Evolución de redes neuronales mediante sistemas de reescritura

Las redes neuronales evolutivas son un caso particular de redes neuronales artificiales en donde los pesos de las conexiones no son determinados por un método de entrenamiento sino por la aplicación de un proceso evolutivo. El método propuesto en esta tesis, NeSR, evoluciona tanto los pesos de conexión como la estructura de la red neuronal. Este método se basa en una codificación indirecta, es decir, no evoluciona redes neuronales sino sistemas de reescritura denominados Sistemas L. Esta representación permite construir una red neuronal, la cual será evaluada en el problema a resolver. Este método tiene la virtud de brindar una poderosa flexibilidad en la estructura de las redes generadas a partir de estos sistemas, aunque requiere un costo de procesamiento extra en el paso de convertir un genotivo (Sistema L) en su fenotipo (Red Neuronal). Las mediciones realizadas demuestran su capacidad para resolver distintos tipos de problemas en forma similar a otros métodos neuroevolutivos.Tesis digitalizada en SEDICI gracias a la colaboración de la Biblioteca de la Facultad de Informática.Facultad de Informátic

Control de robots autónomos a partir de la evolución continua de módulos neuronales

El objetivo principal del presente trabajo consiste en obtener un controlador basado en una red neuronal, con una arquitectura mínima y capacidad de adaptación en la fase de ejecución. También se busca extender la evolución del controlador a lo largo de su vida útil combinando un método basado en evolución de módulos neuronales con un algoritmo evolutivo específico. El primer método es utilizado para producir los controladores mientras que el segundo ajusta al controlador durante su funcionamiento.Eje: Ingeniería mecánica y de la producciónFacultad de Informátic

Model checking: un modelo del protocolo Gnutella : Simulación y verificación usando SPIN

En este trabajo se presenta una especificación del protocolo de comunicación Gnutella para redes Peer-to-Peer. Se realizó un modelo de este protocolo utilizando SPIN, un sistema de verificación automática que incluye algoritmos de comprobación de modelos. Se presentan dos modelos: uno completo, apropiado para la simulación del comportamiento de un nodo Gnutella, y otro acotado, que permite comprobar si determinadas propiedades expresadas en LTL (Lógica Temporal Lineal) son ciertas. A manera de ejemplo, dos fórmulas fueron comprobadas en el modelo con el fin de verificarlas.This paper presents a specification of the Gnutella communication protocol for Peer-to-Peer networks. A model of this protocol has been made using SPIN, an automatic verification system which includes model-checking algorithms. Two models are presented: a complete one, suitable for simulating the behavior of a Gnutella node; and a limited one, which allows checking whether certain properties expressed in LTL (Linear Temporal Logic) are true. As example, two formulas have been checked in this model to verify them.I Workshop de Arquitecturas, Redes y Sistemas Operativos (WARSO)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Model checking: un modelo del protocolo Gnutella : Simulación y verificación usando SPIN

En este trabajo se presenta una especificación del protocolo de comunicación Gnutella para redes Peer-to-Peer. Se realizó un modelo de este protocolo utilizando SPIN, un sistema de verificación automática que incluye algoritmos de comprobación de modelos. Se presentan dos modelos: uno completo, apropiado para la simulación del comportamiento de un nodo Gnutella, y otro acotado, que permite comprobar si determinadas propiedades expresadas en LTL (Lógica Temporal Lineal) son ciertas. A manera de ejemplo, dos fórmulas fueron comprobadas en el modelo con el fin de verificarlas.This paper presents a specification of the Gnutella communication protocol for Peer-to-Peer networks. A model of this protocol has been made using SPIN, an automatic verification system which includes model-checking algorithms. Two models are presented: a complete one, suitable for simulating the behavior of a Gnutella node; and a limited one, which allows checking whether certain properties expressed in LTL (Linear Temporal Logic) are true. As example, two formulas have been checked in this model to verify them.I Workshop de Arquitecturas, Redes y Sistemas Operativos (WARSO)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Continuous evolution of neural modules for autonomous robot controllers

In recent years, research on techniques for developing controllers for autonomous robots has been conducted. Evolutionary Algorithms are among the most popular tools used in this type of problem, mostly for its capacity to adapt to the environment. Nevertheless, they are usually applied to produce a controller that will not continue its adjustment after concluding this process. This causes trouble to a controller when it is used in a dynamic environment. In this paper, the combination of a state-of-the-art modular neuro-evolution algorithm with a specific evolutionary algorithm is proposed. The former method is used to generate the controller while the later is used to adjust it during its operation. As a result, an adaptable controller based on a minimal topology neural network is obtained. The method proposed was tested in a goal-reach problem with satisfying results. Finally, conclusions are presented.En los últimos años se han realizado diversas investigaciones en técnicas para el desarrollo de controladores para robots autónomos. Los Algoritmos Evolutivos son una de las herramientas más utilizadas en este tipo de problemas por su capacidad de adaptación al entorno. Sin embargo, en su mayoría, la aplicación se concentra en la fase de generación del controlador no permitiendo realizar adaptaciones posteriormente. Esto perjudica la aplicación del controlador en ambientes dinámicos. Este artículo propone extender la evolución del controlador a lo largo de su vida útil combinando un método basado en evolución de módulos neuronales con un algoritmo evolutivo específico. El primer método es utilizado para producir los controladores mientras que el segundo ajusta al controlador durante su funcionamiento. Como resultado, se obtiene un controlador adaptable en la fase de ejecución basado en una red neuronal de arquitectura mínima. La propuesta de este artículo fue medida en la resolución de problemas del tipo alcance de objetivos con resultados satisfactorios. Finalmente, se exponen las conclusiones.VIII Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

NeSR - Neuroevolución de Sistemas de Reescritura

Las redes neuronales artificiales evolutivas representan una mejora de las redes neuronales artificiales convencionales donde su capacidad de adaptación se ve favorecida por la aplicación de procesos evolutivos. El presente artículo describe un nuevo método evolutivo denominado NeSR (NeuroEvolución de Sistemas de Reescritura) que permite obtener redes neuronales artificiales representadas a través de codificación indirecta. Para realizar dicha codificación se propone utilizar sistemas de reescritura ya que poseen la capacidad de generar arquitecturas complejas a partir de una representación relativamente pequeña. En base a esta representación, se ha realizado una cuidadosa definición de los operadores de crossover y mutación. El método propuesto ha sido aplicado a dos tipos de problemas diferentes (clasificación y control) como forma de mostrar la capacidad de resolución de la estrategia planteada. Los resultados alcanzados a través de las mediciones realizadas son satisfactorios. Finalmente se presentan las conclusiones y se plantean algunas líneas de trabajo futuras.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes (ASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Modular creation of neuronal networks for autonomous robot control

In general, complex control tasks can be solved by dividing them into simpler ones which are easier to handle. Several authors have developed different solutions that combine Layer Evolution techniques with Evolving Neural Networks, giving rise to controllers made up by several networks. In this type of solution, the selection of the module to be used in each case is not an easy problem to solve. This paper is focused on a new evolutionary mechanism that allows combining modules which solve the different parts of a problem, giving place to a single recurrent neural network. In this way, simple modules which are trained independently of the problem to solve are used. The communication among them is established by evolution, which gives rise to a single neural network representing the expected solution. The proposed method in this paper has been used to solve the problem of obstacle evasion and target reaching using a Khepera II robot. The tests carried out, both in the simulated environment and over the real robot, have yielded really successful results.Instituto de Investigación en Informátic

NeSR - Neuroevolución de Sistemas de Reescritura

Las redes neuronales artificiales evolutivas representan una mejora de las redes neuronales artificiales convencionales donde su capacidad de adaptación se ve favorecida por la aplicación de procesos evolutivos. El presente artículo describe un nuevo método evolutivo denominado NeSR (NeuroEvolución de Sistemas de Reescritura) que permite obtener redes neuronales artificiales representadas a través de codificación indirecta. Para realizar dicha codificación se propone utilizar sistemas de reescritura ya que poseen la capacidad de generar arquitecturas complejas a partir de una representación relativamente pequeña. En base a esta representación, se ha realizado una cuidadosa definición de los operadores de crossover y mutación. El método propuesto ha sido aplicado a dos tipos de problemas diferentes (clasificación y control) como forma de mostrar la capacidad de resolución de la estrategia planteada. Los resultados alcanzados a través de las mediciones realizadas son satisfactorios. Finalmente se presentan las conclusiones y se plantean algunas líneas de trabajo futuras.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes (ASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Evolving fuzzy systems : A new strategy for rule semantics preservation

Fuzzy rule-based systems have proved to be a convenient tool for modeling complex systems. This is due to their capacity to capture their typical imprecision, which makes classical methods inefficient. At present, Fuzzy Logic Controllers (FLC) are considered one of the most important applications of fuzzy rule-based systems. However, the learning process of proper rules for a given problem is still an important research issue. In this direction, different solutions for this problem have been developed, many of them based on Evolutionary Algorithms. Nevertheless, the preservation of fuzzy system rules semantics during the evolving process - more specifically during the recombination - is not always assured. This paper proposes a codification for fuzzy systems together with the proper genetic operators in order to achieve a balance between the searching process carried out by the evolving algorithm and the preservation of the recombined fuzzy system. Such codification and the proposed genetic operators have been used in an evolving algorithm, and its behavior in real function approximation has been tested, with successful results.VI Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Analysis of suitable languages to teach Procedural Programming at the Universidad Nacional del Noroeste de la provincia de Buenos Aires

Based on the need to update the language and tools used to teach Procedural Programming during the first year of computer science careers, a cross descriptive research was conducted by assessing different programming languages. The analysis involved a total of twelve languages with different characteristics. A new methodology was proposed based on the conclusions obtained from this work. Teachers have considered this proposal highly appropriate and its implementation was recommended for the next yearFacultad de Informátic