Experimentos têm revelado que redes de neurônios, tanto in vitro como in vivo, mantêm atividade descrita por avalanches e se organizam em um estado crítico no qual essas avalanches são distribuídas de acordo com leis de potência. Mostramos no presente trabalho que um modelo de rede de elementos excitáveis com sinapses dinâ- micas é capaz de exibir criticalidade auto-organizada para ampla região do espaço de parâmetros. Nossos resultados estão de acordo com outros estudos que indicam que a depressão sináptica de curto prazo constitui mecanismo suciente para produzir criticalidade em avalanches neuronais. No entanto, segundo diversos pesquisadores, embora o ajuste de parâmetros seja grosso para que haja criticalidade no modelo, é mais preciso dizer que o sistema não apresenta criticalidade auto-organizada genu ína, mas sim quasi-criticalidade auto-organizada, como os demais modelos não conservativos presentes na literatura. / Experiments have shown that neuronal networks, both in vitro and in vivo, maintain activity described by avalanches and they are organized into a critical state in which these avalanches are distributed according to power laws. We have demonstrated that a model based on a network of excitable elements with dynamical synapses is able to exhibit self-organized criticality for a wide range of the parameter\'s space. Our results are consistent with other studies that suggest short-term synaptic depression is enough to produce criticality in neuronal avalanches. However, according to several researchers, in spite of the tuning to be gross to ensure that there is criticality in the model, it is more accurate do not say that the system presents genuine self-organized criticality, but self-organized quasi-criticality as the other non-conservative models in the literature.

Neste trabalho nos concentraremos na análise de.um aspecto particular dos processos econômicos: modelar a competição entre diferentes agentes em um ambiente onde as trocas de recursos entre eles acontecem em um modo conservativo, ou seja, um modelo de mercado de trocas conservativas (MMTC). Nós apresentamos um modelo simplificado para a exploração de recursos por agentes econômicos interagentes,onde cada agente recebe uma fração randômica dos recursos disponíveis. Em cada passo de tempo, o agente mais pobre, isto é, aquele com a menor riqueza do mercado, sofre uma mudança randômica na sua riqueza.. Essa dinâmica de mínimo garante que o agente mais pobre tenha chance de mudar seu estado econômico. Qualquer riqueza que é ganha (ou perdida) por este agente é debitada (ou creditada) entre seus dois primeiros vizinhos na rede, de modo que a riqueza total do mercado permanece constante. Depois de um longo transiente o sistema se auto-organiza em um estado crítico auto-organizado (SOC) que maximiza a performance média de cada participante. No estado SOC quase todos os agentes têm riqueza acima de um certo limiar, um valor de riqueza crítico nt = 0,4, que é chamado de linha de pobreza. Acima deste limiar, nosso modelo exibe um novo tipo de condensação de riqueza; uma distriibuição de riqueza exponencial onde muito poucos agentes extremamente ricos são estáveis no tempo, enquanto o restante permanece no que chamamos de classe média. A redistribuição de riqueza é então evidente. O progresso econômico na sociedade é uniforme, embora lento. A evolução temporal dos eventos de redistribuição de riqueza entre os agentes segue o padrão de equilíbrio pontuado, com intervalos relativamente longos de tranquilidade intercalados por períodos de explosões de atividade. Além disso, a distribuição da duração das avalanches segueuma lei de potência com expoente o - 1 que corresponde a um espectro de freqüência 1/f que se refere a correlações temporais extremamente longas. Ambos os fenômenos são característicos de sistemas no estado SOC. Estudamos também uma solução não geográfica de campo médio (interações globais), que gera umu distribuição de riqueza completamente diferente que é quase linear acima de um limiar crítico, nt = 0,2, (bem menor do que no caso de interações locais) A globalização aumentou as diferenças econômicas, pois houve um aumento do número de agentes mais ricos e também um crecismento da miséria dos mais pobres, que se tornaram em maior número. Neste caso se pode identificar claramente 3 classes sociais: a rica, a classe média e a pobre. De certo modo, o modelo local (não globalizado) corresponde a um tipo de mundo feudal, onde os barões locais mantêm o seu domínio por longos períodos de tempo, sobre uma popução de agentes semipobres. Com isso, o MMTC apresentado aqui fornece uma descrição simples da redistribuição de riqueza nos estágios iniciais da história econômica da humanidade, e indica algumas das possíveis forças motrizes que influenciaram esse processo de redistribuição. Nós acreditamos que essas conclusões podem ser de interesse; em vista do presente debate sobre os aspectos positivos e negativos da globalização. / In this work we concentrate our analysis in a particular aspect of the economic processes: modelling the competition among different agents in an environment where all exchanges of resources between agents take place in a conservative manner, that is, a conservative exchange market model (CEMM). We present a simplified model for the exploitation of resources by interacting economic agents, where eache agent receives a random fraction of the available resources. At each time step, the poorest agent, i.e., the one with the minimum wealth in the market, suffers a random change in its wealth. This minimum dynamic ensures that the poorest agent has a chance to change its economic welfare. Whatever wealth is gained (or lost) by the poorest agent is equally debited (or credited) between its two nearest neighbors in the lattice, making the total wealth constant. After a long transient, the system self-organizes into a self-organized critical state (SOC) that maximizes the average performance of each participant. In the SOC state almost all agents have wealth beyond a certain thershold, a critical value of wealth n=0,4, that is called poverty line. Above this threshold our model exhibits a new kind of wealth condensation; an exponential wealth distribution where the very few extremelly rich agents are stable in time, while the rest remains in what we call a middle class. Wealth redistribution is then evident. The economic progress in the society is steady, even if slow. The temporal evolution of the wealth redistribution events among the agents follows a punctuated equilibrium pattern, with relatively long periods of stasis separated by bursts of activity. Moreover, the distribution of avalanches lifetime follows a power law with exponent a - 1, which corresponds to a 1/f frequency spectrum, that is related to extremelly long temporal correlations. Both phenomena are characteristic of systems in the SOC state. We also study the a-geographic mean field solution (global interactions), wich generates a completely different wealth distribution that is almost linear beyond a critical threshold, nr=0,2, (much lower than in the local interaction case). Globalization increases the economic inequalities, because there is a relatively great fraction of wealth agents but there is also a higher number of poorer agents with lower income. In this case it is possible to clearly identify three social classes: the rich, the middle, and the poor one. In a sense, the local model (non-globalized) corresponds to a kind of feudal world, where local barons mantain their dominance for long periods of time, over a population of semi-poor agents. Therefore, the CEMM presented here provides a simple description of wealth redistribution in the early stages of human economic history, and indicates some of the possible driving forces that influenced this redistribution process. We believe that these conclusions may be of interest in view of the present debate over the goods and evils of globalization.

Neste trabalho nos concentraremos na análise de.um aspecto particular dos processos econômicos: modelar a competição entre diferentes agentes em um ambiente onde as trocas de recursos entre eles acontecem em um modo conservativo, ou seja, um modelo de mercado de trocas conservativas (MMTC). Nós apresentamos um modelo simplificado para a exploração de recursos por agentes econômicos interagentes,onde cada agente recebe uma fração randômica dos recursos disponíveis. Em cada passo de tempo, o agente mais pobre, isto é, aquele com a menor riqueza do mercado, sofre uma mudança randômica na sua riqueza.. Essa dinâmica de mínimo garante que o agente mais pobre tenha chance de mudar seu estado econômico. Qualquer riqueza que é ganha (ou perdida) por este agente é debitada (ou creditada) entre seus dois primeiros vizinhos na rede, de modo que a riqueza total do mercado permanece constante. Depois de um longo transiente o sistema se auto-organiza em um estado crítico auto-organizado (SOC) que maximiza a performance média de cada participante. No estado SOC quase todos os agentes têm riqueza acima de um certo limiar, um valor de riqueza crítico nt = 0,4, que é chamado de linha de pobreza. Acima deste limiar, nosso modelo exibe um novo tipo de condensação de riqueza; uma distriibuição de riqueza exponencial onde muito poucos agentes extremamente ricos são estáveis no tempo, enquanto o restante permanece no que chamamos de classe média. A redistribuição de riqueza é então evidente. O progresso econômico na sociedade é uniforme, embora lento. A evolução temporal dos eventos de redistribuição de riqueza entre os agentes segue o padrão de equilíbrio pontuado, com intervalos relativamente longos de tranquilidade intercalados por períodos de explosões de atividade. Além disso, a distribuição da duração das avalanches segueuma lei de potência com expoente o - 1 que corresponde a um espectro de freqüência 1/f que se refere a correlações temporais extremamente longas. Ambos os fenômenos são característicos de sistemas no estado SOC. Estudamos também uma solução não geográfica de campo médio (interações globais), que gera umu distribuição de riqueza completamente diferente que é quase linear acima de um limiar crítico, nt = 0,2, (bem menor do que no caso de interações locais) A globalização aumentou as diferenças econômicas, pois houve um aumento do número de agentes mais ricos e também um crecismento da miséria dos mais pobres, que se tornaram em maior número. Neste caso se pode identificar claramente 3 classes sociais: a rica, a classe média e a pobre. De certo modo, o modelo local (não globalizado) corresponde a um tipo de mundo feudal, onde os barões locais mantêm o seu domínio por longos períodos de tempo, sobre uma popução de agentes semipobres. Com isso, o MMTC apresentado aqui fornece uma descrição simples da redistribuição de riqueza nos estágios iniciais da história econômica da humanidade, e indica algumas das possíveis forças motrizes que influenciaram esse processo de redistribuição. Nós acreditamos que essas conclusões podem ser de interesse; em vista do presente debate sobre os aspectos positivos e negativos da globalização. / In this work we concentrate our analysis in a particular aspect of the economic processes: modelling the competition among different agents in an environment where all exchanges of resources between agents take place in a conservative manner, that is, a conservative exchange market model (CEMM). We present a simplified model for the exploitation of resources by interacting economic agents, where eache agent receives a random fraction of the available resources. At each time step, the poorest agent, i.e., the one with the minimum wealth in the market, suffers a random change in its wealth. This minimum dynamic ensures that the poorest agent has a chance to change its economic welfare. Whatever wealth is gained (or lost) by the poorest agent is equally debited (or credited) between its two nearest neighbors in the lattice, making the total wealth constant. After a long transient, the system self-organizes into a self-organized critical state (SOC) that maximizes the average performance of each participant. In the SOC state almost all agents have wealth beyond a certain thershold, a critical value of wealth n=0,4, that is called poverty line. Above this threshold our model exhibits a new kind of wealth condensation; an exponential wealth distribution where the very few extremelly rich agents are stable in time, while the rest remains in what we call a middle class. Wealth redistribution is then evident. The economic progress in the society is steady, even if slow. The temporal evolution of the wealth redistribution events among the agents follows a punctuated equilibrium pattern, with relatively long periods of stasis separated by bursts of activity. Moreover, the distribution of avalanches lifetime follows a power law with exponent a - 1, which corresponds to a 1/f frequency spectrum, that is related to extremelly long temporal correlations. Both phenomena are characteristic of systems in the SOC state. We also study the a-geographic mean field solution (global interactions), wich generates a completely different wealth distribution that is almost linear beyond a critical threshold, nr=0,2, (much lower than in the local interaction case). Globalization increases the economic inequalities, because there is a relatively great fraction of wealth agents but there is also a higher number of poorer agents with lower income. In this case it is possible to clearly identify three social classes: the rich, the middle, and the poor one. In a sense, the local model (non-globalized) corresponds to a kind of feudal world, where local barons mantain their dominance for long periods of time, over a population of semi-poor agents. Therefore, the CEMM presented here provides a simple description of wealth redistribution in the early stages of human economic history, and indicates some of the possible driving forces that influenced this redistribution process. We believe that these conclusions may be of interest in view of the present debate over the goods and evils of globalization.

Neste trabalho nos concentraremos na análise de.um aspecto particular dos processos econômicos: modelar a competição entre diferentes agentes em um ambiente onde as trocas de recursos entre eles acontecem em um modo conservativo, ou seja, um modelo de mercado de trocas conservativas (MMTC). Nós apresentamos um modelo simplificado para a exploração de recursos por agentes econômicos interagentes,onde cada agente recebe uma fração randômica dos recursos disponíveis. Em cada passo de tempo, o agente mais pobre, isto é, aquele com a menor riqueza do mercado, sofre uma mudança randômica na sua riqueza.. Essa dinâmica de mínimo garante que o agente mais pobre tenha chance de mudar seu estado econômico. Qualquer riqueza que é ganha (ou perdida) por este agente é debitada (ou creditada) entre seus dois primeiros vizinhos na rede, de modo que a riqueza total do mercado permanece constante. Depois de um longo transiente o sistema se auto-organiza em um estado crítico auto-organizado (SOC) que maximiza a performance média de cada participante. No estado SOC quase todos os agentes têm riqueza acima de um certo limiar, um valor de riqueza crítico nt = 0,4, que é chamado de linha de pobreza. Acima deste limiar, nosso modelo exibe um novo tipo de condensação de riqueza; uma distriibuição de riqueza exponencial onde muito poucos agentes extremamente ricos são estáveis no tempo, enquanto o restante permanece no que chamamos de classe média. A redistribuição de riqueza é então evidente. O progresso econômico na sociedade é uniforme, embora lento. A evolução temporal dos eventos de redistribuição de riqueza entre os agentes segue o padrão de equilíbrio pontuado, com intervalos relativamente longos de tranquilidade intercalados por períodos de explosões de atividade. Além disso, a distribuição da duração das avalanches segueuma lei de potência com expoente o - 1 que corresponde a um espectro de freqüência 1/f que se refere a correlações temporais extremamente longas. Ambos os fenômenos são característicos de sistemas no estado SOC. Estudamos também uma solução não geográfica de campo médio (interações globais), que gera umu distribuição de riqueza completamente diferente que é quase linear acima de um limiar crítico, nt = 0,2, (bem menor do que no caso de interações locais) A globalização aumentou as diferenças econômicas, pois houve um aumento do número de agentes mais ricos e também um crecismento da miséria dos mais pobres, que se tornaram em maior número. Neste caso se pode identificar claramente 3 classes sociais: a rica, a classe média e a pobre. De certo modo, o modelo local (não globalizado) corresponde a um tipo de mundo feudal, onde os barões locais mantêm o seu domínio por longos períodos de tempo, sobre uma popução de agentes semipobres. Com isso, o MMTC apresentado aqui fornece uma descrição simples da redistribuição de riqueza nos estágios iniciais da história econômica da humanidade, e indica algumas das possíveis forças motrizes que influenciaram esse processo de redistribuição. Nós acreditamos que essas conclusões podem ser de interesse; em vista do presente debate sobre os aspectos positivos e negativos da globalização. / In this work we concentrate our analysis in a particular aspect of the economic processes: modelling the competition among different agents in an environment where all exchanges of resources between agents take place in a conservative manner, that is, a conservative exchange market model (CEMM). We present a simplified model for the exploitation of resources by interacting economic agents, where eache agent receives a random fraction of the available resources. At each time step, the poorest agent, i.e., the one with the minimum wealth in the market, suffers a random change in its wealth. This minimum dynamic ensures that the poorest agent has a chance to change its economic welfare. Whatever wealth is gained (or lost) by the poorest agent is equally debited (or credited) between its two nearest neighbors in the lattice, making the total wealth constant. After a long transient, the system self-organizes into a self-organized critical state (SOC) that maximizes the average performance of each participant. In the SOC state almost all agents have wealth beyond a certain thershold, a critical value of wealth n=0,4, that is called poverty line. Above this threshold our model exhibits a new kind of wealth condensation; an exponential wealth distribution where the very few extremelly rich agents are stable in time, while the rest remains in what we call a middle class. Wealth redistribution is then evident. The economic progress in the society is steady, even if slow. The temporal evolution of the wealth redistribution events among the agents follows a punctuated equilibrium pattern, with relatively long periods of stasis separated by bursts of activity. Moreover, the distribution of avalanches lifetime follows a power law with exponent a - 1, which corresponds to a 1/f frequency spectrum, that is related to extremelly long temporal correlations. Both phenomena are characteristic of systems in the SOC state. We also study the a-geographic mean field solution (global interactions), wich generates a completely different wealth distribution that is almost linear beyond a critical threshold, nr=0,2, (much lower than in the local interaction case). Globalization increases the economic inequalities, because there is a relatively great fraction of wealth agents but there is also a higher number of poorer agents with lower income. In this case it is possible to clearly identify three social classes: the rich, the middle, and the poor one. In a sense, the local model (non-globalized) corresponds to a kind of feudal world, where local barons mantain their dominance for long periods of time, over a population of semi-poor agents. Therefore, the CEMM presented here provides a simple description of wealth redistribution in the early stages of human economic history, and indicates some of the possible driving forces that influenced this redistribution process. We believe that these conclusions may be of interest in view of the present debate over the goods and evils of globalization.

Experimentos têm revelado que redes de neurônios, tanto in vitro como in vivo, mantêm atividade descrita por avalanches e se organizam em um estado crítico no qual essas avalanches são distribuídas de acordo com leis de potência. Mostramos no presente trabalho que um modelo de rede de elementos excitáveis com sinapses dinâ- micas é capaz de exibir criticalidade auto-organizada para ampla região do espaço de parâmetros. Nossos resultados estão de acordo com outros estudos que indicam que a depressão sináptica de curto prazo constitui mecanismo suciente para produzir criticalidade em avalanches neuronais. No entanto, segundo diversos pesquisadores, embora o ajuste de parâmetros seja grosso para que haja criticalidade no modelo, é mais preciso dizer que o sistema não apresenta criticalidade auto-organizada genu ína, mas sim quasi-criticalidade auto-organizada, como os demais modelos não conservativos presentes na literatura. / Experiments have shown that neuronal networks, both in vitro and in vivo, maintain activity described by avalanches and they are organized into a critical state in which these avalanches are distributed according to power laws. We have demonstrated that a model based on a network of excitable elements with dynamical synapses is able to exhibit self-organized criticality for a wide range of the parameter\'s space. Our results are consistent with other studies that suggest short-term synaptic depression is enough to produce criticality in neuronal avalanches. However, according to several researchers, in spite of the tuning to be gross to ensure that there is criticality in the model, it is more accurate do not say that the system presents genuine self-organized criticality, but self-organized quasi-criticality as the other non-conservative models in the literature.

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:00:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2344_1.pdf: 6337306 bytes, checksum: d4f4b9d8e5412202aafb5b8c22c0132c (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Avalanches neuronais são padrões espaço-temporais de atividade que ocorrem espontaneamente nas camadas superficiais do córtex mamífero sob várias condições experimentais. Estudos anteriores em fatias cerebrais e cultura de tecidos mostraram que a distribuição de tamanhos P(s) de avalanches neuronais obedece à uma relação de lei de potência: P(s) » s¡a , com expoente a '3=2. Isso é compatível com a idéia de que redes neuronais in vitro operam em regime crítico, mas pouco se sabe sobre as propriedades das avalanches neuronais in vivo. Nessa dissertação foi investigada a estatística das avalanches neuronais em registros extracelulares de potenciais de ação (disparos) obtidos de ratos cirurgicamente implantados com multi-eletrodos. Os animais foram continuamente registrados por várias horas ao longo do ciclo sono-vigília, antes, durante e depois de uma sessão de exploração de objetos novos. Também foram registrados animais sob efeito de anestesia. Em particular, procuramos assinaturas estatísticas nos registros in vivo que permitissem testar a hipótese de criticalidade no cérebro. Os dados foram divididos em bins temporais Dt. Uma avalanche foi definida como uma sequência de bins nos quais a atividade é não-nula. Realizamos análises estatísticas com respeito ao tamanho (número de disparos) s, a duração d e o intervalo t entre avalanches, para um dado Dt. Observamos que a estatística das avalanches neuronais varia de acordo com a fase do ciclo sono-vigília. Para qualquer fase, avalanches mais longas e maiores se tornam mais frequentes após a experiência de exploração. Encontramos distribuições de tamanhos que se assemelham à distribuição lognormal: P(s) » s¡1 exp[¡c(ln(s)¡b)2]. Estudamos um modelo de autômatos celulares excitáveis e mostramos que distribuições como essas podem ser obtidas em um sistema no ponto crítico quando há subamostragem. Ou seja, sistemas que exibem distribui ções de tamanhos do tipo lei de potência quando a medida das avalanches é realizada em todos os elementos da rede, apresentam distribuições que se assemelham à lognormal quando apenas uma pequena parte de seus elementos excitáveis é utilizada para fazer as medidas. Além disso, exploramos a dinâmica temporal e observamos que a família de distribuições de intervalos D(t ;sc) entre avalanches consecutivas com tamanho s ¸ sc obedecem a uma lei de escala: D(t ;sc) = R(sc)F(tR(sc)), onde R(sc) = ht i¡1 e F é uma função de escala. Os resultados são semelhantes às leis de escala encontradas em clarões solares (solar fiares), incêndios florestais, fraturas, terremotos e outros sistemas. A presença de lei de escala na dinâmica temporal do sistema é compatível com a idéia de criticalidade auto-organizada e foi encontrada nos mais diversos estados comportamentais, regiões do cérebro e períodos da experiência nos ratos estudados

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:06:49Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7761_1.pdf: 1846414 bytes, checksum: 4722f3ce1da69981fe1c64c5b5847ff8 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A função de resposta de neurônios disparantes sensoriais individuais (taxa de disparo versus intensidade de estímulo) tem uma faixa dinâmica pequena. Por exemplo, em neurônios sensoriais do olfato, somente 10 dB de intensidade de estímulo podem ser razoavelmente codi ficados, se a saturação e o ruído de baixo estímulo forem desprezados. Isso está em completo contraste com a grande faixa dinâmica observada no próximo passo sináptico: a resposta dos glomérulos e das células mitrais do olfato pode ter faixa dinâmica duas vezes maior. Há evidência experimental de que o acoplamento elétrico entre neurônios (via junções de abertura ou interações efáticas) pode ser responsável por essa melhora da faixa dinâmica. Para calcular o efeito do acoplamento elétrico na resposta coletiva de neurônios disparantes, estudamos o modelo epidêmico SIRS estocástico na rede hipercúbica e reinterpretamos os estados suscetível-infectado-recuperado-suscetível, como polarizado-disparando-refratário-polarizado, respectivamente. Estendemos o modelo recentemente estudado por Jaewook Joo e Joel L. Lebowitz [1], introduzindo um estímulo sensorial externo (que, no contexto epidemiológico, acrescenta uma taxa de infecção espontânea). Fizemos os cálculos analíticos da aproximação de campo médio simples e da aproximação de pares, bem como simulações numéricas. Mostramos que, devido à amplificação via ondas excitáveis, a faixa dinâmica cresce com o acoplamento elétrico até um valor crítico, acima do qual a rede apresenta atividade auto-sustentada. Acima da criticalidade, a faixa dinâmica diminui com o acoplamento elétrico, porque a atividade auto-sustentada mascara o baixo estímulo. A maior faixa dinâmica é, então, obtida precisamente na transição de fase de não-equilíbrio, fornecendo um exemplo bem definido de processamento ótimo na criticalidade. Além disso, o valor máximo da faixa dinâmica para a rede hipercúbica d-dimensional diminui com d

Vários problemas do mundo real podem ser analisados como problemas de otimização. Na bioinformática, em especial, como exemplos podem ser citados o alinhamento múltiplo de sequências, a filogenia, a predição de estruturas de proteínas e RNA, entre outros. As Meta-heurísticas Populacionais (MhP) são técnicas baseadas em interações de conjuntos de soluções candidatas, como elementos de uma população, utilizadas na otimização de funções. Seu uso é especialmente interessante na otimização de problemas onde há conhecimento parcial ou nenhum do espaço de busca. O objetivo deste trabalho é investigar o uso de auto-organização da população de um sistema imunológico artificial (AIS) a fim de aplicá-lo no problema de docking, que pode ser visto como um problema de otimização multimodal complexo. O AIS é um tipo de MhP inspirado na microevolução do sistema imunológico adaptativo de organismos complexos. Neste, as soluções candidatas representam células do sistema imunológico que busca se adaptar para a eliminação de um patógeno. O desenvolvimento do algoritmo foi baseado no opt-aiNet, que utiliza dos princípios das teorias de seleção clonal e maturação de afinidade para realizar a otimização de funções. Adicionalmente, o opt-aiNet, inspirado na teoria de redes imunológicas, realiza uma etapa de supressão, que busca eliminar soluções semelhantes, aumentando assim a diversidade populacional. Esta etapa é computacionalmente custosa, dado que é feito o cálculo da distância entre todos os possíveis pares de células (soluções) afim de eliminar aquelas próximas de acordo com um dado critério. A proposta deste trabalho é o desenvolvimento de um algoritmo de supressão auto-organizável, inspirado no fenômeno da criticalidade auto-organizada, buscando diminuir a influência da seleção de parâmetros e a complexidade da etapa de supressão. O algoritmo proposto foi testado em um conjunto de funções contínuas conhecidas e comumente utilizadas pela comunidade de computação evolutiva. Os resultados obtidos foram comparados com aqueles de uma implementação do opt-aiNet. Em adição, foi proposta a utilização de operadores de mutação com distribuição q-gaussiana nos AISs desenvolvidos. O algoritmo foi também aplicado no problema de docking rígido baseado em complementaridade de superfícies e minimização de colisões, especificamente no docking de proteínas. Os resultados foram comparados com aqueles de um algoritmo genético, resultando em um melhor desempenho obtido pelo algoritmo proposto. / Many real world problems can be described as optimization problems. In bioinformatics in special, there is multiple sequence alignment, filogeny and RNA and Protein structure prediction, among others. Population based metaheuristics are techniques based in the interaction of a set of candidate solutions as elements of a population. Its use is specially interesting in optimization problems where there is little or no knowledge of the search space. The objective of this work is to study the use of self-organization of population in an artificial imune system for use in the docking problem, considered a complex multimodal optimization problem. The artificial imunme system is a type of population based methaheuristics inspired in the microevolution of the adaptive immune system of complex organisms. Candidate solutions represent cells of the immune system adapting its antibodies to eliminate a pathogen. The development of the algorithm was based in the opt-aiNet, based in the principles of clonal selection and affinity maturation for function optimization. Additionally, the opt-aiNet, inspired in theories of immune network, makes a suppression stage to eliminate similiar solutions and control diversity. This stage is computationally expensive as it calculates the distance between every possible pair of cells (solutions) eliminating those closer than a threshold. This work proposes a self-organized suppression algorithm inspired in the self-organized criticality, looking to minimize the influence of parameter selection and complexity of the suppression stage in opt-aiNet. The proposed algorithm was tested in a set of well-known functions in the evolutionary computation community. The results were compared to those of an implementation of the opt-aiNet. In addition, we proposed a mutation operator with q-Gaussian distribution for the artificial immune systems. The algorithm was then applied in the rigid protein docking problem based in surface complementarity and colision avoidance. The results were compared with a genetic algorithm and achieved a better performance.

SILVA, Samuel Morais da. Propriedades dinâmicas de redes de Kleinberg. 2015. 71 f. Dissertação (Mestrado em Física) - Programa de Pós-Graduação em Física, Departamento de Física, Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2015. / Submitted by Edvander Pires (edvanderpires@gmail.com) on 2015-10-28T21:53:53Z No. of bitstreams: 1 2015_dis_smsilva.pdf: 6345616 bytes, checksum: 705401ad498eb92e473d5a63a9e41c49 (MD5) / Approved for entry into archive by Edvander Pires(edvanderpires@gmail.com) on 2015-10-28T21:54:08Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_dis_smsilva.pdf: 6345616 bytes, checksum: 705401ad498eb92e473d5a63a9e41c49 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-28T21:54:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_dis_smsilva.pdf: 6345616 bytes, checksum: 705401ad498eb92e473d5a63a9e41c49 (MD5) Previous issue date: 2015 / A great number of systems defined as complex consist of interconnected parts or individual components performing a network or graph. Communication between the parts is essential for their existence so that it is necessary a better understanding of their ability to communicate depending on the amount of information that transits. The dynamics of package transport in these systems and the emergence of congestion are problems of high scientific and economic interest. In this work we investigate the dynamical properties of transport of packages (informations) between sources and previously defined destinations, considering different models of spatially embbeded networks such as lattice and Kleinberg. More precisely, we study a second-order continuous phase transition from a phase of free transport to a congestion phase, when the packages are accumulated in certain regions of the network. By means of a Finite Size Scaling, we describe this phase transition characterizing its critical exponents. For 1D and 2D lattice networks, we observe that the critical parameter $p_c$ scales with exponents approximately $-1$ and $-0.5$ with respect to the system size. In the case of Kleinberg newtorks where shortcuts between two nodes $i$ and $j$ are added to the network according to a probability distibution given by $P(r_ {ij}) sim r_{ij}^{-alpha}$, we show that the best scenario occurs when $alpha = d$, where $d$ is the dimention of the topology structure. In this regime, package traffic were shown to be more resilient to the increase of number of packages in the network. The confirmation of our result is obtained not only from direct measure of order parameter, that is, the ratio between undelivered and generated packets, but is also supported by our analysis of finite size. / Um grande número de sistemas complexos são constituídos de partes ou componentes individuais interligados. A comunicação nestes sistemas é essencial para a sua existência sendo necessário o estudo de sua capacidade de se comunicar dependendo da quantidade de informação que está circulando na rede. A dinâmica do transporte de pacotes de informação em tais sistemas e o surgimento de seu congestionamento são problemas de elevado interesse científico e econômico. Neste trabalho, nós determinamos como os elementos de vários modelos de rede espacialmente embebidos, sendo redes regulares e redes de Kleinberg, alteram suas propriedades dinâmicas de transporte de pacotes tratando-as como redes de comunicação. Mais precisamente, estudamos uma transição de fase contínua de segunda ordem de uma fase de transporte de pacote livre para uma fase de congestão, quando os pacotes são acumulados na rede, e descrevemos esta transição por meio de expoentes críticos. Para as redes regulares em $1D$ e $2D$, vimos que respectivamente, o parâmetro crítico $p_c$ escala com expoentes de aproximadamente $-1$ e $-0.5$ para o tamanho do sistema. Já nas redes de Kleinberg, nós mostramos que o melhor cenário, quando o tráfego de pacotes é mais resiliente para o aumento do número de pacotes, é conseguido quando os atalhos são adicionados à rede entre dois nós, nomeadamente nós $ i $ e $ j $, com probabilidade $P(r_ {ij}) sim r_{ij}^{-alpha}$ quando $alpha = d $, onde $ d $ é a dimensão da estrutura subjacente. Além disso, este resultado é obtido não só a partir da medição direta do parâmetro de ordem, ou seja, a relação entre o número de pacotes não entregues e pacotes gerados, mas também é suportada pela nossa análise de tamanho finito.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2015-12-14T22:18:13Z No. of bitstreams: 1 AndreLuisBritoQuerino_DISSERT.pdf: 2610893 bytes, checksum: 538d1d175f7b467c3e2be321aeb6f960 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2015-12-18T21:33:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 AndreLuisBritoQuerino_DISSERT.pdf: 2610893 bytes, checksum: 538d1d175f7b467c3e2be321aeb6f960 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-12-18T21:33:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AndreLuisBritoQuerino_DISSERT.pdf: 2610893 bytes, checksum: 538d1d175f7b467c3e2be321aeb6f960 (MD5) Previous issue date: 2014-03-20 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico - CNPq / Recentemente, estudos t?m mostrado evid?ncias de comportamento log-peri?dico em sistemas n?o-hier?rquicos. Um fato interessante ? o surgimento de tais propriedades em ruptura e quebra de materiais complexos e falhas financeiras. Estes podem ser exemplos de sistemas com criticalidade auto-organizada (SOC). Neste trabalho estudamos a detec??o de invari?ncia de escala discreta ou log-periodicidade. Mostrando teoricamente a efic?cia de m?todos baseados na Transformada de Fourier para a detec??o de log-periodicidade, n?o s? com conhecimento pr?vio do ponto critico como tamb?m antes deste ponto. Especificamente, estudamos o mercado financeiro brasileiro com o objetivo de detectar a invari?ncia de escala discreta no ?ndice Bovespa (Bolsa de Valores de S?o Paulo). Algumas s?ries hist?ricas foram selecionadas de per?odos em 1999, 2001 e 2008. Relatamos evid?ncia de detec??o de poss?veis log-periodicidade antes das quebras, mostrado sua aplicabilidade no estudo de sistemas com prov?vel invari?ncia de escala discreta, no caso das falhas financeiras, isso mostra uma evidencia da possibilidade de previs?o da quebra. / Recent studies have shown evidence of log-periodic behavior in non-hierarchical systems. An interesting fact is the emergence of such properties on rupture and breakdown of complex materials and financial failures. These may be examples of systems with self-organized criticality (SOC). In this work we study the detection of discrete scale invariance or log-periodicity. Theoretically showing the effectiveness of methods based on the Fourier Transform of the log-periodicity detection not only with prior knowledge of the critical point before this point as well. Specifically, we studied the Brazilian financial market with the objective of detecting discrete scale invariance in Bovespa (Bolsa de Valores de S?ao Paulo) index. Some historical series were selected periods in 1999, 2001 and 2008. We report evidence for the detection of possible log-periodicity before breakage, shown its applicability to the study of systems with discrete scale invariance likely in the case of financial crashes, it shows an additional evidence of the possibility of forecasting breakage