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Previous issue date: 2011-12-16 / A power law defines that the probability of an event r occurs, denoted by P(r), varies with the inverse of a power of r, i.e., P (r) r-µ. Power laws are present from biology to social sciences, so the development of methods and models to generate events that follow a power law has been the subject of scientific research. One of the defining characteristics for the generation of events that follow a power law distribution and, in one way or another, is incorporated in these models is what is known as "preferential attachment". Simplicity, it can be said that the probability of an event occurring in a given location is directly proportional to the amount of events that have occurred there. Many generators in the literature are based on a single function that implements the "preferential binding" and its variations, although this approach is efficient in terms of accuracy, it restricts the power of representation of the model and does not allow to exploit it as a tool for complete understanding of the dynamics governing the generation of these events in nature. In particular, we believe it necessary to focus on the role of dynamic interaction between the agents that contribute to the generation of the events that follow a power law distribution, as we seek to understand how multi-agent models can be created, adapted or customized, so dominated that the events generated by them to follow a power law. A first step in this research is to analyze multi-agent models that already exist in order to determine under what circumstances and characteristics which are peculiar to the rank of events generated by these models follow a power law. We introduced new features implemented in the models and analyze the impact of these changes in the results.
Keywords: Power Lae, Ant Colony Optimization, Multi-Agents Systems / Uma lei de potência define que a probabilidade de um evento r ocorrer, denotada por P(r), varia com o inverso de uma potência de r, ou seja, P(r) r -µ. Leis de potência estão presentes desde a biologia a ciências sociais, portanto o desenvolvimento de métodos e modelos para gerar eventos que seguem uma lei de potência tem sido assunto de investigação científica. Uma das características determinantes para a geração de eventos que seguem uma distribuição lei de potência e que, de uma maneira ou de outra, está incorporada nestes modelos, é o que ficou conhecido por "ligação preferencial". De forma simplória, pode-se dizer que a probabilidade de um evento ocorrer em um determinado local é diretamente proporcional a quantidade de eventos que já ocorreram naquele local. Muitos geradores encontrados na literatura baseiam-se em uma única função implementa a "ligação preferencial" e suas variações, embora esta abordagem seja eficiente em termos de acurácia, ela restringe o poder de representação do modelo e não permite explorá-lo como ferramenta para a completa compreensão da dinâmica que rege a geração destes eventos na natureza. Em particular, acreditamos ser necessário enfocar o papel da dinâmica interativa entre os agentes que contribuem para a geração dos eventos que seguem uma distribuição de lei de potência, pois buscamos compreender como modelos multi-agentes podem ser criados, adaptados ou customizados e dominados de forma que os eventos gerados por eles sigam uma lei de potência. Um primeiro passo nessa investigação é analisar modelos multi-agentes já existentes com o intuito de verificar em que circunstâncias e quais características lhe são peculiares para que o ranque de eventos gerados por tais modelos siga uma lei de potência. Inserimos novas características nos modelos implementados e analisamos o impacto destas alterações nos resultados.
Palavras chave: Lei de Potência, Ant Colony Optimization, Sistemas Multi-agentes
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.unifor.br:tede/88168 |
| Date | 16 December 2011 |
| Creators | Oliveira, Douglas Nogueira |
| Contributors | Furtado, João José Vasco Peixoto, Furtado, João José Vasco Peixoto, Vasconcelos Filho, Jose Eurico de, Menezes, Ronaldo Parente de |
| Publisher | Universidade de Fortaleza, Mestrado Em Informática Aplicada, UNIFOR, Brasil, Centro de Ciências Tecnológicas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR, instname:Universidade de Fortaleza, instacron:UNIFOR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 5443571202788449035, 500, 500, -7645770940771915222 |
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