Evolução de Combinações lineares! - Ajuda no Brainstorming!

Fórum sobre técnicas matemáticas úteis na preparação olímpica

Evolução de Combinações lineares! - Ajuda no Brainstorming!

Mensagempor Ivo_Timóteo em Segunda Set 27, 2010 11:23 pm

Olá quarkónia!

Vou ter de sair um pouco do tema do fórum para pedir a vossa ajuda num pequeno brainstorming!

Tenho estado a trabalhar com ITS - Intelligent Traffic Systems, nomeadamente na área de sistemas de controlo de tráfego inteligentes, tendo publicado há pouco tempo na ITSC 2010.

Acontece que estes sistemas de controlo se baseiam, por exemplo, na implementação de agentes inteligentes que vão controlar semáforos. Estes agentes comunicam entre si tentando cooperar na árdua tarefa de melhorar o tráfego urbano.

A questão mais difícil é fazer com que os agentes aprendam dado que para aprender necessitam de saber qual a resposta correcta [o que, em sistemas tão complexos, é impossível de se dizer e as heurísticas mais intuitivas não passam disso... de serem intuitivas] para poderem tentar convergir, em termos de resposta, a essa resposta correcta.

Com redes neuronais em conjunção com algoritmos evolutivos [para a "aprendizagem" da rede], já consegui, num sistema com um único agente, melhorias de 40% no tempo de espera médio dos veículos numa intersecção simples.

O que eu queria agora era melhorar o sistema de aprendizagem, já num sistema multi-agente, de forma a combinar várias "soluções" fornecidas por diversos algoritmos/heurísticas. Para isso quero por o sistema a fazer experiências exploratórias e a afinar a sua solução.

Onde é que eu preciso da vossa ajuda?
Consideremos que a Função de decisão é modelada por uma combinação linear de todas as "soluções" dadas pelos diversos algoritmos.
F = \sum c_i*H_i em que \sum c_i = 1.

Como é que eu posso fazer convergir a Função para uma solução que minimize, por exemplo, o tempo de espera considerando apenas que posso mudar os coeficientes?

ou seja,

Como posso evoluir os coeficientes de uma combinação linear de forma a que o resultado dela maximize uma função avaliadora de performance? Isto sabendo que os H_i são funções não constantes.


Esta ideia surgiu-me e não é nenhum trabalho de casa, é um trabalho exploratório puro. Já vi usarem dados do mundo real para afinar funções expressas por combinações lineares de heurísticas mas foi apenas no tunning de simuladores. Para aprendizagem exploratória nunca vi isto :)
Obviamente peço que escrevam todas as ideias por mais idiotas que pareçam! E se alguma coisa sair deste tópico, não se livram de uma referência nos agradecimentos de uma próxima publicação :)

Obrigado!
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Ivo_Timóteo
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