento, aplicabilidade, problemas e soluções existentes, bem como, a comparação entre duas das mais conhecidas abordagens ao nível da aprendizagem automática baseada em algoritmos genéticos. São no fim apresentados programas exemplificativos de implementações de aplicação de algoritmos genéticos a problemas de optimização/descoberta e de aprendizagem automática. Este texto está organizado em cinco capítulos, sendo o primeiro a introdução, o segundo é uma apresentação dos algoritmos genéticos, no terceiro capítulo é apresentada a técnica de aprendizagem automática baseada em algoritmos genéticos, as suas diferentes abordagens e implementações, aplicabilidade e comparação entre abordagens. No quarto capítulo são apresentados alguns exemplos práticos que pretendem demonstrar a forma como se implementam algumas das abordagens referidas nos capítulos anteriores com o intuito de ver o seu funcionamento na prática e comparar diferentes algoritmos no mesmo problema.

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.

Uma implementação paralela híbrida para o problema do caixeiro viajante usando algoritmos genéticos, GRASP e aprendizagem por reforço

The metaheuristics techiniques are known to solve optimization problems classified as NP-complete and are successful in obtaining good quality solutions. They use non-deterministic approaches to generate solutions that are close to the optimal, without the guarantee of finding the global optimum. Motivated by the difficulties in the resolution of these problems, this work proposes the development of parallel hybrid methods using the reinforcement learning, the metaheuristics GRASP and Genetic Algorithms. With the use of these techniques, we aim to contribute to improved efficiency in obtaining efficient solutions. In this case, instead of using the Q-learning algorithm by reinforcement learning, just as a technique for generating the initial solutions of metaheuristics, we use it in a cooperative and competitive approach with the Genetic Algorithm and GRASP, in an parallel implementation. In this context, was possible to verify that the implementations in this study showed satisfactory results, in both strategies, that is, in cooperation and competition between them and the cooperation and competition between groups. In some instances were found the global optimum, in others theses implementations reach close to it. In this sense was an analyze of the performance for this proposed approach was done and it shows a good performance on the requeriments that prove the efficiency and speedup (gain in speed with the parallel processing) of the implementations performed

Ordenação por translocação de genomas sem sinal utilizando algoritmos genéticos

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Programa de Pós-Graducação em Informática, 2016.

Aplicação de algoritmos genéticos para sintonia de controladores

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Reordenação de documentos através de técnicas de aprendizagem automática

Sistemas de gestão documental e de recuperação de informação são hoje ferramentas essenciais para aceder aos grandes volumes de informação disponíveis. O exemplo mais popular deste cenário é o motor de pesquisa Google, que se estimava possuir cerca de 45 milhares de milhões de páginas Web, em Março de 2013 [14]. Uma vez que a maioria das pessoas, apenas consultam os primeiros dez resultados duma pesquisa, torna-se crucial conseguir uma boa ordenação das respostas, de forma a permitir que o utilizador veja os resultados contendo informação diversificada, de acordo com as suas preferências e indo ao encontro daquilo que escreveu na pesquisa. Além do objetivo de ordenação segundo a query escrita pelo utilizador, também foi tido como objetivo a remoção de documentos similares do topo dos resultados das pesquisas. Nesta tese, pretendemos investigar o uso de algoritmos de aprendizagem de ordenação de resultados, por forma a aumentar a qualidade dos resultados de topo das pesquisas e analisar algumas maneiras para aumentar a diversidade de informação no topo dos resultados das pesquisas. Uma aplicação foi desenvolvida no contexto desta tese e foi aplicada a um sistema de pesquisa que foi desenvolvido em contexto empresarial com a Quidgest S.A, sendo que posteriormente irá ser integrada numa plataforma de desenvolvimento rápido de aplicações.

Grade of membership (GoM) por algoritmos genéticos

Muitas vezes é necessário trabalhar com variáveis categóricas, porem há um número restrito de análisesque as abordam. Uma boa técnica de segmentação é a grade of membership (GoM), muito utilizada na área médica, em psicologia e em sociologia. Essa metodologia possui uma interpretação interessante baseada em perfis extremos (segmentos) e grau de pertencimento. Porém o modelo possui grande complexidade de estimação dos parâmetros pormáxima verossimilhança. Assim, neste trabalho propõe-se o uso de algoritmos genéticos para diminuir a complexidade e o tempo de cálculo, e aumentar a acurácia. A técnica é nomeada de Genetics Algorithms grade of membership (GA-GoM). Para averiguar a efetividade, o modelo foi primeiramente abordado por simulação – foi executado um experimento fatorial levando em conta o número de segmentos e variáveis trabalhadas. Em seguida, foi abordado um caso prático de segmentação de engajamento em redes sociais. Os resultados são superiores para modelos de maior complexidade. Conclui-se, assim, que é útil a abordagem para grandes bases de dados que contenham dados categóricos.

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.

Diseño del controlador ”fuzzy” de un robot autónomo, a través de algoritmos genéticos

Creació d’un sistema format per un algoritme genètic que permeti dissenyar de forma automática, les dades dels valors lingüístics d’un controlador fuzzy, per a un robot amb tracció diferencial. Les dades que s’han d’obtenir han de donar-li al robot, la capacitat d’arribar a un destí, evitant els obstacles que vagi trobant al llarg del camí

Distribuição de pressão em rede de irrigação localizada otimizada por algoritmos genéticos

Modelos matemáticos computacionais de otimização de redes de irrigação, sob vazão em marcha, capazes de fornecer dados hidráulicos, são importantes para a verificação do comportamento do sistema quanto à distribuição da carga hidráulica (energia) e da pressão nas tubulações da rede. Este trabalho teve como objetivo estudar a distribuição da carga efetiva e hidráulica da unidade operacional de uma rede de irrigação localizada otimizada por algoritmos genéticos. As variáveis de decisão para otimização, com auxílio de algoritmos genéticos, foram os diâmetros de cada trecho da rede: dois para linhas laterais, quatro para linhas de derivação, quatro para linhas secundárias e um para a linha principal. Foi desenvolvido um código em linguagem MatLab, considerando todas as perdas de energia distribuídas e localizadas entre o início da rede e o conjunto motobomba. A análise de sensibilidade realizada foi baseada na variação, na declividade do terreno (0; 2,5 e 5%). Os resultados mostram que, para as tubulações com vazão em marcha, quando se aumenta a declividade do terreno, ocorre ganho de energia no início da tubulação, que vai perdendo-se de maneira gradual, e diminuição da pressão no início da tubulação, que aumenta gradualmente.

Algoritmos genéticos e processamento paralelo aplicados à definição e treinamento de redes neurais perceptron de múltiplas camadas

ln this work, it was deveIoped a parallel cooperative genetic algorithm with different evolution behaviors to train and to define architectures for MuItiIayer Perceptron neural networks. MuItiIayer Perceptron neural networks are very powerful tools and had their use extended vastIy due to their abiIity of providing great resuIts to a broad range of appIications. The combination of genetic algorithms and parallel processing can be very powerful when applied to the Iearning process of the neural network, as well as to the definition of its architecture since this procedure can be very slow, usually requiring a lot of computational time. AIso, research work combining and appIying evolutionary computation into the design of neural networks is very useful since most of the Iearning algorithms deveIoped to train neural networks only adjust their synaptic weights, not considering the design of the networks architecture. Furthermore, the use of cooperation in the genetic algorithm allows the interaction of different populations, avoiding local minima and helping in the search of a promising solution, acceIerating the evolutionary process. Finally, individuaIs and evolution behavior can be exclusive on each copy of the genetic algorithm running in each task enhancing the diversity of populations

Algoritmos genéticos aplicados a um comitê de LS-SVM em problemas de classificação

The pattern classification is one of the machine learning subareas that has the most outstanding. Among the various approaches to solve pattern classification problems, the Support Vector Machines (SVM) receive great emphasis, due to its ease of use and good generalization performance. The Least Squares formulation of SVM (LS-SVM) finds the solution by solving a set of linear equations instead of quadratic programming implemented in SVM. The LS-SVMs provide some free parameters that have to be correctly chosen to achieve satisfactory results in a given task. Despite the LS-SVMs having high performance, lots of tools have been developed to improve them, mainly the development of new classifying methods and the employment of ensembles, in other words, a combination of several classifiers. In this work, our proposal is to use an ensemble and a Genetic Algorithm (GA), search algorithm based on the evolution of species, to enhance the LSSVM classification. In the construction of this ensemble, we use a random selection of attributes of the original problem, which it splits the original problem into smaller ones where each classifier will act. So, we apply a genetic algorithm to find effective values of the LS-SVM parameters and also to find a weight vector, measuring the importance of each machine in the final classification. Finally, the final classification is obtained by a linear combination of the decision values of the LS-SVMs with the weight vector. We used several classification problems, taken as benchmarks to evaluate the performance of the algorithm and compared the results with other classifiers

Manobras ótimas de atitude de satélites artificiais utilizando algoritmos genéticos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Metodologia para o despacho de potência reativa visando o controle de tensão baseado em algoritmos genéticos

Este trabalho tem como objetivo apresentar um aplicativo para auxiliar no planejamento de sistemas elétricos, através de uma metodologia para controle de tensão e minimização das perdas, através da otimização da injeção de reativos, mantendo a tensão nos barramentos dentro de limites pré estabelecidos. A metodologia desenvolvida é baseada em um sistema hibrido, que utiliza inteligência computacional baseada em um algoritmo genético acoplado a um programa de fluxo de carga (ANAREDE), que interagem para produzir uma solução ótima. Os resultados obtidos mostram que a técnica baseada no algoritmo genético é bem adequada ao tipo de problema ora tratado referente a minimização de perdas reativas e a melhoria do perfil da tensão em redes elétricas, sendo este atualmente um problema crítico em parte do Sistema Interligado Nacional (SIN).

Classificação de dados utilizando algoritmos genéticos e lógica difusa

Várias das técnicas tradicionais de Mineração de Dados têm sido aplicadas com êxito e outras esbarram em limitações, tanto no desempenho como na qualidade do conhecimento gerado. Pesquisas recentes têm demonstrado que as técnicas na área de IA, tais como Algoritmo Genético (AG) e Lógica Difusa (LD), podem ser utilizadas com sucesso. Nesta pesquisa o interesse é revisar algumas abordagens que utilizam AG em combinação com LD de forma híbrida para realizar busca em espaços grandes e complexos. Este trabalho apresenta o Algoritmo Genético (AG), utilizando Lógica Difusa, para a codificação, avaliação e reprodução dos cromossomos, buscando classificar dados através de regras extraídas de maneira automática com a evolução dos cromossomos. A Lógica Difusa é utilizada para deixar as regras mais claras e próximas da linguagem humana, utilizando representações lingüísticas para identificar dados contínuos.