emprego de simulação, algoritmos genéticos e...
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Emprego de Simulação, Algoritmos Genéticos e Sistema de Aprendizado Participativo na Resolução do Problema de Carregamento e Descarregamento 3D de Contêineres em Terminais Portuários para Múltiplos CenáriosUNICAMP/UNIFESP
Royal Palm Plaza – Campinas/SP05 de Setembro de 2013
Realização:
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REVISTA EXAME, EDIÇÃO 1001, ANO 45, NO. 18, PP. 60-64, 05/10/2011
MOTIVAÇÃO
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REVISTA EXAME, EDIÇÃO 1001, ANO 45, NO. 18, PP. 60-64, 05/10/2011
MOTIVAÇÃO
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Como carregar um navio?
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Matriz de Ocupação
Formulação do Problema
2
1
3
40
0
0 0 0 0
0
0
0
2
2
0
4
1
6
5
D1 D2 D3 D4
O2
O3
O4
O1
Matriz de Transporte
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2
3Carregar no Porto 1:
0 2 4 5
D1 D2 D3 D4
O1
Matriz de Transporte
1Porto
Formulação do Problema
2
1
4 2
4
5
Porto 2
Porto 3
Porto 4
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2
3
0 2 4 5
D1 D2 D3 D4
O1
Matriz de Transporte
1Porto
Formulação 2D do Problema
2
1
4
3
4
4 4 4 4
2
3
2
3 3
Matriz de Ocupação
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Formulação 3D do Problema
3 2
3 2
4 3
4 3
4 4
0 4
B1,r,c
B2,r,c
B3,r,c
3a. camada
1a. linha
1a. coluna
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2
1
3
40
0
0
0
0
2
2
0
4
1
6
5
D1 D2 D3 D4
O2
O3
O1
Matriz de Transporte
Conservação e existência de carga
0
0 0 0 0
0 0 6O3
O4
Matriz de Ocupação
1Porto
Matriz de Ocupação
2Porto
Matriz de Ocupação
2Porto
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Matriz de Ocupação
3Porto
Matriz de Ocupação
3Porto
Operação de Descarregamento
MinimizarRemanejamento !
Descarregamento de contêineres
OK
Sem “Flutuação”
Regras de Mov.
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∀∀∀∀ Porto≥≥≥≥1
# Mov.+ Estab.
;,,1,1,,1 NijNi LL +=−=
;,,1,1,,1 RrNi LL =−=;,,1 Cc L=
;1,,1,1,,1 −=−= RrNi LL
Minimizar
Sujeito a: ∑∑∑ ∑∑∑∑∑+= = =
−
= = = ==
=−j
iv
R
r
C
c
i
k
R
r
C
c
ij
D
d
kji
D
d
ijv Tdcrxdcrx1 1 1
1
1 1 1 11
),,(),,(
∑ ∑ ∑= += +=
=j
k
N
ij
i
j
iv
kjv dcrydcrx1 1 1
),,(),,(
0),,1(),,( ≥+− dcrydcry ii
)()()( 21 yxxf βφαφ +=
Dd ,,1L=
Formulação 3D do Problema
onde: xijv(r,c,d) é 1 se o compartimento (r,c,d) foi ocupado no porto i por um contêiner cujo destino é o porto j e foi movido no porto v; caso contrário, xijv(r,c,d) = 0. yi(r,c,d) é 1 se o compartimento (r,c,d) ocupado no porto i; 0, c.c.
Conservação fluxo
∀∀∀∀ Porto≥≥≥≥1contêiner
Sem “Flutuação”RegrasMov.
;1,,1,1,,1 −=−= RrNi LL
;,,1 Cc L=
0),,1(),,( ≥+− dcrydcry ii
∑∑ ∑ ∑ ∑−
= =
−
= += +=
≤++1
1
1
1 1 1
1),,1(),,(j
i
N
jp
j
i
N
jp
p
jv
ipvipj dcrxdcrx
1ou 0),,( =dcrxijv 1ou 0),,( =dcryi
Dd ,,1L=
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Minimizar )()()( 21 yxxf βφαφ +=
∑ ∑ ∑∑∑∑−
= +=
−
+= = = =
=1
1 1
1
1 1 1 1
1 ),,()(N
i
N
ij
j
iv
R
r
C
c
D
d
ijv dcrxxφ ( ) +
−
−••= ∑∑∑
= = =
2
1 1 1
2 2/2/)12(),,()( RrdcryxR
r
C
c
D
d
iφ
( ) +
−
−••∑∑∑
= = =
2
1 1 1
2/2/)12(),,( CcdcryR
r
C
c
D
d
i
Formulação 3D do Problema
Minimizar # movimentos
= = =1 1 1r c d
( )2
1 1 1
2/2/)12(),,(
−
−••∑∑∑
= = =
DddcryR
r
C
c
D
d
i
Minimizar d(c.massa,c.geométrico)
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Formulação 3D do Problema
List
Trim
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1ou 0),,( =dcrxijv30 x 30 x 30
Seja problema com 30 portos, 5 camadas, 6 linhas e 50 colunas:
5 x 6 x 50x = 40.500.000 variáveis binárias
Mas...
1ou 0),,( =dcryi
30 5 x 6 x 50x = 45.000 variáveis binárias
+
= 40.545.000 variáveis binárias
=
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Alternativa: Já jogou Tetris hoje?
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2
1
3
4
Operações com um navio
2Porto 2
Saída
1
2
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2
1
3
4
Operações com um navio
2
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2
1
3
4
Operações com um navio
2
2
1
Porto 3
Porto 4
Entrada
2
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Regras de Entrada e Saída
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iPorto
Re1 Colunas E/D por camadas
0 0
0 0
B3,r,c
Regras de Entrada
1
2
3 3
3 3
3 2
2 0
B1,r,c
B2,r,c
B3,r,c
3
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iPorto
Re2 Linhas por camadas E/D
3 2
0 0
B3,r,c
Regras de Entrada
3
12
3 3
2 0
3 3
0 0
3 2
B1,r,c
B2,r,c
B3,r,c
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iPorto
Re3 Colunas D/E por camadas
0 0
0 0
B
Regras de Entrada
2
133 3
3 3
2 3
0 2
0 0
B1,r,c
B2,r,c
B3,r,c
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iPorto
Re4 Linhas por camadas D/E
2 3
0 0
B3,r,c
Regras de Entrada
3
12
3 3
0 2
3 3
0 0
2 3
B1,r,c
B2,r,c
B3,r,c
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iPorto
Re5 Colunas E/D por camadas
4 5
4 0
B3,r,c
Regras de Entrada
1
23
3 3
3 3
3 3
3 3
4 5
B1,r,c
B2,r,c
B3,r,c
![Page 25: Emprego de Simulação, Algoritmos Genéticos e …belge.com.br/innovation_2013/anais/unicamp/Portos...Emprego de Simulação, Algoritmos Genéticos e Sistema de Aprendizado Participativo](https://reader031.vdocuments.mx/reader031/viewer/2022011804/5baccf2d09d3f2b47d8c3f6b/html5/thumbnails/25.jpg)
iPorto
Re6 Colunas D/E por camadas
3 3
0 4
B3,r,c5 4 B3,r,c
Regras de Entrada
1
23
3 3
4 5
3 3
4 4
3 3
B1,r,c
B2,r,c
B3,r,c
3 3
3 3
3 3
3 3
5 4
B1,r,c
B2,r,c
B3,r,c
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iPorto
Rs1 Mover só o necessário
5 2 0 0
Regras de Saída
2 5
3 2
4 3
2 6
2 6
5 2
B1,r,c
B2,r,c
B3,r,c
0 5
0 0
4 3
0 6
0 6
0 0
B1,r,c
B2,r,c
B3,r,c
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iPorto
Rs2 Remover Tudo
5 2 0 0
Regras de Saída
2 5
3 2
4 3
2 6
2 6
5 2
B1,r,c
B2,r,c
B3,r,c
0 0
0 0
0 0
0 0
0 0
0 0
B1,r,c
B2,r,c
B3,r,c
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2 1 2
Porto 1 2 3
Regra
Representação Vetorial
Re1
Re1
Rs1
Rs2
+
+
R1
R2
Regras de Entrada e Saída
Representação por Regras
=
Porto 1 2 3
Entrada
Saída
Re1 Re1 Re1
Rs2 Rs1 Rs2
Re2
Re2
Re1 Rs2
Rs1
Rs2
+
+
+
R2
R3
R4
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2
1
3
43 4 2
Porto 1 2 3
RegraSimular
\ Avaliar Soluções: Simulação + Regras
Porto 2
Re1 Re1Rs1
Porto 3
Re1Rs2
= 56)(1 xφ = 17.8)(2 xφ
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1ou 0),,( =dcryi
1ou 0),,( =dcrxijvProblema com:30 portos, 5 baias, 6 linhas e 50 colunasResulta em 40.545.000 variáveis binárias !
\ Representação da Solução
Porto 2
Re1 Re1Rs1
Porto 3
Re1Rs2
Resulta em 29 variáveis: 1 regra para cada porto
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\ Vantagens Representação por Regras
OK1
Só soluções factíveisSó soluções factíveis
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\ Vantagens Representação por Regras
OK1
Só soluções factíveis
3 4 2
Porto 1 2 3
Regra
2
Representação CompactaSó soluções factíveis Representação Compacta
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\ Vantagens Representação por Regras
OK1
Só soluções factíveis
3 4 2
Porto 1 2 3
Regra
2
Representação CompactaSó soluções factíveis Representação Compacta
3Permite incorporarconhecimento do
decisor sob a forma de regras
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Meta-Heurísticas
BS GA SA VNS ILS
\ Sistema Implementado
Regras
2
1
3
4
Simulação
Avaliação da Solução
2D 3D MC
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N1 P1 1 23 5
Nível 1
Alocação
Porto 1
Alocação
Regra 1 # Mov.
\ O Método Beam Search
N2 P2 1 29 8 2 14 6
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N1 P1
N2 P2
1
1 220 20
11 2
1 220 20
11
\ Árvore Completa – 2 regras
N3 P3
N4 P4
1 2 42 1 42 2 4242 1 2 34 1 36 2 3634
1/2
58
58 1/2
50
50 1/2
52
52
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N1 P1
N2 P2
1 11 2
1 220 20
11
Aplicando Heurística Míope
\ O Método Beam Search - β = 2
N3 P3
N4 P4
1 2 34 1 36 2 3634
1
50
50 2 50
50
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Porto 2 Porto 3 Porto 4
φφφφ2(ββββ)
1362
φφφφ1(αααα)
7072
\ Resultados: (α = 1, β = 0) – P10M1
1500
Porto 2 Porto 3 Porto 4
Porto 5 Porto 6
Porto 8
Porto 7
Porto 9 Porto 10
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Porto 2 Porto 3 Porto 4
φφφφ2(ββββ)
263
φφφφ1(αααα)
10432
\ Resultados: (α = 0, β = 1) – P10M1
Porto 2 Porto 3 Porto 4
Porto 5 Porto 6
Porto 8
Porto 7
Porto 9 Porto 10
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Regra
Regras criadas em uma Comunidade
\ Sistema Futuro Proposto
Regra
Base de Regras
RE1 RE2 RE1 RS1 RS2
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Amanhã
\ Podemos prever o futuro?
Hoje
Amanhã
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Sequência de regras
\ Obter regras mais robustas
Min Max
R1R2R1R3
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[10, 15]
[3, 8]
[1, 5]
\ Estocasticidade na carga
[1, 5]
[2, 3]
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Cenário C1
Estocasticidade na carga
0
0
0 0 0 0
0
0
0
2
2
0
4
1
6
3
D1 D2 D3 D4
O2
O3
O4
O1
p1
p2
p3
\
0
0
0 0 0 0
0
0
0
4
2
0
2
5
6
1
D1 D2 D3 D4
O2
O3
O4
O1
Cenário Cs
••••••••••••
p1
p2
p3
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;,,1,1,,1 NijNi LL +=−=
;,,1,1,,1 NijNi LL +=−=
;,,1,1,,1 RrNi LL =−=;,,1 Cc L=
;1,,1,1,,1 −=−= RrNi LL
Minimizar
Sujeito a:
# Mov.contêiner
∀∀∀∀ Porto≥≥≥≥1
∑ ∑∑∑∑∑=
−
= +=
−
+= = =
•
=
S
s
s
N
i
N
ij
j
iv
R
r
C
c
s
ijv dcrxxf1
1
1 1
1
1 1 1
),,()( θ
∑∑∑ ∑∑∑+= = =
−
= = =
=−j
iv
R
r
C
c
i
k
R
r
C
c
s
ij
s
ijv
s
ijv Tdcrxdcrx1 1 1
1
1 1 1
),,(),,(
∑∑∑= += +=
=i
k
N
ij
s
i
j
iv
s
kjv dcrydcrx1 1 1
),,(),,(
0),,1(),,( ≥+− dcrydcry ss
;,,1 Ss L= ;,,1 Dd L=
Formulação 3D + Múltiplos Cenários
onde: xs
ijv(r,c,d) é 1 se o compartimento (r,c,d) foi ocupado no porto i por um contêiner cujo destino é o porto j e foi movido no porto v no cenário s; caso contrário, xijv(r,c,d) = 0. ys
i(r,c,d) é 1 se o compartimento (r,c,d) é ocupado no porto i; 0, c.c.
;1,,1,1,,1 −=−= RrNi LL
;,,1 Cc L=
Conservação fluxo
∀∀∀∀ Porto≥≥≥≥1contêiner
Sem “Flutuação”
RegrasMov.
0),,1(),,( ≥+− dcrydcry s
i
s
i
∑∑ ∑ ∑ ∑−
= =
−
= += +=
≤++1
1
1
1 1 1
1),,1(),,(j
i
N
jp
j
i
N
jp
p
jv
s
ipv
s
ipj dcrxdcrx
1ou 0),,( =dcrxsipj 1ou 0),,( =dcry si
;,,1 Ss L= ;,,1 Dd L=
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Cenários Conhecidos
\ Modelo Estocástico
10
5
7
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Cenários Conhecidos
1
23
\ Modelo Estocástico
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Cenários Conhecidos
1 ??
??
??
23
\ Modelo Estocástico
?? ?? ??
P1 P2 P3
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Cenários Conhecidos
1 R5
R1
R2
23
\ Modelo Estocástico
R5 R1 R2
P1 P2 P3
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Cenários Conhecidos
1 R5
R1
R2
23
\ Modelo Estocástico
R5 R1 R2
P1 P2 P3
Cenários Desconhecidos
Mas, e para outros cenários?
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C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 M1-10
10 1
2
315 1
2
3 50 cenários
10 cenários conhecidos
(e suas soluções ótimas)
Resultados para GA (idem SA)
20 1
2
325 1
2
330 1
2
3Média
50 cenários
desconhecidos
Soluções dos cenários conhecidos C aplicadas nos cenários desconhecidos S – Desempenho médio
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C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 M1-10
10 1 12.40 0.00 24.92 0.00 4.29 1.20 0.01 5.61 14.23 0.25 1.02
2 47.08 5.75 8.72 25.13 0.00 6.85 23.14 3.76 17.38 6.64 1.07
3 2.07 3.69 2.86 1.80 4.20 1.50 0.00 2.90 1.72 2.90 0.05
15 1 6.35 0.00 28.51 13.19 13.97 12.58 16.00 7.84 10.66 17.25 2.35
2 13.23 0.79 4.29 0.00 13.02 10.78 12.52 17.67 19.11 15.36 2.16
3 1.50 1.98 1.40 2.04 1.83 2.73 1.87 3.07 1.13 0.00 0.83
Resultados (α = 1, β = 0)
20 1 6.47 10.66 14.09 9.45 3.24 9.12 17.46 11.07 15.78 0.00 1.80
2 13.98 12.08 15.28 10.00 4.26 15.67 6.16 19.64 25.25 0.91 0.00
3 0.95 1.85 2.21 6.03 1.07 2.44 2.51 3.66 2.98 1.51 0.00
25 1 13.24 2.39 10.19 12.75 6.85 0.00 9.91 3.78 11.29 10.02 4.82
2 20.42 22.71 26.61 28.59 0.00 26.72 35.85 1.35 26.74 4.67 3.21
3 0.67 1.00 0.00 0.60 0.83 0.54 1.34 1.11 0.95 1.39 0.74
30 1 7.30 12.40 16.95 9.87 16.76 10.81 16.06 8.76 0.00 13.58 7.54
2 0.00 15.00 2.41 14.30 10.61 9.34 8.18 14.27 18.47 5.44 19.43
3 0.00 1.35 0.21 2.15 1.06 1.42 2.17 1.93 1.22 1.01 0.63
Média 9.71 6.11 10.58 9.06 5.47 7.45 10.21 7.09 11.13 5.40 3.04
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C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 M1-10
10 1 104.1 16.40 23.72 149.9 21.82 338.5 15.63 5.88 52.45 0.00 4.80
2 8.86 120.1 0.00 3.03 6.78 3.00 0.29 0.70 0.99 3.17 2.21
3 815.5 328.7 0.00 224.2 655.9 379.3 129.7 46.80 509.7 361.0 47.26
15 1 0.00 36.6 23.89 54.06 18.63 12.59 5.90 502.1 12.69 30.48 54.51
2 88.47 1.28 8.98 0.00 33.92 32.41 24.14 2.57 2.21 41.20 2.28
3 168.0 184.0 0.00 84.17 83.87 161.3 93.07 40.26 66.17 96.06 24.47
Resultados (α = 0, β = 1)
20 1 41.47 66.50 34.02 0.00 152.3 185.6 82.12 78.93 30.88 89.77 44.14
2 15.77 41.13 98.31 14.97 12.89 7.77 137.4 9.45 38.13 6.08 0.00
3 55.23 111.8 77.65 74.70 118.8 106.4 0.00 100.4 90.83 130.1 79.24
25 1 135.7 65.0 97.68 0.00 38.62 25.66 118.5 85.35 48.55 60.27 9.22
2 6.65 3.36 66.36 0.00 50.73 105.1 67.84 31.99 40.38 5.45 0.80
3 149.7 66.74 54.66 0.00 132.0 93.60 87.58 103.3 76.23 93.85 19.74
30 1 49.78 30.14 54.79 65.23 0.00 98.64 69.26 109.9 75.95 111.2 30.25
2 3.69 13.91 65.31 20.10 21.32 21.20 90.52 17.36 5.82 2.04 0.00
3 81.66 35.56 96.57 98.12 98.50 55.56 61.76 14.73 77.34 24.03 0.00
Média 114.9 74.77 46.80 52.58 96.41 108.4 65.59 76.66 75.23 70.32 21.26
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C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 M1-10
10 1 12.40 0.00 24.92 0.00 4.29 1.20 0.01 5.61 14.23 0.25 1.02
2 47.08 5.75 8.72 25.13 0.00 6.85 23.14 3.76 17.38 6.64 1.07
3 2.07 3.69 2.86 1.80 4.20 1.50 0.00 2.90 1.72 2.90 0.05
15 1 6.35 0.00 28.51 13.19 13.97 12.58 16.00 7.84 10.66 17.25 2.35
2 13.23 0.79 4.29 0.00 13.02 10.78 12.52 17.67 19.11 15.36 2.16
3 1.50 1.98 1.40 2.04 1.83 2.73 1.87 3.07 1.13 0.00 0.83
Resultados (α = 1, β = 0)
20 1 6.47 10.66 14.09 9.45 3.24 9.12 17.46 11.07 15.78 0.00 1.80
2 13.98 12.08 15.28 10.00 4.26 15.67 6.16 19.64 25.25 0.91 0.00
3 0.95 1.85 2.21 6.03 1.07 2.44 2.51 3.66 2.98 1.51 0.00
25 1 13.24 2.39 10.19 12.75 6.85 0.00 9.91 3.78 11.29 10.02 4.82
2 20.42 22.71 26.61 28.59 0.00 26.72 35.85 1.35 26.74 4.67 3.21
3 0.67 1.00 0.00 0.60 0.83 0.54 1.34 1.11 0.95 1.39 0.74
30 1 7.30 12.40 16.95 9.87 16.76 10.81 16.06 8.76 0.00 13.58 7.54
2 0.00 15.00 2.41 14.30 10.61 9.34 8.18 14.27 18.47 5.44 19.43
3 0.00 1.35 0.21 2.15 1.06 1.42 2.17 1.93 1.22 1.01 0.63
Média 9.71 6.11 10.58 9.06 5.47 7.45 10.21 7.09 11.13 5.40 3.04
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Sistema de Aprendizado Participativo
“A dança” de Henri Matisse
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Processo de Aprendizado
Observações
Sistema de Aprendizado Participativo
Aprendizado crenças
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observações
crenças
errosSistema de Crítica
Sistema de Aprendizado Participativo
Sistema de Crenças
Índice de crítica
crenças
Processo deaprendizado
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observações
crenças
errosSistema de Crítica
Sistema de Aprendizado Participativo
1
Sistema de Crenças
Índice de crítica
crenças
Processo deaprendizado
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observações
crenças
errosSistema de Crítica
Sistema de Aprendizado Participativo
1
2
Sistema de Crenças
Índice de crítica
crenças
Processo deaprendizado
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observações
crenças
errosSistema de Crítica
Sistema de Aprendizado Participativo
1 3
2
Sistema de Crenças
Índice de crítica
crenças
Processo deaprendizado
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observações
crenças
errosSistema de Crítica
Sistema de Aprendizado Participativo
3
Sistema de Crenças
Índice de crítica
crenças
Processo deaprendizado
4
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observações
crenças
errosSistema de Crítica
Sistema de Aprendizado Participativo
Sistema de Crenças
Índice de crítica
crenças
Processo deaprendizado
5
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observações
crenças
errosSistema de Crítica
D(1),D(2),D(s) ρ
Sistema de Aprendizado Participativo
as
as
Sistema de Crenças
Índice de crítica
crenças
Processo deaprendizado
V(s)
as+1
as
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Cenários Conhecidos
1 R5
R1
R2
23
\ Modelo Estocástico
R5 R1 R2
P1 P2 P3
CRENÇA
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V1(1)
Crençasiniciais
Componentes de V(j)
Confiança na crença no cenário 1 C1
C2
R3R2
V(1)V2(1)
Vp(1)
Confiança na crença no cenário p
C2
Cp
R1R2
R1R3
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observações
crenças
errosSistema de Crítica
ρD(1),D(2),D(s)
Sistema de Aprendizado Participativo
as
as
Sistema de Crenças
Índice de crítica
crenças
Processo deaprendizado
V(s)
as+1
as
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Observações D(1),D(2),D(s)
Cenário s1
Crença/Cenário C1
D(1) D(2) D(s)
Cenário s2 Cenário sn
R3R2
Crença/Cenário Cp
Crença/Cenário C1
D(1) D(2) D(s)
Cenário s1 Cenário s2 Cenário sn
R1R3
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observações
crenças
errosSistema de Crítica
ρD(1),D(2),D(s)
Sistema de Aprendizado Participativo
as
as
Sistema de Crenças
Índice de crítica
crenças
Processo deaprendizado
V(s)
as+1
as
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D(1)AvaliaçãoC1, C2, Cp
Avaliação
Total erros
Cálculo dos Erros entre D e V
Cenário S1
D(n)
D(2)AvaliaçãoC1, C2, Cp
AvaliaçãoC1, C2, Cp
Total erros
Total erros
Cenário S2
Cenário Sn
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observações
crenças
errosSistema de Crítica
ρD(1),D(2),D(s)
Sistema de Aprendizado Participativo
as
as
Sistema de Crenças
Índice de crítica
crenças
Processo deaprendizado
V(s)
as+1
as
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Sistema de Aprendizado Participativo
V(s+1) = V(s) + a(s) * (D(s) – V(s))V(s+1) = V(s) + a(s) * (D(s) – V(s))
Distância entre as crenças e as observações
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Sistema de Aprendizado Participativo
V(s+1) = V(s) + a(s) * (D(s) – V(s))V(s+1) = V(s) + a(s) * (D(s) – V(s))
Taxa de aprendizado com o erro
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Sistema de Aprendizado Participativo
V(s+1) = V(s) + a(s) * (D(s) – V(s))V(s+1) = V(s) + a(s) * (D(s) – V(s))
Crenças antigas
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Sistema de Aprendizado Participativo
V(s+1) = V(s) + a(s) * (D(s) – V(s))V(s+1) = V(s) + a(s) * (D(s) – V(s))
Crenças novas
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observações
crenças
errosSistema de Crítica
ρD(1),D(2),D(s)
Sistema de Aprendizado Participativo
as
as
Sistema de Crenças
Índice de crítica
crenças
Processo deaprendizado
V(s)
as+1
as
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Índice de Crítica
crençasValores distância
as
Observações
crenças
as+1
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Sistema de Aprendizado Participativo
a(s+1) = a(s) + β * (erro%) * a(s)a(s+1) = a(s) + β * (erro%) * a(s)
Nova taxa de aceitação de
novas crenças
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observações
crenças
errosSistema de Crítica
ρD(1),D(2),D(s)
Sistema de Aprendizado Participativo
as
as
Sistema de Crenças
Índice de crítica
crenças
Processo deaprendizado
V(s)
as+1
VELOCIDADEADOÇÃO CRENÇAS
as
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Sistema de Aprendizado Participativo
V(s+1) = V(s) + a(s) * (D(s) – V(s))
Valor inicial: 1
a(s) = 1/número de crenças
V(s+1) = V(s) + a(s) * (D(s) – V(s))
(f(s) – Min{f(s)})/Min(f(s))
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C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 M1-10
SAP
10 1 12.40 0.00 24.92 0.00 4.29 1.20 0.01 5.61 14.23 0.25 1.02 0.17
2 47.08 5.75 8.72 25.13 0.00 6.85 23.14 3.76 17.38 6.64 1.07 1.62
3 2.07 3.69 2.86 1.80 4.20 1.50 0.00 2.90 1.72 2.90 0.05 0.07
15 1 6.35 0.00 28.51 13.19 13.97 12.58 16.00 7.84 10.66 17.25 2.35 0.08
2 13.23 0.79 4.29 0.00 13.02 10.78 12.52 17.67 19.11 15.36 2.16 1.14
3 1.50 1.98 1.40 2.04 1.83 2.73 1.87 3.07 1.13 0.00 0.83 0.19
20 1 6.47 10.66 14.09 9.45 3.24 9.12 17.46 11.07 15.78 0.00 1.80 0.08
Resultados (α = 1, β = 0)
20 1 6.47 10.66 14.09 9.45 3.24 9.12 17.46 11.07 15.78 0.00 1.80 0.08
2 13.98 12.08 15.28 10.00 4.26 15.67 6.16 19.64 25.25 0.91 0.00 0.64
3 0.95 1.85 2.21 6.03 1.07 2.44 2.51 3.66 2.98 1.51 0.00 0.17
25 1 13.24 2.39 10.19 12.75 6.85 0.00 9.91 3.78 11.29 10.02 4.82 0.56
2 20.42 22.71 26.61 28.59 0.00 26.72 35.85 1.35 26.74 4.67 3.21 0.29
3 0.67 1.00 0.00 0.60 0.83 0.54 1.34 1.11 0.95 1.39 0.74 0.41
30 1 7.30 12.40 16.95 9.87 16.76 10.81 16.06 8.76 0.00 13.58 7.54 0.22
2 0.00 15.00 2.41 14.30 10.61 9.34 8.18 14.27 18.47 5.44 19.43 0.38
3 0.00 1.35 0.21 2.15 1.06 1.42 2.17 1.93 1.22 1.01 0.63 0.29
Média 9.71 6.11 10.58 9.06 5.47 7.45 10.21 7.09 11.13 5.40 3.04 0.42
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C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 M1-10
SAP
10 1 104.1 16.40 23.72 149.9 21.82 338.5 15.63 5.88 52.45 0.00 4.80 21.19
2 8.86 120.1 0.00 3.03 6.78 3.00 0.29 0.70 0.99 3.17 2.21 3.01
3 815.5 328.7 0.00 224.2 655.9 379.3 129.7 46.80 509.7 361.0 47.26 15.16
15 1 0.00 36.6 23.89 54.06 18.63 12.59 5.90 502.1 12.69 30.48 54.51 13.43
2 88.47 1.28 8.98 0.00 33.92 32.41 24.14 2.57 2.21 41.20 2.28 3.30
3 168.0 184.0 0.00 84.17 83.87 161.3 93.07 40.26 66.17 96.06 24.47 5.18
20 1 41.47 66.50 34.02 0.00 152.3 185.6 82.12 78.93 30.88 89.77 44.14 13.75
Resultados (α = 0, β = 1)
20 1 41.47 66.50 34.02 0.00 152.3 185.6 82.12 78.93 30.88 89.77 44.14 13.75
2 15.77 41.13 98.31 14.97 12.89 7.77 137.4 9.45 38.13 6.08 0.00 8.02
3 55.23 111.8 77.65 74.70 118.8 106.4 0.00 100.4 90.83 130.1 79.24 1.26
25 1 135.7 65.0 97.68 0.00 38.62 25.66 118.5 85.35 48.55 60.27 9.22 7.75
2 6.65 3.36 66.36 0.00 50.73 105.1 67.84 31.99 40.38 5.45 0.80 7.16
3 149.7 66.74 54.66 0.00 132.0 93.60 87.58 103.3 76.23 93.85 19.74 16.41
30 1 49.78 30.14 54.79 65.23 0.00 98.64 69.26 109.9 75.95 111.2 30.25 9.97
2 3.69 13.91 65.31 20.10 21.32 21.20 90.52 17.36 5.82 2.04 0.00 8.62
3 81.66 35.56 96.57 98.12 98.50 55.56 61.76 14.73 77.34 24.03 0.00 6.62
Média 114.9 74.77 46.80 52.58 96.41 108.4 65.59 76.66 75.23 70.32 21.26 9.39
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