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Synergy between artificial immune systems and probabilistic graphical models

By Pablo Alberto Dalbem de Castro

Abstract

Resumo: Sistemas imunológicos artificiais (SIAs) e modelos gráficos probabilísticos são duas importantes técnicas para a construção de sistemas inteligentes e tem sido amplamente exploradas por pesquisadores das mais diversas áreas, tanto no aspecto teórico quanto pratico. Entretanto, geralmente o potencial de cada técnica é explorado isoladamente, sem levar em consideração a possível cooperação entre elas. Como uma primeira contribuição deste trabalho, é proposta uma metodologia que explora as principais vantagens dos SIAs como ferramentas de otimização voltadas para aprendizado de redes bayesianas a partir de conjuntos de dados. Por outro lado, os SIAs já propostos para otimização em espaços discretos e contínuos correspondem a meta-heurísticas populacionais sem mecanismos para lidarem eficientemente com blocos construtivos, e também com poucos recursos para se beneficiarem do conhecimento já adquirido acerca do espaço de busca. A segunda contribuição desta tese é a proposição de quatro algoritmos que procuram superar estas limitações, em contextos mono-objetivo e multiobjetivo. São substituídos os operadores de clonagem e mutação por um modelo probabilístico representando a distribuição de probabilidades das melhores soluções. Em seguida, este modelo é empregado para gerar novas soluções. Os modelos probabilísticos utilizados são a rede bayesiana, para espaços discretos, e a rede gaussiana, para espaços contínuos. A escolha de ambas se deve às suas capacidades de capturar adequadamente as interações mais relevantes das variáveis do problema. Resultados promissores foram obtidos nos experimentos de otimização realizados, os quais trataram, em espaços discretos, de seleção de atributos e de ensembles para classificação de padrões, e em espaços contínuos, de funções multimodais de elevada dimensão. Palavras-chave: sistemas imunológicos artificiais, redes bayesianas, redes gaussianas, otimização em espaços discretos e contínuos, otimização mono-objetivo e multiobjetivoAbstract: Artificial immune systems (AISs) and probabilistic graphical models are two important techniques for the design of intelligent systems, and they have been widely explored by researchers from diverse areas, in both theoretical and practical aspects. However, the potential of each technique is usually explored in isolation, without considering the possible cooperation between them. As a first contribution of this work, it is proposed an approach that explores the main advantages of AISs as optimization tools applied to the learning of Bayesian networks from data sets. On the other hand, the AISs already proposed to perform optimization in discrete and continuous spaces correspond to population-based meta-heuristics without mechanisms to deal effectively with building blocks, and also having few resources to benefit from the knowledge already acquired from the search space. The second contribution of this thesis is the proposition of four algorithms devoted to overcoming these limitations, both in single-objective and multi-objective contexts. The cloning and mutation operators are replaced by a probabilistic model representing the probability distribution of the best solutions. After that, this model is employed to generate new solutions. The probabilistic models adopted are the Bayesian network, for discrete spaces, and the Gaussian network, for continuous spaces. These choices are supported by their ability to properly capture the most relevant interactions among the variables of the problem. Promising results were obtained in the optimization experiments carried out, which have treated, in discrete spaces, feature selection and ensembles for pattern classification, and, in continuous spaces, multimodal functions of high dimension. Keywords: artificial immune systems, Bayesian networks, Gaussian networks, optimization in discrete and continuous domains, single-objective and multi-objective optimizatio

Topics: Probabilistica, Aprendizado do computador, Metaheuristica, Otimização, Sistemas inteligentes, Probability, Machine learning, Metaheuristic, Optimization, Intelligent buildings
Year: 2014
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.RI_UNICAMP:oai:unicamp.sibi.usp.br:SBURI/11007
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