Referências Bibliográficas

Transcrição

1 Referências Bibliográficas [Back97] Back, T.; Fogel, D. B. ; Michalewicz, Z., editors. Handbook of Evolutionary Computation. Institute of Physics Publishing, [Bishop95] BISHOP, C. M.. Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press, [Blanco1] BLANCO, A.; DELGADO, M. ; PEGALAJAR, M. C.. A real-coded genetic algorithm for training recurrent neural networks. Neural Networks, 14:93 15, [Figueiredo3] FIGUEIREDO, K.. Novos modelos neuro-fuzzy hierárquicos com aprendizado por reforço para agentes inteligentes. PhD thesis, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, , 4.. [Franklin96] FRANKLIN, S.; GRAESSER, A.. Is it an agent, or just a program?: A taxonomy for autonomous agents. In: INTELLIGENT AGENTS III. AGENT THEORIES, ARCHITECTURES AND LANGUAGES (ATAL 96), volumen 1193, Berlin, Germany, Springer-Verlag. 5. [Gillespie73] GILLESPIE, D. T.. A Quantum Mechanics Primer An Elementary Introduction to the Formal Theory of Non-Relativistic Quantum Mechanics. Open University Set Book, ,.1.3,.1.3 [Gomez97] GOMEZ, F.; MIIKKULAINEN, R.. Incremental evolution of complex general behavior. In: ADAPTIVE BEHAVIOR, volumen 5, p , [Gomez3] GOMEZ, F.. Robust Non Linear Control through Neuroevolution. PhD thesis, The University of Texas at Austin, 3..7, 3.4, 3.4, 4.., 4.., 4.. [Green1] GREEN, N. J. B.. Quantum Mechanics 1: Foundations. Oxford Science Publications, ,.1.,.1.,.1.,.1.3,. [Han] HAN, K.; KIM, J.. Genetic quantum algorithm and its application to combinatorial optimization problem. In: PROCEEDINGS OF THE

2 Referências Bibliográficas 88 CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, volumen, p ,..5,.5,.5 [Han] HAN, K.; KIM, J.. Quantum-inspired evolutionary algorithm for a class of combinatorial optimization. In: IEEE TRANS. EVOL. COMPUT. 6, p ,. 1.1,.5 [Han4] HAN, K.-H.; KIM, J.-H.. Quantum inspired evolutionary algorithms with a new termination criterion, h e gate and two phase scheme. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 8, , 4.1., 5 [Haykin99] HAYKIN, S.. Neural Networks A Comprehensive Foundation. Prentice Hall, edition, , 3.4, 3.4, 4 [ICA5] Projeto de previsão de vazões, [Ilonen3] ILONEN, J.; KAMARAINEN, J.-K. ; LAMPINEN, J.. Differential evolution training algorithm for feed-forward neural networks. Neural Processing Letters, 17:93 15, [Jang4] JANG, J.-S.; HAN, K.-H. ; KIM, J.-H.. Face detection using quantuminspired evolutionary algorithm. In: PROCEEDINGS OF CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, volumen, p. 1 16, 4..5 [Jsbsim] [Knuth73] KNUTH, D. E.. Sorting and Searching. Addison Wesley, [Koza9] KOZA, J. R.. Genetic Programming: on the programming of computers by means of natural selection. MIT Press, , 4.. [Michalewicz94] MICHALEWICZ, Z.. Genetic algorithms + data structures = evolution programs (nd, extended ed.). Springer-Verlag New York, Inc., New York, NY, USA, , 3.1.4, 4.1, 4.1. [Moore91] MOORE, A. W.. Variable resolution dynamic programming:efficiently learning action maps in multivariate real-valued statespaces. In: PROCEEDINGS OF THE EIGHTH INTERNATIONAL CONFE- RENCE ON MACHINE LEARNING, p , [Moore95] MOORE, M.; NARAYANAN, A ,.4,.4,.4 Quantum-inspired computing, [Moriarty97] MORIARTY, D. E.. Symbiotic Evolution of Neural Networks in Sequential Decision Tasks. PhD thesis, The University of Texas at Austin,

3 Referências Bibliográficas 89 [Narayanan96] NARAYANAN, A.; MOORE, M.. Quantum inspired genetic algorithms. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, p , [Planck1] PLANCK, M.. On the law of distribution of energy in the normal spectrum. Annalen der Physik, 4:553, [Reynolds94] REYNOLDS, R. G.. An introduction to cultural algorithms. In: PROCEEDINGS OF THE 3RD ANNUAL CONFERENCE ON EVOLUTIO- NARY PROGRAMMING, p , ,.6 [Reynolds4] REYNOLDS, R. G.; PENG, B.. Cultural algorithms: Modeling of how cultures learn to solve problems. In: PROCEEDINGS OF THE 18TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON TOOLS WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE (ICTAI 4), ,.6.1,.6.1 [Rieffel] RIEFFEL, E.; POLAK, W.. An introduction to quantum computing for non physicists. ACM Computing Surveys, 3(5):3 335,..3 [Robocode] 5. [Rychtyckyj3] RYCHTYCKYJ, N.; OSTROWSKI, D.; SCHLEIS, G. ; REY- NOLDS, R. G.. Using cultural algorithms in industry. In: PROCEEDINGS OF IEEE SWARM INTELLIGENCE SYMPOSIUM, Indianapolis, Indiana, 3. IEEE Press..6.1 [Saad98] Saad, D., editor. On line Learning in Neural Networks. Cambridge University Press, [Skinner95] SKINNER, A.; BROUGHTON, J. Q.. Neural networks in computational material science: Training algorithms. Modelling and Simulation in Material and Engineering, 3:371 39, [Spector4] SPECTOR, L.. Automatic Quantum Computer Programming A Genetic Programming Approach. Springer, 4..3 [Stanley] STANLEY, K. O.; MIIKKULAINEN, R.. Evolving neural networks through augmenting topologies. In: EVOLUTIONARY COMPUTATION,..7 [Storn95] STORN, R.; PRICE, K.. Differential evolution - a simple and efficient adaptive scheme for global optimization over continuous spaces. Technical Report TR-95-1, , 3.1.3

4 Referências Bibliográficas 9 [Tasgetiren5] TASGETIREN, M. F.; GENCYLMAZ, G.; LIANG, Y.-C. ; EKER, I.. A differential evolution algorithm for continuous function optimization. In: CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, [Tasgetiren5A] TASGETIREN, M. F.; GENCYLMAZ, G.; LIANG, Y.-C. ; EKER, I.. Global optimization of continuous functions using particle swarm optimization. In: CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, [Yao99] YAO, X.; LIU, Y. ; LIN, G. M.. Evolutionary programming made faster. IEEE Trans. Evolutionary Computation, 3:8 1, , 4.1. [Yao99a] YAO, X.. Evolving artificial neural networks. In: PROCEEDINGS OF THE IEEE, volumen 87, p ,

5 Anexo 1 Funções para Medida de Desempenho Função Sphere Deslocada f 1 (x)= D z i+ bias 1 z=x o, x=[x 1, x,, x D ] Função f 1 6 x Figura 5.3: Mapa 3D da função f 1. Unimodal Separável x [ 1, 1] D, Ótimo global: x = o, F 1 (x )=bias 1 = 45

6 Referências Bibliográficas 9 Função Schwefel Deslocada f (x)= D i z j j=1 + bias z=x o, x=[x 1, x,, x D ] Função f 8 x Figura 5.4: Mapa 3D da função f. Unimodal Não-separável x [ 1, 1] D, Ótimo global: x = o, F (x )=bias = 45

7 Referências Bibliográficas 93 Função Elíptica Rotacionada e Deslocada f 3 (x)= D ( 1 6 ) i 1 D 1 z i+ bias 3 z=(x o) M, x=[x 1, x,, x D ] Função f 3 4 x Figura 5.5: Mapa 3D da função f 3. Unimodal Rotacionada Não-separável M é uma matriz ortogonal qualquer pré-definida x [ 1, 1] D, Ótimo global: x = o, F 3 (x )=bias 3 = 45

8 Referências Bibliográficas 94 Função Schwefel 1. Deslocada com Ruído D f 4 (x)= i z j (1+.4 N(, 1) )+bias 4 j=1 z=x o, x=[x 1, x,, x D ] Função f 4 5 x Figura 5.6: Mapa 3D da função f 4. Unimodal Não-separável Ruído aleatório x [ 1, 1] D, Ótimo global: x = o, F 4 (x )=bias 4 = 45

9 Referências Bibliográficas 95 Função Schwefel.6 f 5 (x)=max{ A i x B i }+bias 5 A é uma matriz DxD, onde a i j são números inteiros aleatórios no intervalo [ 5, 5], det(a), A i é a i-ésima linha de A. B i = A i o, o é um vetor Dx1, onde o i é um número aletório no intervalo [ 1, 1]. Função f 5 4 x Figura 5.7: Mapa 3D da função f 5. Unimodal Não-separável Ótimo global na borda do domínio x [ 1, 1] D, Ótimo global: x = o, F 5 (x )=bias 5 = 31

10 Referências Bibliográficas 96 Função Rosenbrock Deslocada f 6 (x)= D (1 ( z i ) + ) z i+1 (zi 1) + bias 6 z=x o+1, x=[x 1, x,, x D ] Função f Figura 5.8: Mapa 3D da função f 6. Não-separável Esta função tem um vale muito estreito entre o mínimo local e o mínimo global x [ 1, 1] D, Ótimo global: x = o, F 6 (x )=bias 6 = 39

11 Referências Bibliográficas 97 Função Ackley Rotacionada e Deslocada f 8 (x)= exp. 1 D D z i exp 1 D D cos (πz i ) + +e+bias 8 z=(x o) M, x=[x 1, x,, x D ] 1. M é uma matriz de transformação linear com um número de condição igual a Função f Figura 5.9: Mapa 3D da função f 8. Rotacionada Não-separável Ótimo global na borda do domínio x [ 3, 3] D, Ótimo global: x = o, F 8 (x )=bias 8 = 14

12 Referências Bibliográficas 98 Função Rastrigin Deslocada f 9 (x)= D ( z i 1 cos (πz i )+1 ) + bias 9 z=x o, x=[x 1, x,, x D ] Função f Figura 5.1: Mapa 3D da função f 9. Separável Grande número de ótimos locais x [ 5, 5] D, Ótimo global: x = o, F 9 (x )=bias 9 = 33

13 Referências Bibliográficas 99 Função Rastrigin Deslocada e Rotacionada f 1 (x)= D ( z i 1 cos (πz i )+1 ) + bias 1, [ 5, 5] D z=(x o) M, x=[x 1, x,, x D ]. M é uma matriz de transformação linear com um número de condição igual a Função f Figura 5.11: Mapa 3D da função f 1. Rotacionada Não-Separável Grande número de ótimos locais x [ 5, 5] D, Ótimo global: x = o, F 1 (x )=bias 1 = 33

14 Referências Bibliográficas 1 Função Weierstrass Deslocada e Rotacionada f 11 (x)= D k= [.5 k cos ( π3 k (z i +.5) )] D [.5 k cos ( π3 k.5 )] + bias 11 k= z=(x o) M, x=[x 1, x,, x D ] 5. M é uma matriz de transformação linear com um número de condição igual a Função f Figura 5.1: Mapa 3D da função f 11. Rotacionada Não-Separável Função contínua mas diferenciável apenas em alguns pontos x [.5,.5] D, Ótimo global: x = o, F 11 (x )=bias 11 = 9

15 Referências Bibliográficas 11 Função Schwefel.13 f 1 (x)= D (A i B i (x)) + bias 1 A i = D ( ) ai j sinα j + b i j cosα j j=1 B i (x)= D ( ) ai j sin x j + b i j cos x j,,, D j=1 Função f 1 6 x Figura 5.13: Mapa 3D da função f 1. Não-Separável x [ π,π] D, Ótimo global: x =α, F 1 (x )=bias 1 = 46

16 Referências Bibliográficas 1 Função Griewank e Rosenbrock Expandida e Deslocada Considerando-se as funções: F8 - Função Griewank : F8(x)= D F - Função Rosenbrock : F(x)= D 1 x i D 4 cos( ) x i I + 1 (1 ( x i ) + ) x i+1 (xi 1) f 13 (x)=f8(f(z 1, z ))+ F8(F(z, z 3 ))+ + F8(F(z D 1, z D ))+ F8(F(z D, z 1 ))+bias 13 z=x o+1, x=[x 1, x,, x D ] Função f Figura 5.14: Mapa 3D da função f 13. Não-separável x [ 5, 5] D, Ótimo global: x = o, F 13 (x )=bias 13 = 13

17 Referências Bibliográficas 13 Função F6 Expandida, Rotacionada e Deslocada Considerando-se a função: ( ( sin x + y ).5 ) F(x, y)=.5+ ( ( 1+.1 x + y )) f 14 (x)=f(z1, z)+f(z, z 3 )+ + F(z D 1, z d )+F(z D, z 1 )+bias 14 z=(x o) M, x=[x 1, x,, x D ] 5. M é uma matriz de transformação linear com um número de condição igual a Função f Figura 5.15: Mapa 3D da função f 14. Não-separável x [ 1, 1] D, Ótimo global: x = o, F 14 (x )=bias 14 = 3

18 Anexo Funções para Medida de Desempenho Função Sphere f S phere (x)= D x i Função f 3 x Figura 5.16: Mapa 3D da função f S phere. Unimodal x [ 1, 1] D, Ótimo global: x =, f S phere (x )=

19 Referências Bibliográficas 15 Função Ackley f Ackley (x)= exp. 1 D D x i exp 1 D D cos (πx i ) + +e Função f Figura 5.17: Mapa 3D da função f Ackley. x [ 3, 3] D, Ótimo global: x =, f Ackley (x )=

20 Referências Bibliográficas 16 Função Griewank f Griewank (x)= 1 4 D x i D ( xi cos )+1 i Função f Figura 5.18: Mapa 3D da função f Griewank. x [ 6, 6] D, Ótimo global: x =, f Griewank (x )=

21 Referências Bibliográficas 17 Função Rastrigin f Rastrigin (x)= D [ x i 1 cos (πx i )+1 ] Função f Figura 5.19: Mapa 3D da função f Rastrigin. x [ 5.1, 5.1] D, Ótimo global: x =, f Rastrigin (x )=

22 Referências Bibliográficas 18 Função Schwefel.6 f S chwe f el (x)= D ( xi sin ( x i )) Função f Figura 5.: Mapa 3D da função f S chwe f el. x [ 5, 5] D, Ótimo global: x = , f S chwe f el (x )=

23 Referências Bibliográficas 19 Função Rosenbrock D 1 [ f Rosenbrock (x)= 1 ( ) + ] x i+1 x i (xi 1) Função f 35 1 x Figura 5.1: Mapa 3D da função f Rosenbrock. x [ 3, 3] D, Ótimo global: x = 1, f Rosenbrock (x )=