Titulo Estágio
Programação Genética Cartesiana em Ambientes de Evolução Aberta
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
ECOS (Evolutionary and Complex Systems Group) - CISUC / DEI
Enquadramento
A teoria da evolução das espécies tem sido amplamente utilizada na investigação em inteligência artificial, nomeadamente em computação evolucionária e vida artificial. Em computação evolucionária, na maioria dos casos, não é aplicada selecção natural nestes sistemas, mas sim selecção artificial, utilizando funções de fitness para determinar quais os indivíduos (soluções) mais aptos. Já em vida artificial, apesar de também ser mais comum a utilização de funções de fitness, é possível evoluir populações de organismos virtuais utilizando um paradigma mais próximo da selecção natural. Estes sistemas podem ser definidos como tendo Evolução Aberta (Open Ended Evolution).
No âmbito da investigação realizada no grupo ECOS, foi desenvolvido um modelo e implementada uma biblioteca (BitBang) de simulação de sistemas complexos e vida artificial. Este modelo permite a criação de experiências de vida artificial com evolução aberta. A biblioteca BitBang implementa um sistema de simulação multi-agente, e como é comum em sistemas deste tipo, cada agente tem um componente que determina a cada momento, qual a acção que vai ser executada (o cérebro). Nas experiências realizadas até ao momento foi utilizado para este componente um sistema de regras. Pretende-se agora implementar e testar um novo algoritmo para este componente, fazendo uma análise comparativa com as experiências anteriores.
Na área da computação evolucionária têm sido usados diversos algoritmos ao longo dos tempos. Um destes algoritmos é o CGP (Cartesian Genetic Programming), ou Programação Genética Cartesiana, desenvolvido por Julian Miller. Em CGP evoluímos uma representação em grafo de um programa de computador. Este tipo de representação tem se mostrado bastante flexível e tem gerado bons resultados.
Objetivo
O principal objectivo deste projecto será o de avaliar a aplicabilidade de CGP (Cartesian Genetic Programming)a ambientes de evolução aberta.
Para tal, deverá ser implementado um novo algoritmo para o cérebro dos agentes na biblioteca BitBang, baseado em CGP. Após a implementação deste novo algoritmo, serão executadas experiências semelhantes às já criadas para teste do sistema de regras, o que nos permitirá fazer a análise comparativa dos dois algoritmos.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
1 - Introdução à Vida Artificial e Sistemas Complexos (2 semanas)
2 - Estudo de CGP (1 mês)
3 - Estudo da biblioteca BitBang e cenários de simulação (2 semanas)
4 - Definição da arquitectura geral do novo algoritmo (1 mês)
5 - Escrita da proposta de Dissertação (1 mês)
Plano de Trabalhos - Semestre 2
6 - Arquitectura detalhada do novo algoritmo (1 mês)
7 - Implementação (1 mês)
8 - Experimentação (2 meses)
9 - Escrita da Dissertação (1 mês)
Condições
O estagiário trabalhará no Laboratório do ECOS (ECOSLab) no DEI, tendo à sua disposição, para realização das experiências necessárias, um cluster de computação de alta performance com 64 cores.
Orientador
Tiago Baptista
baptista@dei.uc.pt 📩