DOI: 10.11606/t.59.2016.tde-21012016-190150
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Investigação de modelos comportamentais de ratos por meio de algoritmos genéticos

Abstract: Agradeço primeiramente a meu orientador, Prof. Tinós, por todos os ensinamentos, a ajuda e a confiança. Foi muito bom trabalhar com você. Espero que o doutorado seja o início de várias colaborações científicas futuras. Agradeçoà CAPES pelo suporte financeiro.

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“…sendo n o número de passos de tempo do rato virtual no campo aberto (iterações); a t a ação tomada pelo robô no instante de tempo t; s t a leitura dos sensores (s t1 ,...,s t6 ); m t o vetor onde são armazenadas as búltimas leituras dos sensores; b o tamanho do vetor de memória; r(a t , s t , m t ) a recompensa, queé igual a 1 se a açãoé andar para frente e z < h(s t , m t ), e 0 caso contrário; z um número aleatório com distribuição uniforme no intervalo [0,1]; h(s t , m t ) a variável que assume valor 1 se a leitura atual dos sensores não se igualaà nenhuma das leituras armazenadas em m t e h(s t , m t ) = 1 − γ/g(s t , m t ), caso contrário; γ uma constante escolhida no intervalo [0,1]; g(s t , m t ) a posição no vetor onde s t se iguala a m t [i], para alguma posição i; p(s t ) a punição.É igual a -1 se l < k(s t ), e 0, caso contrário, sendo l um número aleatório com distribuição uniforme no intervalo [0,1]; k(s t ) a variável que pode assumir valores entre α e α/7, de acordo com a equação: k(s t ) = α/(q + 1), onde qé o número de sensores ativados na leitura s t ; α uma constante escolhida no intervalo [0,1]; β o parâmetro que controla a importância relativa de cada um dos dois termos conflitantes da função de fitness. A função de fitness foi adaptada de [Costa 2015], onde o rato virtual foi desenvolvido para o LCE.…”
Section: Metodologiaunclassified
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“…sendo n o número de passos de tempo do rato virtual no campo aberto (iterações); a t a ação tomada pelo robô no instante de tempo t; s t a leitura dos sensores (s t1 ,...,s t6 ); m t o vetor onde são armazenadas as búltimas leituras dos sensores; b o tamanho do vetor de memória; r(a t , s t , m t ) a recompensa, queé igual a 1 se a açãoé andar para frente e z < h(s t , m t ), e 0 caso contrário; z um número aleatório com distribuição uniforme no intervalo [0,1]; h(s t , m t ) a variável que assume valor 1 se a leitura atual dos sensores não se igualaà nenhuma das leituras armazenadas em m t e h(s t , m t ) = 1 − γ/g(s t , m t ), caso contrário; γ uma constante escolhida no intervalo [0,1]; g(s t , m t ) a posição no vetor onde s t se iguala a m t [i], para alguma posição i; p(s t ) a punição.É igual a -1 se l < k(s t ), e 0, caso contrário, sendo l um número aleatório com distribuição uniforme no intervalo [0,1]; k(s t ) a variável que pode assumir valores entre α e α/7, de acordo com a equação: k(s t ) = α/(q + 1), onde qé o número de sensores ativados na leitura s t ; α uma constante escolhida no intervalo [0,1]; β o parâmetro que controla a importância relativa de cada um dos dois termos conflitantes da função de fitness. A função de fitness foi adaptada de [Costa 2015], onde o rato virtual foi desenvolvido para o LCE.…”
Section: Metodologiaunclassified
“…Os experimentos com animais são burocraticamente restritos e podem trazer sofrimento para os roedores, que muitas vezes são mortos após os experimentos. Nesse contexto, a utilização de modelos computacionaisé uma alternativa válida para auxiliar o estudo de modelos comportamentais [Salum et al 2000], [Miranda et al 2009], [Tejada et al 2010], [Costa 2015]. A criação de um modelo computacional para o rato permite também que os efeitos de drogas sejam testados por meio de simulações de um rato virtual, com comportamentos semelhantes ao do rato real.…”
Section: Introductionunclassified
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