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Uso da Computação Evolutiva na calibração de modelos dinâmicos espacialmente explícitos para a simulação de fenômenos geográficos
Larissa Maiara FragaFrederico Gadelha Guimarães
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Modelagem Ambiental
Modelos computacionais;
Reproduzem fenômenos geográficos ;
Contribuem para o ganho do conhecimento científico no que diz respeito ao seu funcionamento.
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Modelagem Ambiental
Melhor compreensão do funcionamento dos sistemas terrestres;
Fornecimento de prognósticos sobre o comportamento futuro desses sistemas; permitindo análise nas tomadas de decisão a
respeito de ações humanas ou institucionais;
Disseminação de tecnologias produzidas;
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Modelagem Ambiental
Principais campos de simulação:
Sistemas ecológicos;
Sistemas climáticos;
Sistemas públicos de saúde;
Sistemas hidrológicos;
Sistemas de uso do solo.
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TerraME
Ambiente de desenvolvimento e suporte a modelagem ambiental espacial dinâmica;
Suporta modelos de computação baseados em autômatos celulares;
Apresenta como resultado mapas que mostram a distribuição espacial de um padrão ou de uma variável contínua.
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Modelo espacial dinâmico
Representação abstrata de um fenômeno que evolui no tempo e espaço;
Baseado em: descrições de entidades; Processos; Relações entre eles;
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TerraME
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Controle de Incêndio
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Drenagem da Chuva
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Impacto da construção de estradas
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Lava vulcânica
Simula os fluxos de lava;
MAGFLOW;
O modelo foi aplicado para reproduzir um fluxo de lava formado durante a erupção do Etna 2001;
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Lava Vulcânica
Nicolosi e Belpasso
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Modelos Ambientais com Funções Estocásticas
Resultado da simulação varia para um mesmo conjunto de valores nos parâmetros de calibração;
Função objetivo do problema de calibração torna-se uma função com ruído.
Algoritmos evolutivos têm se mostrado eficientes em otimização com ruído em diversos contextos.
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Otimização Evolucionária em Ambientes Incertos
Na computação evolucionária, as incertezas são divididas em quatro categorias distintas:
Função de fitness ruidosa;
Parâmetros mudam depois da otimização;
Função de fitness aproximada;
O valor ótimo do problema muda.
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Otimização Evolucionária em Ambientes Incertos
Na computação evolucionária, as incertezas são divididas em quatro categorias distintas:
Função de fitness ruidosa;
Parâmetros mudam depois da otimização;
Função de fitness aproximada;
O valor ótimo do problema muda.
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Função de Fitness Ruidosa
Seleção Modificável:
Um indivíduo é aceito se e somente se ele superar o seu pai dentro de um limiar (threshold) pré-definido.
Esse limiar é calculado de acordo com a variância estimada do modelo: Desvio padrão; Porcentagem;
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Seleção Modificável
Escolha dos parâmetros:
Limiar: Executa-se o modelo inúmeras vezes; Desvio padrão;
Porcentagem: Porcentagem sugerida pela literatura; [0.5 , 1]
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Módulo de calibração
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Modelo Escolhido
“Modelos Dinâmicos Integrados para Simulação da Ecologia do vetor Aedes
aegypti”;
Objetivo: Propor modelos para o comportamento dinâmico espacial de populações de Aedes aegypti em áreas urbanas;
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Modelo para simulação da Dinâmica Populacional do Vetor Aedes aegypti
Cidade do Rio de Janeiro, RJ
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Modelo para simulação da Dinâmica Populacional do Vetor Aedes aegypti
Cidade do Rio de Janeiro, RJ
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Modelo para simulação da Dinâmica Populacional do Vetor Aedes aegypti
• Fonte dos dados: Fiocruz-RJ;
• Dados semanais: 54 semanas;
• Contagem de ovos: ovitrampa (Fay and Eliason, 1966);
• Dados de temperatura: Estação Meteorológica do Galeão;
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Simulação de Monte Carlo no modelo
Um valor para a “capacidade de suporte” é escolhido aleatoriamente dentro do intervalo [100,1000];
10.000 experimentos são realizados e em cada um deles é avaliada a capacidade de suporte escolhida através do cálculo do erro;
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Proposta Geral
Substituir a calibração de modelos ambientais utilizando Monte Carlo por Algoritmos Genéticos;