Sistemas Sociais Complexos

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Propostas de possíveis temas de investigação

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  • 1. SistemasSociaisComplexos
    Compreender a realidade
    Francisco Restivo, fjr@fe.up.pt
    2010-12-07
  • 2. Sumário
    Introdução
    Sistemas bio-inspirados
    Redessociais
    Sistemascomplexos
    Sistemassociaiscomplexos
    Conclusões
    2
  • 3. Introdução
    Lic. EE FEUP 1970
    D.Phil. Sussex 1981
    Prof. Assoc. FEUP 1988
    Agregação FEUP 1998
    Aposentado 2010
    Prof. Assoc. FACIS UCP 2010
    3
  • 4. I + D + i
    CEEUP 1971
    BioSistemas 1982
    CCP Centro de CIM do Porto 1992
    IDIT 2000
    LIACC 2008
    4
  • 5. Tópicos de investigação
    ProcessamentoDigital de Sinal
    SistemasMultiprocessador
    DecisãoDescentralizada
    Sistemas Multi-agente
    Sistemas Bio-inspirados
    Análise de RedesSociais
    SistemasSociaisComplexos
    5
  • 6. Sistemas Bio-inspirados
    Algoritmosgenéticos
    Autómatoscelulares
    Redesneuronais
    Ant colony optimization
    Swarm Intelligence
    Memetic algorithms

    6
  • 7. Algoritmosgenéticos
    7
    http://www.edc.ncl.ac.uk/highlight/rhjanuary2007g01.php/
  • 8. Autómatoscelulares
    Representamvectores de células
    1D, 2D, 3D, …
    Cadacélulaevolueemfunção valor das célulasvizinhas
    8
    256 regraspossíveis
  • 9. Autómatoscelulares
    9
    Regra 30
    http://www.wolframalpha.com/input/?i=rule+30
  • 10. Outroautómatocelular
    10
    http://math.hws.edu/xJava/CA/ca_1024x768.png /
  • 11. Autómatoscelulares 2D
    Jogo davida de Conway
    Umacélula viva
    Se tiver 0 ou 1 vizinhosmorre de solidão
    Se tiver 2 ou 3 vizinhossobrevive
    Se tiver 4 oumaisvizinhosmorre de excesso de população
    Umacélulanasce
    Se tiverexactamente 3 vizinhos
    11
  • 12. Autómatoscelulares 2D
    12
    porJonathanMcCabe
    Hodge-Podgemachine
    em TechnoCult
  • 13. Autómatocelular 3D
    13
    3D Belousov-Zhabotinsky-scrollcellularautomata
  • 14. NetLogo
    Ambiente de programação multi-agente
    Usadopordezenas de milhares
    De utilizaçãogratuita
    Desenvolvidopelo CCL da Northwestern University
    14
  • 15. Aplicações
    15
  • 16. Projectos CA
    Propagação de fogosflorestais
    Propagação de doençascontagiosas
    16
  • 17. Redesneuronaisartificiais
    Inspiradas na estrutura neuronal de organismos inteligentes
    Adquirem conhecimento através da experiência
    Até centenas ou milhares de unidades de processamento, enquanto o cérebro de um mamífero pode ter muitos milhares de milhões de neurónios
    17
  • 18. Mesmosprincípios
    Arquitecturasaltamenteparalelas
    Aprendizagem
    Algoritmosmuito simples
    Comportamentosmuitocomplexos
    Generalização
    18
  • 19. Pombostreinados a distinguirquadros de Monet e Picasso
    Aprenderam a acertar 95%
    Continuaram a acertar 85% com
    Quadrosdiferentes dos do treino
    Quadros a preto e branco
    Quadrosemorientaçõesdiferentes
    Outros pares de pintores
    Pombos de Watanabe
    19
  • 20. Característicaschave
    Nãomemorizaram
    Extraírampadrões
    Generalizaram e fizeramprevisões!
    São as situaçõesemque as redesneuronais (naturaisouartificiais) ganham
    20
  • 21. NN software
    MatLab
    NeuroDimension
    EasyNN(free trial)
    21
  • 22. Projecto NN
    Aprender a darordens de compra e vendanabolsa
    22
  • 23. Ant Colony Optimization
    Comportamento social complexo
    Sabemencontrarcaminhosmaiscurtos
    Algoritmosinspiradosemformigassão dos maiseficientesemmuitassituações
    23
  • 24. Projecto ACO
    Descobrir a distânciamaiscurta entre doisnós de um grafo
    Problema NP-complexo
    Métodomuitoeficiente
    24
  • 25. Swarm intelligence
    O comportamentocolectivo de agentespoucosofisticadosorigina a emergência de padrõesfuncionaiscoerentes
    25
  • 26. Particle swarm optimization
    Cadapartícularepresentaumasolução no espaço de soluções
    As partículasmovem-se de acordo com regras simples, baseadasnasuaexperiência e nadapartículavizinha
    26
  • 27. Memetic algorithms
    Meme: elemento cultural que se transmitepor via nãogenética
    Técnicasevolucionáriasbaseadasempopulações
    Aprendizagem individual
    Busca local das melhoressoluções
    27
  • 28. Redessociais
    Representamrelaçõesouinteracções
    Damaisdiversanatureza
    Entre pessoas
    Entre empresas
    Entre países
    Homogéneasoubipartidas
    28
  • 29. Redessociais
    29
  • 30. Maisredessociais
    30
  • 31. Análise de redessociais
    Redesaleatórias
    Maiordensidade -> mais clusters
    Redespequenosmundos
    Seisgraus de separação
    Redessemescala
    Nósaltamenteligados: hubs
    31
  • 32. Modelos de redessociais
    Redesinteiras e redes Ego
    Redes de afiliação e redes de actores
    32
  • 33. Propriedades das redes
    Estruturais
    Equilíbrio e transitividade
    Sub-gruposcoesivos
    Afiliações
    Sub-grupossobrepostos
    Papéis e posições

    33
  • 34. Propriedadesestruturais
    Grau (indegree | outdegree) de um nó
    Densidadedarede
    Centralidade de um nó (in | out)
    De grau
    De proximidade
    De intermediação
    Centralidadedarede
    34
  • 35. Sub-grupos
    n-cliques, n-clãs, n-clubes
    n-plexes, n-cores
    Redes de afiliação
    35
  • 36. Layout
    36
  • 37. Software de análise
    Pajek
    Ucinet / Netdraw
    Visone
    NodeXL
    37
  • 38. Rede dos paíseseuropeus
    38
  • 39. Centralidade de grau
    39
  • 40. Centralidade de proximidade
    40
  • 41. Centralidade de intermediação
    41
  • 42. Projectos SNA
    Gruposeconómicos
    Dívidassoberanas
    42
  • 43. Sistemascomplexos
    Sistemas compostos por um grande número de sistemas
    Propriedades colectivas do sistema composto não relacionadas com as propriedades dos seus constituintes
    A física, a biologia, a química, a economia, a história e a medicinaestudamsistemascomplexos
    43
  • 44. Sistemassociaiscomplexos
    Interacçõessociais
    Redes
    44
  • 45. BarabasiLab
    45
  • 46. AmaralLab
    46
  • 47. FAS research
    47
  • 48. Grandesdesafios
    Compreender o global e o individual
    Detectar situações anormais
    O bater-asas de uma borboleta numa primavera da gelada Lapónia pode ocasionar chuva nos Matosinhos?
    48
  • 49. Conclusões
    A Informática será uma ferramenta essencial para a compreensão da realidade
    São precisos novos paradigmas
    Sistemas dinâmicos
    49
  • 50. Obrigado!
    Podemveraqui o queando a fazer…
    50