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[en] SPATIAL PATTERN FORMATION IN POPULATION DYNAMICS / [pt] FORMAÇÃO DE PADRÕES ESPACIAIS NA DINÂMICA DE POPULAÇÕESEDUARDO HENRIQUE FILIZZOLA COLOMBO 17 June 2015 (has links)
[pt] Motivado pela riqueza de fenômenos produzidos pelos seres vivos,
este trabalho busca estudar a formação de padrões espaciais de populações
biológicas. De um ponto de vista mesoscópico, definimos os processos básicos
que podem ocorrer na dinâmica, construindo uma equação diferencial parcial
para a evolução da distribuição da população. Essa equação incorpora
duas generalizações de um modelo pre-existente para a dinâmica de um
espécie, que leva em conta interações de longo alcance (não locais). A
primeira generalização consiste em considerar que a difusão é não linear,
isto é, é afetada pela densidade local de tal modo que o coeficiente de difusão segue uma lei de potência. Por outro lado, visto a alta complexidade
envolvida na natureza dos parâmetros do modelo, introduzimos como segunda
generalização parâmetros que flutuam no tempo. Idealizamos estas
flutuações como um ruído descorrelacionado temporalmente e que obedece
uma distribuição gaussiana (ruído branco). Para estudar o modelo resultante,
utilizamos uma abordagem analítica e numérica. As ferramentas analíticas se baseiam na linearização da equação de evolução e portanto são aproximadas. Todavia, complementadas com resultados numéricos, conseguimos extrair conclusões relevantes. A não localidade das interações induz a formação de padrões. O alcance dessas interações é o que determina o modo dominante presente nos padrões. Assim, para valores dos parâmetros acima de um limiar crítico, emergem padrões. Analiticamente, mostramos que, mesmo abaixo desse limiar, as flutuações nos parâmetros podem induzir a aparição de ordem espacial. Os efeitos da difusão não-linear são captados superficialmente pela análise linear. Numericamente, mostraremos que sua presença modifica a forma dos padrões. Observamos, especialmente, a existência de uma transição quando alternamos entre o caso em que a difusão é facilitada por altas densidades e o caso oposto. Para o primeiro caso, verificamos que os padrões se tornam fragmentados, ou seja, a população é agora composta de sub-grupos desconectados. / [en] Motivated by the richness of phenomena produced by living beings,
this work aims to study the formation of spatial patterns in biological
populations. From the mesoscopic point of view, we define the basic
processes that may occur in the dynamics, building a partial differential
equation for the evolution of the population distribution. This equation
incorporates two generalizations of a pre-existing model for the dynamics
of one species, which takes into account long-range (nonlocal) interactions.
The first generalization is to consider that diffusion is nonlinear, i.e., it is
affected by the local density such that the diffusion coeficient follows a
power law. On the other hand, because of the high complexity involved in
the nature of model parameters, we introduced as a second generalization
time-fluctuating parameters. We idealize these fluctuations as Gaussian
temporally uncorrelated (white) noises. To study the resulting model, we
use an analytical and numerical approach. Analytical tools are based on
the linearization of the evolution equation and are therefore approximate.
However, as evidenced by numerical results, we draw important conclusions.
The nonlocal feature of the interaction is the main mechanism which
induces pattern formation. We show that the extent of these interactions
is what characterizes the dominant mode. Thus, for parameter values
above a critical threshold patterns emerge. Analytically, we also show that
even below this threshold, fluctuations in the parameters can induce the
appearance of spatial order. The effects of nonlinear diffusion are only
superficially captured by the linear analysis. Numerically, we show that their
presence modifies the patterns shape. We mainly observed the existence of
a qualitative difference between the cases when diffusion is facilitated or
not by high densities. In the first case, we note that the patterns become
fragmented, that is, population becomes composed of disconnected clusters.
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[en] DYNAMIC VEHICLE PLATOON FORMATION: A SELF-ORGANIZING APPROACH / [pt] FORMAÇÃO DE COMBOIOS VEICULARES DINÂMICOS: UMA ABORDAGEM DE AUTO-ORGANIZAÇÃOLAURO DE LACERDA CAETANO 11 May 2020 (has links)
[pt] A auto-organização possui conceitos amplamente utilizados em diversos domínios que vão desde a biologia até aplicações em sistemas distribuí-
dos. Além disso, os seus princípios servem como base e inspiração para
a modelagem e desenvolvimento de tecnologias contemporâneas, como os
drones e os sistemas autônomos. Nos últimos anos, os sistemas autônomos de
direção e suas aplicações têm gerado um grande interesse na sociedade, principalmente pelo potencial de melhorar a segurança e a eficiência dos fluxos
rodoviários. Neste trabalho, investigamos os principais aspectos de auto-organização presentes na formação de comboios veiculares dinâmicos. Ademais, modelamos e desenvolvemos um protocolo de gerenciamento de comboios baseado em fundamentos de auto-organização. Finalmente, demonstramos que o protocolo preserva a segurança e estabilidade do comboio em
um cenário onde há redução de faixas no ambiente rodoviário. / [en] Self-organization has concepts widely used in many fields ranging from
biology to applications in distributed systems. Besides, its principles serve
as the basis and inspiration for the modeling and the development of contemporary technologies, such as drones and autonomous systems. In recent
years, autonomous driving systems and their applications have instigated
a great interest in society, primarily due to the potential of improving the
safety and efficiency of road traffic. In this work, we investigate the main
aspects of self-organization present in dynamic vehicle platoons. Also, we
model and develop a platoon management protocol based on self-organizing
principles. Finally, we demonstrate that the protocol maintains the safety
and stability of the platoon in a lane reduction scenario in the road environment.
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[en] A MULTIAGENT BASED CONTEXT AWARE AND SELF ADAPTIVE MODEL FOR VIRTUAL NETWORK PROVISIONING / [pt] UM SISTEMA MULTI AGENTE AUTO ADAPTATIVO BASEADO EM CONHECIMENTO DE CONTEXTO PARA GERENCIAMENTO DE REDES VIRTUAISCAROLINA VALADARES 06 March 2015 (has links)
[pt] Pesquisas recentes em Virtualização de Redes focaram no problema conhecido como ossificação da Internet (Anderson et al., 2005), onde múltiplas redes virtuais (Virtual Networks - VN) independentes (Anderson et al., 2005) que exibem um alto grau de autonomia compartilham recursos físicos e podem prover serviços com diferentes graus de qualidade. Nesse sentido, pesquisas na área de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos deram passos evolutivos em repensar o projeto e os princípios arquiteturais de uma VN (Blumenthal e Clark, 2001) (Houidi et al., 2008). Entretanto, até onde sabemos, houve pouca investigação sobre o comportamento autonômico de tais arquiteturas (Prehofer e Bettstetters, 2005) (Movahedi et al., 2012). Sendo assim, esta pesquisa descreve uma tentativa de aplicar princípios de Sistemas Multi-Agentes (Multiagent Systems - MAS) para projetar um modelo autonômico e auto-adaptativo para o gerenciamento de redes virtuais (Virtual Networking Provisioning - VNP). Modelo esse que preenche uma lacuna na atual arquitetura da Internet. Além disso, fornecemos uma análise dos requisitos de um gerenciador auto-adaptativo para projetar um modelo autonômico confiável que é capaz de auto-organizar seus próprios recursos, sem controle, externo, para lidar com mudanças no ambiente. Tal comportamento adaptativo será necessário tendo em vista que a próxima geração da Internet está em evolução. Através da nossa avaliação, demonstramos que o modelo atinge seu propósito principal de auto-organizar uma VN eficientemente, dado que ele é capaz de antecipar cenáris críticos e executar planos adaptativos correspondentes. / [en] Recent research in Network Virtualization has focused on the Internet ossification problem (Anderson et al., 2005) whereby multiple independente virtual networks (VN) (Anderson et al., 2005) that exhibit a high degree of autonomy share physical resources and can provide services with varying degrees of quality. Thus, the Network field has taken evolutionary steps on re-thinking the design and architectural principles of VN (Blumenthal e Clark, 2001) (Houidi et al., 2008). However, to the best of our knowledge, there has been little investigation into the autonomic behaviourof such architectures (Prehofer e Bettstetter, 2005) (Movahedi et all., 2012). This paper describes na attempt to use Multiagent System (MAS) principles to design na autonomic and self-adaptative model for virtual network provisioning (VPN) that fills a gap in the current Internet architecture. In addition, we provide na analysis of the requirements of self-adaptive provisioning for designing a reliable autonomic model that is able to self-organize its own resources, with no external control, in order to cope with environment changes. Such behavior will be required as the next negeneration Internet evolves. Through our evaluation, we demonstrate that the model achieves its main purpose of efficiently self-organizing the VN, since it is able to anticipate critical scenarios and trigger corresponding adaptive plans.
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[en] FIOT: AN AGENT-BASED FRAMEWORK FOR SELF-ADAPTIVE AND SELF-ORGANIZING INTERNET OF THINGS APPLICATIONS / [pt] FIOT: UM FRAMEWORK BASEADO EM AGENTES PARA APLICAÇÕES AUTO-ORGANIZÁVEIS E AUTOADAPTATIVAS DE INTERNET DAS COISASNATHALIA MORAES DO NASCIMENTO 01 June 2016 (has links)
[pt] A ideia principal da Internet das Coisas (IoT) é conectar bilhões de
coisas à Internet nos próximos anos, a exemplo de carros, roupas e comidas.
Entretanto, muitos problemas precisam ser resolvidos antes que essa
ideia possa ser concretizada. Alguns desses problemas estão relacionados à
necessidade de construir sistemas para IoT que sejam auto-organizáveis e
autoadaptativos. Este trabalho, portanto, apresenta a elaboração do Framework
para Internet das Coisas (FIoT), que oferece suporte ao desenvolvimento
de aplicações para IoT com essas características. Ele é baseado nos
paradigmas de Sistemas Multiagente (SMA) e algumas técnicas abordadas
em Aprendizado de Máquina, a exemplo de redes neurais e algoritmos evolutivos.
Um agente pode ter algumas características, como autonomia e
sociabilidade, que tornam SMAs compatíveis com sistemas que requerem
auto-organização. Redes neurais e algoritmos de evolução vêm sendo comumente
usados nos estudos de robótica, no intuito de prover autonomia e
adaptação à agentes físicos (ex.: robôs, sensores). Para demonstrar o uso
do FIoT, dois grupos de problemas em IoT serão instanciados: (i) Cidades
Inteligentes e (ii) Quantificação de Coisas. / [en] The agreed fact about the Internet of Things (IoT) is that, within
the coming years, billions of resources, such as cars, clothes and foods will
be connected to the Internet. However, several challenging issues need to
be addressed before the IoT vision becomes a reality. Some open problems
are related to the need of building self-organizing and self-adaptive IoT
systems. To create IoT applications with these features, this work presents a
Framework for Internet of Things (FIoT). Our approach is based on concepts
from Multi-Agent Systems (MAS) and Machine Learning Techniques, such
as a neural network and evolutionary algorithms. An agent could have
characteristics, such as autonomy and social ability, which makes MAS
suitable for systems requiring self-organization (SO). Neural networks and
algorithms of evolution have been commonly used in robotic studies to
provide embodied agents (as robots and sensors) with autonomy and
adaptive capabilities. To illustrate the use of FIoT, we derived two different
instances from IoT applications: (i) Quantified Things and (ii) Smart Cities.
We show how exible points of our framework are instantiated to generate
an application.
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[pt] ORGANIZAÇÃO ESPACIAL DE POPULAÇÕES DE ESPÉCIE ÚNICA / [en] SPATIAL ORGANIZATION OF SINGLE-SPECIES POPULATIONSVIVIAN DE ARAUJO DORNELAS NUNES 22 December 2020 (has links)
[pt] É comum observar na natureza a emergência de comportamentos coletivos
em populações biológicas, como formação de padrão. Neste trabalho,
estamos interessados em caracterizar a distribuição de uma população de espécie
única (como alguns tipos de bactérias ou de vegetação), a partir de modelos
matemáticos que descrevem a evolução espaço-temporal, governados por processos
elementares como: dispersão, crescimento e competição não-local por
recursos. Primeiramente, utilizando uma generalização da equação de FKPP,
analisamos numérica e analiticamente, o impacto de mecanismos de regulação
dependentes da densidade, tanto na difusão quanto no crescimento. Tais
mecanismos representam processos internos de retroalimentação, que modelam
a resposta do sistema à superlotação ou rarefação da população. Mostramos
que, dependendo do tipo de resposta em ação, os indivíduos podem
se auto-organizar em subpopulações desconectadas (fragmentação), mesmo na
ausência de restrições externas, ou seja, em uma paisagem homogênea. Discutimos
o papel crucial que a dependência com a densidade tem na forma
dos padrões, particularmente na fragmentação, o que pode trazer consequências
importantes para processos de contato como disseminação de epidemias.
Tendo compreendido esse fenômeno em um meio homogêneo, estudamos o
papel que um ambiente heterogêneo tem na organização espacial de uma população,
que representamos através de uma taxa de crescimento que varia com
a posição. Investigamos as estruturas que emergem próximo a fronteira de um
meio para o outro. Descobrimos que, dependendo da forma de interação nãolocal
e de outros parâmetros do modelo, três perfis diferentes podem emergir
a partir da interface: (i) oscilações não-atenuadas (ou padrões espaciais, sem
decaimento da amplitude); (ii) oscilações atenuadas (com amplitude decaindo
a partir da interface); (iii) decaimento exponencial (sem oscilações) a um perfil
homogêneo. Relacionamos o comprimento de onda e a taxa de decaimento
das oscilações com os parâmetros das interações (comprimento característico
e forma de decaimento com a distância). Discutimos como as heterogeneidades
do ambiente permitem acessar informações (ocultas no caso homogêneo)
sobre os fenômenos biológicos do sistema, tais como os que mediam interações
competitivas. / [en] It is common to observe in nature the emergence of collective behavior
in biological populations, such as pattern formation. In this work, we are
interested in characterizing the distribution of a single-species population
(such as some bacteria or vegetation), based on mathematical models that
describe the spatio-temporal evolution, and governed by elementary processes,
such as: dispersion, growth, and nonlocal competition by resources. First,
using a generalization of the FKPP equation, we analyze numerically and
analytically the impact of density-dependent regulatory mechanisms, both
on diffusion and growth. Such mechanisms represent processes of internal
feedback, which shape the system s response to population overcrowding or
rarefaction. We show that, depending on the type of the response in action,
some individuals can organize themselves in disconnected sub-populations
(fragmentation), even in the absence of external restrictions, that is in a
homogeneous landscape. We discuss the crucial role that density-dependence
has in the form of patterns, particularly in fragmentation, which can have
important consequences for contact processes, such as the spread of epidemics.
After understanding this phenomenon in a homogeneous environment, we
study the role that a heterogeneous environment has in the spatial organization
of a population, which was presented as a growth rate that varies with
position. We investigate the structures that emerge near the border from one
environment to the other. We found that, depending on the shape of nonlocal
interaction and other model parameters, three different profiles can emerge
from the interface: (i) sustained oscillations (or spatial patterns, without
amplitude decay); (ii) attenuated oscillations (with amplitude decreasing from
the interface); (iii) exponential decay (without oscillations) to a homogeneous
profile. We related the wavelength and the rate of decay of oscillations with
the parameters of the interaction (characteristic length and form of decay
with distance). We discussed how the heterogeneities of the environment allow
access to information (hidden in the homogeneous case) about the biological
phenomena of the system, such as those that mediate competitive interactions.
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