Inteligencia de enjambres

Transcripción

1 Inteligencia de enjambres Diego Milone Inteligencia Computacional Departamento de Informática FICH-UNL

2 Autómata de estados finitos Definición A =< X, Y, E, D >

3 Autómata de estados finitos Definición A =< X, Y, E, D > Extensión con funciones de salida y = λ(x, E)

4 Autómata de estados finitos Definición A =< X, Y, E, D > Extensión con funciones de salida y = λ(x, E) Estados, reglas de transición, grafos

5 Autómata de estados finitos Definición A =< X, Y, E, D > Extensión con funciones de salida y = λ(x, E) Estados, reglas de transición, grafos Ejemplos de reglas de transición determinísticas y probabilísticas

6 Autómatas celulares Definición R =< A, T, C >

7 Autómatas celulares Definición R =< A, T, C > Topologías triangular, rectangular, hexagonal,...

8 Autómatas celulares Definición R =< A, T, C > Topologías triangular, rectangular, hexagonal,... Acoplamiento Tipos y tamaños de vecindad Von Neumann, Moore,... Tipos de conexiones isotrópicas, anisotrópicas,...

9 Autómatas celulares Ejemplos Juego de la vida de Conway reglas básicas

10 Autómatas celulares Ejemplos Juego de la vida de Conway reglas básicas Vivo con menos de 2 vivos en el entorno muere

11 Autómatas celulares Ejemplos Juego de la vida de Conway reglas básicas Vivo con menos de 2 vivos en el entorno muere Vivo con más de 3 vivos en el entorno muere

12 Autómatas celulares Ejemplos Juego de la vida de Conway reglas básicas Vivo con menos de 2 vivos en el entorno muere Vivo con más de 3 vivos en el entorno muere Vivo con 2 o 3 vivos en el entorno vive

13 Autómatas celulares Ejemplos Juego de la vida de Conway reglas básicas Vivo con menos de 2 vivos en el entorno muere Vivo con más de 3 vivos en el entorno muere Vivo con 2 o 3 vivos en el entorno vive Muerto con 3 vivos en el entorno nace

14 Autómatas celulares Ejemplos Juego de la vida de Conway reglas básicas Vivo con menos de 2 vivos en el entorno muere Vivo con más de 3 vivos en el entorno muere Vivo con 2 o 3 vivos en el entorno vive Muerto con 3 vivos en el entorno nace Mirek s Cellebration

15 Autómatas celulares Ejemplos Juego de la vida de Conway reglas básicas Vivo con menos de 2 vivos en el entorno muere Vivo con más de 3 vivos en el entorno muere Vivo con 2 o 3 vivos en el entorno vive Muerto con 3 vivos en el entorno nace Mirek s Cellebration Crecimiento de plantas, bacterias,...

16 Autómatas celulares Ejemplos Juego de la vida de Conway reglas básicas Vivo con menos de 2 vivos en el entorno muere Vivo con más de 3 vivos en el entorno muere Vivo con 2 o 3 vivos en el entorno vive Muerto con 3 vivos en el entorno nace Mirek s Cellebration Crecimiento de plantas, bacterias,... Poblaciones colonias de hormigas, enjambre de abejas, modelos presa predador,...

17 Autómatas celulares Ejemplos Juego de la vida de Conway reglas básicas Vivo con menos de 2 vivos en el entorno muere Vivo con más de 3 vivos en el entorno muere Vivo con 2 o 3 vivos en el entorno vive Muerto con 3 vivos en el entorno nace Mirek s Cellebration Crecimiento de plantas, bacterias,... Poblaciones colonias de hormigas, enjambre de abejas, modelos presa predador,... Tejidos biológicos cardíaco, nervioso,...

18 Autómatas celulares Ejemplos Juego de la vida de Conway reglas básicas Vivo con menos de 2 vivos en el entorno muere Vivo con más de 3 vivos en el entorno muere Vivo con 2 o 3 vivos en el entorno vive Muerto con 3 vivos en el entorno nace Mirek s Cellebration Crecimiento de plantas, bacterias,... Poblaciones colonias de hormigas, enjambre de abejas, modelos presa predador,... Tejidos biológicos cardíaco, nervioso,... Fluidos

19 Inteligencia colectiva Denominaciones y relaciones Computación evolutiva Inteligencia de colonias Inteligencia de enjambres Inteligencia colaborativa Inteligencia social...

20 Inteligencia colectiva Características generales Auto-organización

21 Inteligencia colectiva Características generales Auto-organización Estigmergía colaboración a través del medio físico

22 Inteligencia colectiva Características generales Auto-organización Estigmergía colaboración a través del medio físico Comportamiento emergente inteligencia distribuida, robustez Fuerte interacción local Organización social altamente estructurada Colaboración versus competencia

23 Inteligencia colectiva Características generales Auto-organización Estigmergía colaboración a través del medio físico Comportamiento emergente inteligencia distribuida, robustez Fuerte interacción local Organización social altamente estructurada Colaboración versus competencia Componentes estocásticas Bio-inspiración

24 Inteligencia colectiva Ejemplos Bandadas de pájaros

25 Inteligencia colectiva Ejemplos Bandadas de pájaros Colonias de hormigas

26 Inteligencia colectiva Ejemplos Bandadas de pájaros Colonias de hormigas Paneles/enjambres de abejas

27 Inteligencia colectiva Ejemplos Bandadas de pájaros Colonias de hormigas Paneles/enjambres de abejas Cardúmenes de peces

28 Inteligencia colectiva Ejemplos Bandadas de pájaros Colonias de hormigas Paneles/enjambres de abejas Cardúmenes de peces Rebaños de ovejas o cabras

29 Inteligencia colectiva Ejemplos Bandadas de pájaros Colonias de hormigas Paneles/enjambres de abejas Cardúmenes de peces Rebaños de ovejas o cabras Manadas de predadores

30 Inteligencia colectiva Elementos individuales Boids partículas, objetos, elementos...

31 Inteligencia colectiva Elementos individuales Boids partículas, objetos, elementos... Autómatas redes de autómatas celulares

32 Inteligencia colectiva Elementos individuales Boids partículas, objetos, elementos... Autómatas redes de autómatas celulares Agentes en estructuras de multi-agentes

33 Inteligencia colectiva Algoritmos Colonias de hormigas Enjambre de partículas

34 Inteligencia colectiva Algoritmos Colonias de hormigas Enjambre de partículas Difusión estocástica Formación de ríos Búsqueda gravitacional Sistema inmune artificial Algorítmos meméticos...

35 Inteligencia colectiva Algoritmos Colonias de hormigas Enjambre de partículas Difusión estocástica Formación de ríos Búsqueda gravitacional Sistema inmune artificial Algorítmos meméticos... Relacionados algoritmos evolutivos, SOM,...

36 Inteligencia colectiva Principales aplicaciones Optimización aproximación de funciones, entrenamiento, estimación, identificación, planificación,...

37 Inteligencia colectiva Principales aplicaciones Optimización aproximación de funciones, entrenamiento, estimación, identificación, planificación,... Búsqueda, ruteo Agrupamiento no supervisado, clasificación...

38 Colonia de hormigas

39 La inspiración biológica Hay hormigas en la tierra (y humanos) Igual peso total 30 millones por colonia

40 La inspiración biológica Hay hormigas en la tierra (y humanos) Igual peso total 30 millones por colonia Feromonas las búsqueda del camino más corto a la comida

41 La inspiración biológica Hay hormigas en la tierra (y humanos) Igual peso total 30 millones por colonia Feromonas las búsqueda del camino más corto a la comida 1. Comportamiento inicial aleatorio 2. Cuando encuentran una fuente de comida se organizan y comienzan a seguir el mismo camino 2.1 Mecanismo de reclutamiento mayormente por feromonas, liberadas al regresar (algunas las liberan en proporción a la cantidad de alimento encontrado) 2.2 Si otras encuentran feromonas siguen el rastro (con más probabilidad, tratando de alejarse del hormiguero si no llevan comida) 2.3 El camino se refuerza al ser seguido por más y más hormigas

42 La inspiración biológica Hay hormigas en la tierra (y humanos) Igual peso total 30 millones por colonia Feromonas las búsqueda del camino más corto a la comida 1. Comportamiento inicial aleatorio 2. Cuando encuentran una fuente de comida se organizan y comienzan a seguir el mismo camino 2.1 Mecanismo de reclutamiento mayormente por feromonas, liberadas al regresar (algunas las liberan en proporción a la cantidad de alimento encontrado) 2.2 Si otras encuentran feromonas siguen el rastro (con más probabilidad, tratando de alejarse del hormiguero si no llevan comida) 2.3 El camino se refuerza al ser seguido por más y más hormigas Notar Comunicación indirecta Modificación del entorno físico estigmergía

43 Experimento del puente binario

44 Colonia de hormigas Definiciones G = (V, E) grafo con vértices V y matriz de conexiones E σ ij feromonas en la conexión entre i y j k = 1, 2,..., n k hormigas N i nodos disponibles a partir del nodo i x k (t) camino de la hormiga k

45 Algoritmo 1 Colonia de hormigas simple (saco)

46 Algoritmo 2 Sistema de hormigas (AS)

47 Enjambre de partículas

48 La inspiración biológica Bandadas de pájaros Cada individuo vuela/navega el espacio ajustando su posición en base a su experiencia y a la información de los individuos de su entorno

49 La inspiración biológica Bandadas de pájaros Cada individuo vuela/navega el espacio ajustando su posición en base a su experiencia y a la información de los individuos de su entorno Emular el éxito de los vecinos y propio x i (t) posición de la partícula i, en el tiempo t (espacio R N ) v i (t) velocidad de la partícula i, en el tiempo t

50 La inspiración biológica Bandadas de pájaros Cada individuo vuela/navega el espacio ajustando su posición en base a su experiencia y a la información de los individuos de su entorno Emular el éxito de los vecinos y propio x i (t) posición de la partícula i, en el tiempo t (espacio R N ) v i (t) velocidad de la partícula i, en el tiempo t Regla básica x i (t + 1) = x i (t) + v i (t)

51 Enjambre de partículas Definiciones y i mejor posición personal de la partícula i (la mejor que visitó desde t = 0 hasta la actualidad) ŷ i mejor posición visitada por todo el enjambre

52 Algoritmo 3 Enjambre del mejor global (gep)

53 Algoritmo 4 Enjambre del mejor local (lep)