526 research outputs found

    Evolution of self-organising behaviours with novelty search

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    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

    Novel approaches to cooperative coevolution of heterogeneous multiagent systems

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    Tese de doutoramento, Informática (Engenharia Informática), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017Heterogeneous multirobot systems are characterised by the morphological and/or behavioural heterogeneity of their constituent robots. These systems have a number of advantages over the more common homogeneous multirobot systems: they can leverage specialisation for increased efficiency, and they can solve tasks that are beyond the reach of any single type of robot, by combining the capabilities of different robots. Manually designing control for heterogeneous systems is a challenging endeavour, since the desired system behaviour has to be decomposed into behavioural rules for the individual robots, in such a way that the team as a whole cooperates and takes advantage of specialisation. Evolutionary robotics is a promising alternative that can be used to automate the synthesis of controllers for multirobot systems, but so far, research in the field has been mostly focused on homogeneous systems, such as swarm robotics systems. Cooperative coevolutionary algorithms (CCEAs) are a type of evolutionary algorithm that facilitate the evolution of control for heterogeneous systems, by working over a decomposition of the problem. In a typical CCEA application, each agent evolves in a separate population, with the evaluation of each agent depending on the cooperation with agents from the other coevolving populations. A CCEA is thus capable of projecting the large search space into multiple smaller, and more manageable, search spaces. Unfortunately, the use of cooperative coevolutionary algorithms is associated with a number of challenges. Previous works have shown that CCEAs are not necessarily attracted to the global optimum, but often converge to mediocre stable states; they can be inefficient when applied to large teams; and they have not yet been demonstrated in real robotic systems, nor in morphologically heterogeneous multirobot systems. In this thesis, we propose novel methods for overcoming the fundamental challenges in cooperative coevolutionary algorithms mentioned above, and study them in multirobot domains: we propose novelty-driven cooperative coevolution, in which premature convergence is avoided by encouraging behavioural novelty; and we propose Hyb-CCEA, an extension of CCEAs that places the team heterogeneity under evolutionary control, significantly improving its scalability with respect to the team size. These two approaches have in common that they take into account the exploration of the behaviour space by the evolutionary process. Besides relying on the fitness function for the evaluation of the candidate solutions, the evolutionary process analyses the behaviour of the evolving agents to improve the effectiveness of the evolutionary search. The ultimate goal of our research is to achieve general methods that can effectively synthesise controllers for heterogeneous multirobot systems, and therefore help to realise the full potential of this type of systems. To this end, we demonstrate the proposed approaches in a variety of multirobot domains used in previous works, and we study the application of CCEAs to new robotics domains, including a morphological heterogeneous system and a real robotic system.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT, PEst-OE/EEI/LA0008/2011

    Linking chemical exposure to lipid homeostasis: A municipal waste water treatment plant influent is obesogenic for zebrafish larvae

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    Obesity, a risk factor for the development of type-2 diabetes, hypertension, cardiovascular disease, hepatic steatosis and some cancers, has been ranked in the top 10 health risk in the world by the World Health Organization. Despite the growing body of literature evidencing an association between the obesity epidemic and specific chemical exposure across a wide range of animal taxa, very few studies assessed the effects of chemical mixtures and environmental samples on lipid homeostasis. Additionally, the mode of action of several chemicals reported to alter lipid homeostasis is still poorly understood. Aiming to fill some of these gaps, we combined an in vivo assay with the model species zebrafish (Danio rerio) to screen lipid accumulation and evaluate expression changes of key genes involved in lipid homeostasis, alongside with an in vitro transactivation assay using human and zebrafish nuclear receptors, retinoid X receptor α and peroxisome proliferator-activated receptor γ. Zebrafish larvae were exposed from 4 th day post-fertilization until the end of the experiment (day 18), to six different treatments: experimental control, solvent control, tributyltin at 100 ng/L Sn and 200 ng/L Sn (positive control), and wastewater treatment plant influent at 1.25% and 2.5%. Exposure to tributyltin and to 2.5% influent led to a significant accumulation of lipids, with white adipose tissue deposits concentrating in the perivisceral area. The highest in vitro tested influent concentration (10%) was able to significantly transactivate the human heterodimer PPARγ/RXRα, thus suggesting the presence in the influent of HsPPARγ/RXRα agonists. Our results demonstrate, for the first time, the ability of complex environmental samples from a municipal waste water treatment plant influent to induce lipid accumulation in zebrafish larvae.This work was supported by the Norte2020 and FEDER (Coral—Sustainable Ocean Exploitation—Norte-01-0145-FEDER-000036), by the Spanish Agencia Estatal de Investigación (CTM2017-84763-C3-2-R), the Galician Council of Culture, Education and Universities (ED431C2017/36) and FEDER/ERDF, and by the project NOR-WATER (0725), financed by “Programa de Cooperação Interreg Portugal/Espanha, (POCTEP) 2014-2020. Ricardo Capela was supported by grant SFRH/BD/112483/2015S

    Economical Feasibility of Strawberry Production in a Semi-Hydroponic System and Agroindustry of Jelly on a Small Property

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    Growing strawberries is a great alternative for family farms, it is possible to obtain a good financial return on a small property. Consumption growth Strawberry "in natura" in recent years, along with a high price increase, further assists in the marketing of the fruit. This study aimed to establish a greenhouse to grow plants behave 18,000 Camarosa, with approximate production of 200 kg of strawberries daily in peak harvest in semi-hydroponic system in a family owned, located in the municipality of Canguçu-RS. The strawberry produced should be packaged for sale "in natura" and received in the form of jelly. Strawberries are classified by their diameter (25mm and 15mm) and defects in three classes: Class A, includes all healthy and greater than 25 mm diameter strawberries; class B, includes all the healthy strawberries and with a diameter between 25 mm and 15 mm and the class C, includes all strawberries with less than 15mm diameter. The strawberries in Classes A and B will be sold as "in natura" and Class C will be used for the production of jam. To perform the economic analysis, initially used the SWOT matrix, which is a tool used to perform environmental analysis, as the basis of management and strategic planning. The financial analysis of the project was carried out through the following indications: NPV (Net Present Value), IRR (Internal Rate of Return) and payback. Through the completion of the procedures for determining the cash flow and economic indicators, it was found through studies of scenarios, keeping the price constant and equal to jam £ 5.50, the minimum price of the strawberry "in natura" is worth $ 6.83. The production of jelly is an alternative to adding value to the product and also provides more time for marketing

    Evento corporate num Centro Ciência Viva: O caso da festa de Natal da ANA

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    Perante uma conjuntura de forte contenção financeira, a diversificação de fontes de financiamento torna-se essencial para dar sustentabilidade a um Centro de Ciência. Porém, esta necessidade não deve colocar em segundo plano o papel pedagógico da instituição e as finalidades para que foi criada e existe. A presente comunicação pretende dar a conhecer a abordagem utilizada pelo Centro de Ciência Viva do Algarve em resposta a um pedido de cedência de instalações para a realização de uma festa de Natal para os filhos dos empregados de uma empresa.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

    Arbustus unedo essence: morphological and genetic characterization of the strawberry tree of Castelo de Paiva

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    O medronheiro é um arbusto da região mediterrânica que pode ser encontrada por todo o país. Ao contrário do que verifica na região sul do país, no concelho de Castelo de Paiva é atribuída uma reduzida importância económica a esta espécie. Com o intuito de preservar e potenciar a produção desta espécie e contribuir para a dinamização da economia do concelho, procedeu-se à caracterização morfológica e genética de uma amostra da população de medronheiros de Castelo de Paiva. A caracterização morfológica e genética foi realizada para um total de 10 genótipos. Para tal recolheram-se 70 folhas aleatoriamente em cada árvore. Em 40 folhas mediu-se o comprimento, largura, comprimento do pedúnculo, peso fresco, peso seco e determinou-se a área foliar. Dos caracteres morfológicos analisados, aqueles que se revelaram mais úteis na distinção dos vários genótipos foram: comprimento do pedúnculo, peso fresco e peso seco. As restantes 30 folhas foram utilizadas para a caracterização genética. Esta caracterização foi realizada recorrendo a um marcador de DNA, ISSR. Os 5 primeiros exemplaresutilizados na técnica de ISSR demonstraram-se polimórficos. Os resultados da caracterização genética sugerem que a variabilidade genética na população é média a alta.The strawberry tree is a shrub native in the Mediterranean region and it can be found throughout Portugal. Unlike the case in the southern region of the country, in Castelo de Paiva a minor economic importance is given to this species. In order to preserve, to enhance the production of this species and to contribute to the boosting of the economy of the region, we proceeded to the characterization of a small sample population of this fruit tree of Castelo de Paiva in what concerns to its morphology and genetics. The morphological and genetic characterization was performed for a total of 10 genotypes. For this, 70 leaves were randomly collected from each tree. For 40 leaves, it was measured the length, the width, the peduncle length, the wet weight, the dry weight and determined the leaf area. Of the morphological characteristics analyzed, the ones that proved most useful in distinguishing the various genotypes were: the length peduncle, the wet weight and the dry weight. The remaining 30 leaves were used in the genetic characterization. This characterization was performed using a DNA marker, the ISSR. The 5 primers used in the ISSR technique proved to be polymorphic. The results from the genetic characterization suggest that variability in population genetics is medium to high

    Development of Inhalable Superparamagnetic Iron Oxide Nanoparticles (SPIONs) in microparticulate system for antituberculosis drug delivery

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    Tuberculosis (TB) is an infectious disease which affects millions of people worldwide. Inhalable polymeric dry powders are promising alternatives as anti-TB drug carriers to the alveoli milieu and infected macrophages, with potential to significantly improve the therapeutics efficiency. Here, the development of a magnetically responsive microparticulate system for pulmonary delivery of an anti-TB drug candidate (P3) is reported. Microparticles (MPs) are developed based on a cast method using calcium carbonate sacrificial templates and incorporate superparamagnetic iron oxide nanoparticles to concentrate MPs in alveoli and enable drug on demand release upon actuation of an external alternate magnetic field (AMF). The MPs are shown to be suitable for P3 delivery to the lower airways and for alveolar macrophage phagocytosis. The developed MPs reveal unique and promising features to be used as an inhalable dry powder allowing the AMF control over dosage and frequency of drug delivery anticipating improved TB treatments.The authors wish to acknowledge the financial support from the Portuguese Foundation for Science and Technology (FCT) for the postdoctoral grant of M.S.M. (SFRH/BPD/110868/2015) and R.M.A.D (SFRH/BPD/112459/2015), FCT grant of E.T. (IF/01390/2014) and Recognize project (UTAP-ICDT/CTM-BIO/0023/2014). This article is also a result of the project “Accelerating tissue engineering and personalized medicine discoveries by the integration of key enabling nanotechnologies, marine-derived biomaterials and stem cells,” supported by Norte Portugal Regional Operational Programme (NORTE 2020), under the PORTUGAL 2020 Partnership Agreement, through the European Regional Development Fund (ERDF). The authors acknowledge the financial support from the European Union Framework Programme for Research and Innovation HORIZON 2020, under the TEAMING Grant Agreement No. 739572 – The Discoveries CTR.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

    Measurement of the top quark pair production cross section in pppp collisions at s=7\sqrt{s}=7 TeV in dilepton final states with ATLAS

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    A measurement of the production cross section of top quark pairs (ttbar) in proton-proton collisions at a center-of-mass energy of 7 TeV recorded with the ATLAS detector at the Large Hadron Collider is reported. Candidate events are selected in the dilepton topology with large missing transverse energy and at least two jets. Using a data sample corresponding to an integrated luminosity of 35 pb^-1, a ttbar production cross section of 171 +/- 20(stat.) +/- 14(syst.) +8-6(lum.) pb is measured for an assumed top quark mass of 172.5 GeV. A second measurement requiring at least one jet identified as coming from a b quark yields a comparable result, demonstrating that the dilepton final states are consistent with being accompanied by b-quark jets. These measurements are in good agreement with Standard Model predictions.Peer Reviewe

    Performance of the ATLAS Trigger System in 2010

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    Proton-proton collisions at sqrt{s} = 7 TeV and heavy ion collisions at sqrt{s_NN} = 2.76 TeV were produced by the LHC and recorded using the ATLAS experiment's trigger system in 2010. The LHC is designed with a maximum bunch crossing rate of 40 MHz and the ATLAS trigger system is designed to record approximately 200 of these per second. The trigger system selects events by rapidly identifying signatures of muon, electron, photon, tau lepton, jet, and B meson candidates, as well as using global event signatures, such as missing transverse energy. An overview of the ATLAS trigger system, the evolution of the system during 2010 and the performance of the trigger system components and selections based on the 2010 collision data are shown. A brief outline of plans for the trigger system in 2011 is presentedPeer Reviewe

    Performance of Missing Transverse Momentum Reconstruction in Proton-Proton Collisions at 7 TeV with ATLAS

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    The measurement of missing transverse momentum in the ATLAS detector, described in this paper, makes use of the full event reconstruction and a calibration based on reconstructed physics objects. The performance of the missing transverse momentum reconstruction is evaluated using data collected in pp collisions at a centre-of-mass energy of 7 TeV in 2010. Minimum bias events and events with jets of hadrons are used from data samples corresponding to an integrated luminosity of about 0.3 inverse nb and 600 inverse nb, together with events containing a Z boson decaying to two leptons (electrons or muons) or a W boson decaying to a lepton (electron or muon) and a neutrino, from a data sample corresponding to an integrated luminosity of about 36 inverse pb. An estimate of the systematic uncertainty on the missing transverse momentum scale is presented.Peer Reviewe
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