Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2016-04-29T08:54:54Z
No. of bitstreams: 1
texto completo.pdf: 2586171 bytes, checksum: 35bda2aae8a23a13663ca9387bd0044b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-29T08:54:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1
texto completo.pdf: 2586171 bytes, checksum: 35bda2aae8a23a13663ca9387bd0044b (MD5)
Previous issue date: 2015-12-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho apresenta uma proposta de modelagem do sistema imunológico (SI) humano. Mais especificamente, propõe a modelagem do SI por meio de sistema multiagente paralelo. O ser humano é exposto a uma quantidade imensurável de agentes não-próprios no decorrer de um dia. O fato de não sermos afetados pe- los mesmos se deve ao SI, uma vez que atua para manter a homeostase (equilíbrio orgânico). Então, estudar o comportamento deste sistema é fundamental, já que de- scobertas nesta área impactam na vida de todas as pessoas. Uma forma de investigar o comportamento do SI é por meio de simulações computacionais (experimentação in-silico). Mas, como o SI é grande e complexo, demanda muito processamento. Esta característica impõe algumas restrições para estas simulações, já que até o momento uma geração de frameworks que estava disponível, no mercado, eram os ABMS (do inglês Agent-basead mod-eling and simulation), que são indicados para testes mais simples. Por este motivo, neste trabalho foi utilizado o framework Flame que se enquadra na geração HPC (do inglês High Performance Computing). Este framework é usado para programação paralela com alto poder computacional. No entanto, para agilizar ainda mais o resultado dos experimentos, em uma parte do modelo, foi utilizada a programação para placa gráfica (GPU). A comparação entre a implementação deste trabalho e de outro SI artificial - o AutoSimmune aponta que a abordagem multiagente paralelo é superior aos ABMS antigos. / The research presented this dissertation deals with the human immune system (IS) simulation. More specifically, about modeling the IS by parallel multi-agent systems. Human beings are exposed to an immeasurable number of threatening microorgan- isms everyday. The fact of not being affected by these same is due to the IS, since it operates to maintain homeostasis (organic balance). Thus the study this system behavior is essential, as discoveries in this area may have impact on the lives of all people. One way to investigate the IS behavior is by means of computer simulations (experiment in-silico). But as the IS is very large and complex it requires a lot of computing power.The emergence of agent oriented systems has provided an alterna- tive approach to address many complex problems similar to the immune system, that requires distributed behavior, local decisions, and emerging global behavior from the interactions of their basic elements. However, despite providing a suitable tool for modeling complex distributed systems, implementations of multi-agent systems are limited by the available hardware architecture. A recent possibility to circumvent this problem is the use of graphics cards to implement such systems. Nevertheless, these devices reach the optimal performance when agents have homogeneous and simple behavior, which might not be the case of many problems. Systems such as simulators of the immune system, in addition to having a large number of agents with complex behavior, those agents communicate massively, indirectly, through dissemination of various substances in their environment. Diffusion of substances is something easily simulated in modern current graphics cards, but the problem is to provide the results of those simulations to thousands (or millions) of agents simultaneously. Therefore in this study we used the Flame framework. This frame- work is used for parallel programming with self computational power. However, to further expedite the result of the experiment, in a part of the model program was used for the graphic card. The comparison between the implementation of this work and another immune system points out that the parallel multi-agent approach is superior to the sequential implementation.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/7580 |
| Date | 04 December 2015 |
| Creators | Martins, Fábio Rodrigues |
| Contributors | Cerqueira, Fábio Ribeiro, Ferreira, Ricardo dos Santos, Oliveira, Alcione de Paiva |
| Publisher | Universidade Federal de Viçosa |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFV, instname:Universidade Federal de Viçosa, instacron:UFV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0023 seconds