Agent-Based Models of Industrial Clusters and Districts

Agent-based models, an instance of the wider class of connectionist models, allow bottom-up simulations of organizations constituted byu a large number of interacting parts. Thus, geogrfaphical clusters of competing or collaborating firms constitute an obvious field of application. This contribution explains what agent-based models are, reviews applications in the field of industrial clusters and focuses on a simulator of infra- and inter-firm communications.Agent-based models, industrial clusters, industrial districts

Baldwinian accounts of language evolution

Since Hinton & Nowlan published their seminal paper (Hinton & Nowlan 1987), the neglected evolutionary process of the Baldwin effect has been widely acknowledged. Especially in the field of language evolution, the Baldwin effect (Baldwin 1896d, Simpson 1953) has been expected to salvage the long-lasting deadlocked situation of modern linguistics: i.e., it may shed light on the relationship between environment and innateness in the formation of language.However, as intense research of this evolutionary theory goes on, certain robust difficulties have become apparent. One example is genotype-phenotype correlation. By computer simulations, both Yamauchi (1999, 2001) and Mayley (19966) show that for the Baldwin effect to work legitimately, correlation between genotypes and phenotypes is the most essential underpinning. This is due to the fact that this type of the Baldwin effect adopts as its core mechanism Waddington's (1975) "genetic assimilation". In this mechanism, phenocopies have to be genetically closer to the innately predisposed genotype. Unfortunately this is an overly naiive assumption for the theory of language evolution. As a highly complex cognitive ability, the possibility that this type of genotype-phenotype correlation exists in the domain of linguistic ability is vanishingly small.In this thesis, we develop a new type of mechanism, called "Baldwinian Niche Construction (BNC), that has a rich explanatory power and can potentially over¬ come this bewildering problem of the Baldwin effect. BNC is based on the theory of niche construction that has been developed by Odling-Smee et al. (2003). The incorporation of the theory into the Baldwin effect was first suggested by Deacon (1997) and briefly introduced by Godfrey-Smith (2003). However, its formulation is yet incomplete.In the thesis, first, we review the studies of the Baldwin effect in both biology and the study of language evolution. Then the theory of BNC is more rigorously developed. Linguistic communication has an intrinsic property that is fundamentally described in the theory of niche construction. This naturally leads us to the theoretical necessity of BNC in language evolution. By creating a new linguistic niche, learning discloses a previously hidden genetic variance on which the Baldwin 'canalizing' effect can take place. It requires no genetic modification in a given genepool. There is even no need that genes responsible for learning occupy the same loci as genes for the innate linguistic knowledge. These and other aspects of BNC are presented with some results from computer simulations

Real path planning based on genetic algorithm and Voronoi diagrams

PostprintIn the context of Mobile Robotics, the efficient resolution of the Path Planning problem is a key task. The model of the environment and the search algorithm are basic issues in the resolution of the problem. This paper highlights the main features of Path Planning proposal for mobile robots in static environments. In our proposal, the path planning is based on Voronoi diagrams, where obstacles in the environment are considered as the generating points of the diagram, and a genetic algorithm is used to find a path without collisions from the robot initial to target position. This work combines some ideas presented by Roque and Doering, who use Voronoi diagrams for modelling the environment, and other ideas presented by Zhang et al. who adopt a genetic algorithm for computing paths on a regular grid based environment, considering certain quality attributes. The main results were probed both in simulated and real environments

Bio-inspired computation: where we stand and what's next

In recent years, the research community has witnessed an explosion of literature dealing with the adaptation of behavioral patterns and social phenomena observed in nature towards efficiently solving complex computational tasks. This trend has been especially dramatic in what relates to optimization problems, mainly due to the unprecedented complexity of problem instances, arising from a diverse spectrum of domains such as transportation, logistics, energy, climate, social networks, health and industry 4.0, among many others. Notwithstanding this upsurge of activity, research in this vibrant topic should be steered towards certain areas that, despite their eventual value and impact on the field of bio-inspired computation, still remain insufficiently explored to date. The main purpose of this paper is to outline the state of the art and to identify open challenges concerning the most relevant areas within bio-inspired optimization. An analysis and discussion are also carried out over the general trajectory followed in recent years by the community working in this field, thereby highlighting the need for reaching a consensus and joining forces towards achieving valuable insights into the understanding of this family of optimization techniques

Bio-inspired computation: where we stand and what's next

In recent years, the research community has witnessed an explosion of literature dealing with the adaptation of behavioral patterns and social phenomena observed in nature towards efficiently solving complex computational tasks. This trend has been especially dramatic in what relates to optimization problems, mainly due to the unprecedented complexity of problem instances, arising from a diverse spectrum of domains such as transportation, logistics, energy, climate, social networks, health and industry 4.0, among many others. Notwithstanding this upsurge of activity, research in this vibrant topic should be steered towards certain areas that, despite their eventual value and impact on the field of bio-inspired computation, still remain insufficiently explored to date. The main purpose of this paper is to outline the state of the art and to identify open challenges concerning the most relevant areas within bio-inspired optimization. An analysis and discussion are also carried out over the general trajectory followed in recent years by the community working in this field, thereby highlighting the need for reaching a consensus and joining forces towards achieving valuable insights into the understanding of this family of optimization techniques

Using MapReduce Streaming for Distributed Life Simulation on the Cloud

Distributed software simulations are indispensable in the study of large-scale life models but often require the use of technically complex lower-level distributed computing frameworks, such as MPI. We propose to overcome the complexity challenge by applying the emerging MapReduce (MR) model to distributed life simulations and by running such simulations on the cloud. Technically, we design optimized MR streaming algorithms for discrete and continuous versions of Conway’s life according to a general MR streaming pattern. We chose life because it is simple enough as a testbed for MR’s applicability to a-life simulations and general enough to make our results applicable to various lattice-based a-life models. We implement and empirically evaluate our algorithms’ performance on Amazon’s Elastic MR cloud. Our experiments demonstrate that a single MR optimization technique called strip partitioning can reduce the execution time of continuous life simulations by 64%. To the best of our knowledge, we are the first to propose and evaluate MR streaming algorithms for lattice-based simulations. Our algorithms can serve as prototypes in the development of novel MR simulation algorithms for large-scale lattice-based a-life models.https://digitalcommons.chapman.edu/scs_books/1014/thumbnail.jp

Evolution of self-organising behaviours with novelty search

Tese de mestrado em Engenharia Informática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012A pesquisa de novidade (novelty search) é um nova e promissora técnica de evolução artificial, que desafia a abordagem tradicional focada na perseguição direta dos objetivos. O principal conceito por trás da pesquisa de novidade é a recompensa de soluções que sejam novas, em vez de soluções que se aproximem do objetivo pré-definido. Este carácter divergente da procura faz com que a pesquisa de novidade não esteja sujeita a alguns problemas comuns na evolução artificial, tal como a convergência prematura e a deceção da função objetivo, pois na pesquisa de novidade o objetivo não tem inuência direta no processo evolutivo. A função objetivo diz-se decetiva quando ela conduz a população do algoritmo evolucionário para máximos locais, e como consequência não consegue atingir o objetivo desejado numa quantidade razoável de tempo. No algoritmo de pesquisa de novidade, a função objetivo é substituída por uma métrica que quantifica a novidade das soluções, baseando-se em caracterizações de comportamento que são obtidas para cada uma. A função que obtém estas caracterizações deve ser definida pelo humano que conduz o processo, usando conhecimento sobre o domínio e tendo em consideração a tarefa que se está a tentar desempenhar. A novidade de cada individuo é medida relativamente à população corrente e a um arquivo de indivíduos que representa o espaço de comportamentos que já foi anteriormente explorado. Desta forma, soluções que se situem em locais do espaço de comportamentos que estejam pouco explorados são consideradas mais aptas para seleção, e vice-versa, guiando o processo evolutivo em direção à diversidade comportamental. Contraintuitivamente, embora a pesquisa de novidade ignore totalmente o objetivo, ela revelou em vários casos um maior sucesso que a abordagem tradicional baseada em objetivos, especialmente em tarefas onde a função objetivo sofre de algum grau de deceção. Em trabalhos anteriores, a pesquisa de novidade foi aplicada com sucesso em tarefas de robótica não coletiva. Nesta tese, propomos a aplicação da pesquisa de novidade à evolução de controladores para robótica coletiva, uma área que tem sido dominada pelas técnicas de evolução tradicionais, focadas em objetivos. A motivação para a aplicação da pesquisa de novidade a esta área é o elevado nível de complexidade na robótica coletiva, resultante das relações entre os vários agentes do grupo, e entre os agentes e o seu ambiente. À medida que um sistema se torna mais complexo, a função objetivo é mais suscetível de se tornar decetiva, e a pesquisa de novidade é particularmente eficaz a lidar com a deceção da função objetivo. Ultrapassar o problema da deceção neste domínio é mais um passo em direção à geração automática de controladores para grupos de robôs capazes de resolver tarefas com a complexidade do mundo real. O carácter da pesquisa de novidade orientado à diversidade comportamental é também interessante neste domínio, pois permite a geração de uma diversidade de soluções para o mesmo problema, possivelmente revelando formas originais de auto-organização. No nosso trabalho, os controladores que são usados pelos grupos de robôs (todos os robôs do grupo usam o mesmo controlador) são redes neuronais recorrentes. O método escolhido para implementar o processo neuro-evolutivo foi o NEAT. A pesquisa de novidade é implementada sobre o NEAT, da forma como foi descrito acima. O NEAT é um método neuro-evolutivo que modifica tanto os pesos das ligações da rede, como a sua estrutura, podendo adicionar e remover nós e ligações. Começa com um conjunto de redes neuronais simples, completamente ligadas e sem nós intermédios, e vai gradualmente complexificando as redes neuronais, à medida que se verifique vantajoso, podendo levar à evolução de comportamentos gradualmente mais complexos. Para conduzir o estudo descrito nesta tese, foi seguida uma abordagem experimental, através da realização de ensaios evolucionários com diferentes técnicas evolucionárias, parâmetros, e tarefas. Em cada ensaio foram recolhidas informações e métricas detalhadas de forma a facilitar a compreensão das dinâmicas evolucionárias. Para a execução dos ensaios evolucionários, foi desenvolvida uma nova aplicação, baseada num simulador de robótica existente e numa implementação do NEAT. A aplicação é altamente modular, permitindo a definição de novos ambientes, robôs, métodos evolucionários, entre outros, sem ter que modificar código fonte existente. O primeiro passo do nosso trabalho consistiu em aplicar o algoritmo original de pesquisa de novidade à evolução de controladores para um grupo de robôs que deve executar uma tarefa de agregação. Nesta tarefa (amplamente estudada em trabalhos anteriores), os robôs são colocados em posições aleatórias dentro de uma arena fechada, e têm como objetivo formar um único agregado compacto, em qualquer ponto da arena. A tarefa é dificultada por uma arena de grandes dimensões e robôs com sensores de curto alcance. Foram realizadas experiências com a pesquisa de novidade usando três diferentes caracterizações de comportamento: uma altamente correlacionada com o objetivo, outra pouco correlacionada, e finalmente a combinação das duas. Foi também experimentada a evolução tradicional guiada por objetivos. De seguida, é experimentada a aplicação da pesquisa de novidade a uma tarefa de gestão coletiva de energia, em que os robôs gastam energia ao longo do tempo e devem coordenar-se para permitir o acesso periódico à única estacão de recarga, de modo a sobreviverem. São definidas duas variantes desta tarefa, uma em que os robôs gastam sempre a mesma quantidade de energia ao longo do tempo, e outra em que a quantidade de energia despendida depende da velocidade dos robôs. Na primeira variante, a função objetivo consegue guiar eficazmente a população em direção ao objectivo. Na segunda variante, a função objetivo é claramente decetiva, e conduz a população para máximos locais muito prematuros. Foram também experimentadas duas caracterizações comportamentais distintas na pesquisa de novidade: uma caracterização curta, altamente relacionada com o objetivo, e outra caracterização expandida, com algumas dimensões não relacionadas com o objetivo. Os resultados destas experiências revelam que a pesquisa de novidade pode ser um método eficaz para evolução de controladores para robótica coletiva. A pesquisa de novidade mostrou ser eficaz em ultrapassar a deceção da função objetivo, evitando com sucesso os máximos locais. Foi particularmente bem sucedida na inicialização da evolução, evitando a convergência prematura e atingindo elevados valores de fitness cedo na evolução. Foram estabelecidas comparações detalhadas entre a pesquisa de novidade e o método evolutivo tradicional, baseado em objetivos. Em configurações onde a deceção da função objetivo não era um problema, a pesquisa de novidade obteve um desempenho semelhante à evolução guiada por objetivos, em termos dos valores de fitness das soluções evoluídas. Por outro lado, em configurações onde a função objetivo era decetiva, a pesquisa de novidade revelou-se claramente superior. Os resultados também mostram que a pesquisa de novidade consegue evoluir soluções com redes neuronais mais simples, em comparação com a evolução guiada por objetivos. Os nossos resultados representam uma contribuição relevante para o domínio da robótica coletiva evolucionaria, pois os trabalhos anteriores revelam dificuldades em evoluir grupos de robôs capazes de desempenhar tarefas ambiciosas. As experiências sugerem que a evolução de comportamentos coletivos é especialmente suscetível à deceção da função objetivo, e como tal a pesquisa de novidade revela-se como uma promissora alternativa para ultrapassar esta dificuldade, e conseguir a evolução de comportamentos coletivos mais ambiciosos. Os resultados também revelaram que a pesquisa de novidade pode ser utilizada para descobrir uma ampla diversidade de formas de auto-organização. A procura de diversidade em robótica coletiva é um tópico relevante porque tipicamente existe um grande leque de possibilidades de comportamentos, resultante das possíveis interações entre os vários robôs do grupo, e entre os robôs e o ambiente. Procurar ativamente estas possibilidades pode levar a formas inesperadas de auto-organização e diferentes soluções para o mesmo problema. Por exemplo, nas experiências com a tarefa de agregação, a pesquisa de novidade evoluiu um tipo de comportamentos de agregação que não é descrito no trabalho relacionado, mas que pode ser encontrado no mundo natural. Estas experiências forneceram também alguma compreensão sobre como devem ser construídas as caracterizações comportamentais a usar na pesquisa de novidade. Mostrámos que combinar várias medidas pode ser uma forma de aumentar o desempenho da pesquisa de novidade. No entanto, deve-se evitar acrescentar à caracterização do comportamento dimensões que estejam pouco relacionadas com a tarefa que se está a tentar resolver. Neste caso, os resultados mostraram que a pesquisa de novidade pode começar a focar-se em zonas do espaço de comportamentos que não são relevantes para a solução da tarefa. Para visualizar e analisar espaços de comportamentos de elevada dimensionalidade, foram utilizados mapas de Kohonen auto-organizados. Esta técnica de visualização mostrou ser útil para uma melhor compreensão da dinâmica evolucionária na pesquisa de novidade. Como referido acima, os resultados mostraram que a pesquisa de novidade pode ter dificuldade em encontrar boas soluções em espaços de comportamentos que tenham dimensões não relacionadas com o objetivo. Para ultrapassar este problema, estendemos o nosso estudo para variantes da pesquisa de novidade que combinam a diversidade comportamental com a função objetivo. Propomos um novo método para combinar a pesquisa de novidade com os objetivos, chamado Progressive Minimal Criteria Novelty Search (PMCNS). Este método restringe progressivamente o espaço de comportamentos, através da definição de um limiar de fitness que os indivíduos devem superar para serem selecionados para reprodução. Este limiar é dinâmico, começando sem impacto e aumentando progressivamente à medida que a população se vai aproximando do objetivo. Para avaliar este novo método, foram realizadas experiências com as tarefas de agregação e gestão coletiva de energia, já apresentadas anteriormente. O PMCNS foi comparado com outro método bem sucedido, onde a avaliação de cada individuo consiste numa combinação linear dos seus valores de fitness e novidade. Os resultados mostram que o PMCNS é um método eficaz em direcionar a exploração do espaço de comportamentos para as zonas associadas a soluções de elevada qualidade, sem comprometer a diversidade que é descoberta pela pesquisa de novidade, e conseguindo na mesma ultrapassar a deceção da função objetivo. O desempenho do PMCNS foi superior a todos os outros métodos testados.Novelty search is a recent artificial evolution technique that challenges the traditional evolutionary approach. The main idea behind novelty search is to reward the novelty of solutions instead of progress towards a fixed goal, in order to avoid premature convergence and deception. Deception occurs in artificial evolution when the objective-function leads the population to local maxima, failing to reach the desired objective. In novelty search, there is no pressure to evolve better solutions, only pressure to evolve solutions different from the ones seen so far, thus avoiding the potential deceptiveness of an objective-function. In previous works, novelty search has been applied with success to single robot system. In this thesis, we use novelty search together with NEAT to evolve neuro-controllers for homogeneous swarms of robots. The aim of this approach is to facilitate the achievement of more ambitious objectives through artificial evolution, and in the end contribute towards the evolution of robotic swarms capable of taking on complex, real-world tasks. Our empirical study is conducted in simulation and uses two common swarm robotics tasks: aggregation, and sharing of an energy recharging station. Our results show that novelty search is capable of overcoming deception, and is notably effective in bootstrapping the evolution. In non-deceptive setups, novelty search achieved fitness scores similar to fitness-based evolution. Novelty search could evolve a broad diversity of solutions to the same problem, unveiling interesting forms of self-organization. Our study also encompasses variants of novelty search that combine novelty with objectives, in order to combine the exploratory character of novelty search with the exploratory character of objective-based evolution. We propose Progressive Minimal Criteria Novelty Search (PMCNS), a novel method for combining novelty and objectives, where the exploration of the behavior space is progressively restricted to zones of increasing fitness scores. We show that PMCNS can improve the fitness scores of the evolved solutions, without compromising the diversity of behaviors. Overall, our study shows that novelty search is a promising alternative for the evolution of controllers for robotic swarms