Studying the capacity of cellular encoding to generate feedforward neural network topologies

Proceeding of: IEEE International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2004, Budapest, 25-29 July 2004Many methods to codify artificial neural networks have been developed to avoid the disadvantages of direct encoding schema, improving the search into the solution's space. A method to analyse how the search space is covered and how are the movements along search process applying genetic operators is needed in order to evaluate the different encoding strategies for multilayer perceptrons (MLP). In this paper, the generative capacity, this is how the search space is covered for a indirect scheme based on cellular systems, is studied. The capacity of the methods to cover the search space (topologies of MLP space) is compared with the direct encoding scheme.Publicad

Coordinación global basada en controladores locales reactivos en la RoboCup

Actas del Primer Workshop Hispano-Luso en Agentes Físicos, Tarragona, 12/13-X-2000El principal problema a que nos enfrentamos al diseñar sistemas multi-agente es cómo coordinar los agentes que pertenecen a este sistema para obtener un comportamiento global eficiente. En algunos trabajos, el comportamiento coordinado de los agentes se obtiene gracias a un conocimiento total del dominio en el que se pueden aplicar planificadores tradicionales. Sin embargo, en muchos dominios esta aproximación no es posible por tratarse de dominios demasiado grandes y la comunicación y capacidad de memoria de los agentes muy limitada. En este trabajo se presenta un diseño multi-agente que permite obtener un comportamiento global coordinado basado en los comportamientos reactivos de los agentes que son controlados o dirigidos por la información local que poseen. En el diseño se ha minimizado la comunicación entre los agentes, ya que el proceso de coordinación se basa en reglas locales reactivas. Esta propuesta tiene una primera aplicación en el dominio de la RoboCup (Robot World Cup Iniciative), proyecto ampliamente utilizado por la comunidad investigadora. Palabras Clave: Inteligencia artificial distribuida, sistemas multi-agente, comportamientos cooperativos, comportamientos reactivos, RoboCupComisión Interministerial de Ciencia y TecnologíaRed Temática EUROBOT-IBEscola Técnica Superior d'Enginyeria (ETSE)Grup de Robótica i Visió Intel•ligents (RIVI)Departament d'Enginyeria Electrónica, Eléctrica i Automática (DEEEA)Departament d'Enginyeria Informática i Matemática (DEIM)Publicad

Cooperación en sistemas distribuidos de robots reactivos minimizando la cantidad de información comunicada

Actas de: Simposio Español de Infomática Distribuida (SEID 2000), Ourense, 25-27 de septiembre de 2000La coordinación emergente pretende obtener comportamientos colaborativos entre diversos agentes sin que eso implique que cada individuo deba tener un conocimiento global del dominio, y sin que ese conocimiento deba estar centralizado. Al no requerir conocimiento global, se minimiza la comunicación entre los agentes de forma que cada uno de ellos puede comportarse de forma reactiva y totalmente autónoma. En este trabajo se presenta una primera aproximación a este modelo de coordinación aplicado al dominio de la RoboCup.Publicad

Generative capacities of cellular automata codification for evolution of NN codification

Proceeding of: International Conference on Artificial Neural Networks. ICANN 2002, Madrid, Spain, August 28-30, 2002Automatic methods for designing artificial neural nets are desired to avoid the laborious and erratically human expert’s job. Evolutionary computation has been used as a search technique to find appropriate NN architectures. Direct and indirect encoding methods are used to codify the net architecture into the chromosome. A reformulation of an indirect encoding method, based on two bi-dimensional cellular automata, and its generative capacity are presented.Publicad

Evolutionary cellular configurations for designing feed-forward neural networks architectures

Proceeding of: 6th International Work-Conference on Artificial and Natural Neural Networks, IWANN 2001 Granada, Spain, June 13–15, 2001In the recent years, the interest to develop automatic methods to determine appropriate architectures of feed-forward neural networks has increased. Most of the methods are based on evolutionary computation paradigms. Some of the designed methods are based on direct representations of the parameters of the network. These representations do not allow scalability, so to represent large architectures, very large structures are required. An alternative more interesting are the indirect schemes. They codify a compact representation of the neural network. In this work, an indirect constructive encoding scheme is presented. This scheme is based on cellular automata representations in order to increase the scalability of the method

Non-Direct Encoding Method Based on Cellular Automata to Design Neural Network Architectures

Architecture design is a fundamental step in the successful application of Feed forward Neural Networks. In most cases a large number of neural networks architectures suitable to solve a problem exist and the architecture design is, unfortunately, still a human expert’s job. It depends heavily on the expert and on a tedious trial-and-error process. In the last years, many works have been focused on automatic resolution of the design of neural network architectures. Most of the methods are based on evolutionary computation paradigms. Some of the designed methods are based on direct representations of the parameters of the network. These representations do not allow scalability; thus, for representing large architectures very large structures are required. More interesting alternatives are represented by indirect schemes. They codify a compact representation of the neural network. In this work, an indirect constructive encoding scheme is proposed. This scheme is based on cellular automata representations and is inspired by the idea that only a few seeds for the initial configuration of a cellular automaton can produce a wide variety of feed forward neural networks architectures. The cellular approach is experimentally validated in different domains and compared with a direct codification scheme.Publicad

Estrategias para evaluar estructuras de hormigón armado con patologías por falta de adherencia

El siguiente trabajo resume la investigación que ha obtenido el primer premio, dotado por Gas Natural SDG, correspondiente a la segunda edición de los Premios de Investigación que convoca la Fundación Escuela de la Edificación.La adherencia es el principio básico del funcionamiento del hormigón armado como material estructural por la cual se transmiten los esfuerzos de tracción del hormigón al acero. Una de las hipótesis básicas en el cálculo de estructuras de hormigón es suponer la misma deformación para ambos materiales admitiendo que la adherencia es perfecta. Sin embargo, algunos síntomas patológicos que se producen durante las diferentes fases del proceso constructivo, del período de utilización o durante el mantenimiento, pueden debilitar el mecanismo de transferencia de tensiones entre las armaduras y el hormigón y disminuir la capacidad portante y las condiciones de seguridad de las estructuras.El objetivo fundamental de este artículo es aportar información y criterios con base teórico-experimental para abordar la evaluación de una estructura de hormigón armado afectada por una pérdida de adherencia. En este artículo se resume el trabajo realizado, por un lado un amplio programa experimental, y por otro, la propuesta de un modelo teórico para la evaluación de estructuras existentes que incorpora los fenómenos de degradación de la adherencia.Este trabajo es parte del proyecto de investigación PB98-0515 "Análisis de estructuras de hormigón armado con una deficiente transferencia de tensiones hormigón acero" financiado por el Ministerio de Educación y Ciencia desarrollado en el Instituto de Ciencias de la Construcción "Eduardo Torroja".Peer reviewe