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dc.creatorMattos, Thiago de
dc.date.accessioned2018-09-19T18:29:59Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:54Z
dc.date.available2020-05-28T18:08:54Z
dc.date.issued2018-05-02
dc.identifier.citationMATTOS, Thiago de. Busca evolutiva por redes booleanas na tarefa de classificação de densidade. 2018. 95 f. Dissertação( Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24478
dc.description.abstractBoolean networks consist of nodes that represent binary variables, which are computed as a function of the values represented by their adjacent nodes. This local processing entails global behaviors, such as the convergence to _xed points, a behavior found in the context of the density classi_cation problem, where the aim is the network's convergence to a fixed point of the prevailing node value in the initial global configuration of the network; in other words, a global decision is targeted, but according to a constrained, non-global action. In this work, we rely on evolutionary searches in order to _nd rules and network topologies with good performance in the task. All nodes' neighborhoods are assumed to be de_ned by non-regular and bidirectional links, and the Boolean function of the network initialized by the local majority rule. Firstly, is carried out a search in the space of network topologies, guided by the ω metric, related to the "small-worldness" of the networks, and then, in the space of Boolean functions, but constraining the network topologies to the best family identified in the previous experiment..eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectredes booleanaspor
dc.subjectautômatos celularespor
dc.subjectclassificação de densidadepor
dc.subjectcomputação evolutivapor
dc.titleBusca evolutiva por redes booleanas na tarefa de classificação de densidadepor
dc.typeDissertaçãopor
dc.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)por
dc.publisher.programEngenharia Elétricapor
dc.publisher.initialsUPMpor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApor
dc.description.resumoRedes Booleanas são compostas por nós que representam variáveis binárias computadas em função dos valores representados por nós adjacentes. Esta computação local leva a comportamentos globais, como a convergência para um estado fixo da rede. Tal comportamento é utilizado na tarefa de classificação de densidade, onde procura-se a convergência dos valores de todos os nós para um ponto fixo que reflete o estado predominante presente na configuração inicial da rede, ou seja, um objetivo global restrito a ações de caráter local. Neste trabalho são efetuadas buscas evolutivas de modo a encontrar regras e topologias de redes Booleanas com boa performance na classificação de densidade. Consideram-se exclusivamente vizinhanças irregulares e bidirecionais para todos os nós, representando inicialmente a função Booleana da rede através da regra da maioria da vizinhança. Primeiramente, efetuam-se buscas evolutivas por topologias de redes guiadas pela métrica ω, esta referente à classificação de redes de mundo pequeno, e em seguida, efetuam-se buscas evolutivas no espaço de possíveis funções Booleanas utilizando as topologias de redes encontradas anteriormente.por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4216587931618636por
dc.contributor.advisor1Oliveira, Pedro Paulo Balbi de
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9556738277476279por
dc.contributor.referee1Ruivo , Eurico Luiz Prospero
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5918644808671007por
dc.contributor.referee2Heredia Ruz, Gonzalo Andrés
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/17001/THIAGO%20DE%20MATTOS.pdf.jpg*
dc.bitstream.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/3657/5/THIAGO%20DE%20MATTOS.pdf
dc.keywordsboolean networkseng
dc.keywordscellular automataeng
dc.keywordsdensity classificationeng
dc.keywordsevolutionary computingeng


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