Previsão da estrutura de proteínas com modelos HP

O presente documento foi realizado no âmbito da unidade curricular Estágio/Projecto Industrial do segundo ano de Mestrado em Informática e Sistemas – ramo Desenvolvimento de Software do Instituto Superior de Engenharia de Coimbra. A previsão da estrutura de proteínas é um problema importante e de difícil resolução. Este problema consiste na obtenção da estrutura tridimensional de uma proteína a partir da sua sequência de aminoácidos. A sua resolução pode ser a chave para o conhecimento da origem de certas doenças, e um grande passo para a sua cura. Uma das possíveis abordagens para resolver este problema é recorrer a simulações computacionais que efectuem a previsão da estrutura tridimensional. No contexto deste trabalho, estas simulações computacionais são feitas recorrendo a modelos HP que simplificam a cadeia de aminoácidos e o processo de criação da estrutura tridimensional. A obtenção da estrutura é feita recorrendo a algoritmos de optimização baseados em colónias de formigas. No âmbito deste projecto foram desenvolvidos e testados algoritmos de optimização baseados em colónias de formigas. As variantes implementadas foram: o Ant System, Elitist Ant System, Rank-based Ant System e o Max-Min Ant System. Estes algoritmos foram aplicados aos modelos HP para a previsão de estrutura de proteínas. Com base neste projecto foi ainda desenvolvida uma aplicação web, que pode ser utilizada para fazer a previsão da estrutura de proteínas

Automatic design of Ant Colony Optimization for permutation problems

In this study, we present a framework based on ant colony optimization (ACO) for tackling combinatorial problems. ACO algorithms have been applied to many diferent problems, focusing on algorithmic variants that obtain high-quality solutions. Usually, the implementations are re-done for various problem even if they maintain the same details of the ACO algorithm. However, our goal is to generate a sustainable framework for applications on permutation problems. We concentrate on understanding the behavior of pheromone trails and specific methods that can be combined. Eventually, we will propose an automatic offline configuration tool to build an efective algorithm. ---RESUMEN---En este trabajo vamos a presentar un framework basado en la familia de algoritmos ant colony optimization (ACO), los cuales están dise~nados para enfrentarse a problemas combinacionales. Los algoritmos ACO han sido aplicados a diversos problemas, centrándose los investigadores en diversas variantes que obtienen buenas soluciones. Normalmente, las implementaciones se tienen que rehacer, inclusos si se mantienen los mismos detalles para los algoritmos ACO. Sin embargo, nuestro objetivo es generar un framework sostenible para aplicaciones sobre problemas de permutaciones. Nos centraremos en comprender el comportamiento de la sendas de feromonas y ciertos métodos con los que pueden ser combinados. Finalmente, propondremos una herramienta para la configuraron automática offline para construir algoritmos eficientes

SABACO: Extensiones a los Algoritmos de Optimización basados en Colonias de Hormigas para la Toma de Decisiones Influenciada por Emociones y el Aprendizaje de Secuencias Contextuales en Ambientes Inteligentes

En el trabajo que presentamos en esta tesis hacemos inicialmente una revisión de cómo ha ido evolucionando la interacción hombre máquina en el contexto de la computación, desde los primeros y escasos computadores hasta el momento actual, en el que los avances tecnológicos han permitido que, en muchos de los escenarios en los que se desarrolla nuestra vida diaria, estemos rodeados de diversos dispositivos electrónicos con los que interactuamos para hacer uso de alguno de los servicios que ofrecen. Veremos cómo esta difusión tecnológica ha introducido los sistemas de información en ámbitos más allá del contexto del trabajo, como la educación o el hogar, haciendo necesario que se tenga en cuenta en el diseño de los sistemas no sólo la funcionalidad o facilidad de uso sino también otros factores como la experiencia de uso o las emociones que siente una persona al interactuar con el sistema. Además, ha dado lugar a la aparición de los conocidos como ambientes inteligentes, en los que son los sistemas presentes en el entorno los que deben adaptarse al usuario y al contexto en el que se encuentra, adaptación que, dados los nuevos contextos en los tiene lugar la interacción con el usuario, plantea algunos retos. En particular, en el presente trabajo identificamos dos factores clave que los ambientes inteligentes deben tener en cuenta para tomar las decisiones y llevar a cabo las acciones adecuadas para conseguir una mejor adaptación al usuario y al contexto. Estos factores son la influencia de las emociones en la interacción y la utilización de la información contextual histórica. Por ello hacemos una revisión tanto de las propuestas de sistemas de decisión influenciados por emociones existentes en el área de la computación afectiva, como de las propuestas de sistemas sensibles al contexto, mostrando propuestas basadas en sistemas multiagente, redes neuronales, modelos ocultos de Markov, e introduciendo las técnicas metaheurísticas. Recientemente parece haber un sentimiento en la comunidad investigadora sobre la necesidad de aproximaciones híbridas para resolver problemas reales, no existe por desgracia una base sistemática que describa de forma rigurosa como proceder para combinar las distintas aproximaciones existentes.Mocholí Agües, JA. (2011). SABACO: Extensiones a los Algoritmos de Optimización basados en Colonias de Hormigas para la Toma de Decisiones Influenciada por Emociones y el Aprendizaje de Secuencias Contextuales en Ambientes Inteligentes [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/11225Palanci

Ablaufplanung bei Reihenfertigung mit mehrfacher Zielsetzung auf der Basis von Ameisenalgorithmen

In der Arbeit wird ein Permutation Flow Shop Problem mit mehrfacher Zielsetzung betrachtet. Das Problem der Reihenfolgeplanung von Aufträgen in einem Produktionssystem hat seit der Veröffentlichung des Johnson Algorithmus 1954 wesentliche Aufmerksamkeit erlangt. Dabei wurden hauptsächlich Probleme mit nur einer Zielsetzung betrachtet. In der Praxis hat sich die Reihenfolgeplanung in der Regel jedoch an mehreren Zielgrößen zu orientieren. Neben der Maximierung der Kapazitätsauslastung können z.B. auch die Minimierung der Durchlaufzeiten sowie das Einhalten von vorgegebenen Fertigstellungsterminen weitere zu berücksichtigende Ziele sein. In der vorliegenden Arbeit wird ein Zielsystem bestehend aus den Zielgrößen mittlere Durchlaufzeit, maximale Terminüberschreitung sowie der Zykluszeit betrachtet. Alle drei Zielgrößen sind zu minimieren. Es werden zwei Ameisenalgorithmen zur Ermittlung heuristisch effizienter Mengen von Auftragsfolgen vorgestellt und experimentell untersucht. Die Menge der heuristisch effizienten Auftragsfolgen ergibt sich dabei aus den von der Heuristik ermittelten heuristisch effizienten Auftragsfolgen. Bezogen auf eine Heuristik ist eine Auftragsfolge dann heuristisch effizient, wenn es keine andere von der Heuristik erzeugte und auf Effizienz überprüfte Auftragsfolge gibt, die bezüglich aller Ziele keinen schlechteren und bei mindestens einem Ziel einen besseren Zielerreichungsgrad aufweist. Daneben wird die Beurteilung der Qualität von heuristisch effizienten Mengen ausführlich betrachtet. Die bisher in der Literatur vorgestellten Maße werden kritisch diskutiert und anschließend ein System von Maßen zur Beurteilung der Qualität heuristisch effizienter Mengen entwickelt. Außerdem werden in der Arbeit allgemeine Überlegungen zur Steuerung der Suche nach Elementen der effizienten Menge angestellt. Dazu gehören Analysen zur Distanz von Auftragsfolgen im Lösungsraum, sowie die Entwicklung von Konzepten zur Definition der Nachbarschaft im Zielraum