Implementing metaheuristic optimization algorithms with JECoLi

This work proposes JECoLi - a novel Java-based library for the implementation of metaheuristic optimization algorithms with a focus on Genetic and Evolutionary Computation based methods. The library was developed based on the principles of flexibility, usability, adaptability, modularity, extensibility, transparency, scalability, robustness and computational efficiency. The project is opensource, so JECoLi is made available under the GPL license, together with extensive documentation and examples, all included in a community Wiki-based web site (http://darwin.di.uminho.pt/jecoli). JECoLi has been/is being used in several research projects that helped to shape its evolution, ranging application fields from Bioinformatics, to Data Mining and Computer Network optimization

Um estudo sobre emergência de linguagens para a comunicação de agentes em sistemas de vida artificial

Dissertação de mestrado em Informática (área de especialização em Sistemas Distribuídos, Comunicações por Computador e Arquitectura de Computadores)O objectivo deste trabalho é investigar os processos que uma comunidade de agentes artificiais poderá utilizar de forma a criar a sua interpretação da sua realidade e chegar a um consenso quanto à simbologia decorrente dessa interpretação. Esse consenso permitirá a emergência de linguagens que suportem uma forma básica de comunicação, sem interferência de nenhum agente exterior. Desta forma, estes agentes poderão adquirir ganhos de desempenho na resolução das suas tarefas no determinado contexto. A investigação é suportada por uma abordagem de aprendizagem por reforço, com a utilização de Redes Neuronais Artificiais num contexto evolucionário. Para o suporte experimental da investigação realizada foi utilizada uma plataforma de Vida Artificial, baseada no paradigma presa-predador, chamada getAlife, desenvolvida na Universidade do Minho, e que inclui módulos de manipulação de Redes Neuronais. Os resultados obtidos comprovaram as expectativas da tese, ou seja, demonstraram a evolução de uma linguagem rudimentar que resulta da emergência da representação de factos da realidade dos agentes por símbolos comuns. Além disso, verificou-se que as espécies dotadas desta capacidade de comunicação ganham com esse facto vantagens competitivas.The aim of this study is to investigate the processes used by a community of artificial agents to create their own interpretation of the reality and reach a consensus about the symbols used to represent such reality. This consensus will allow the emergence of languages that support a basic form of communication, without interference from the outside world. In this way, agents may acquire performance gains in solving their problems within a given framework. The research is supported by an approach based on reinforcement machine learning, using Artificial Neural Networks in an evolutionary context. To support the experimental research, an Artificial Life platform entitled getAlife was used, based on the predator-prey paradigm and developed at the University of Minho. This platform includes modules that enable the manipulation of Neural Networks. The results obtained confirmed the expectations of the thesis, i.e. they have shown the evolution of a shared language brought by the emergence of symbols representing facts in the agent’s reality. Furthermore, the species with this new communication capability outperform others without this trait, thus gaining competitive advantages