Sistemas Multi-Agentes e
Computação Musical
Pedro Ferreira
IME-USP
Sistemas Multi-Agentes e
Computação Musical
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1. Programação Genética
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2. Vida Artificial
–
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
1.1. O paradigma
1.2. Programação Genética x Computação
Musical
2.1. Vida Artificial?
2.2. Vida Artificial e Computação Musical
3. Living Melodies
1. Programação Genética
1.1. O paradigma
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

Evolução de Programas
Cromossomos Digitais
Reprodução
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–

Seleção
–
–

Genetic Recombination
Mutation
Fitness-Proportionate Selection
Tournament Selection
Regressão Simbólica com Programação Genética
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http://alphard.ethz.ch/gerber/approx/default.html
1.2. Programação Genética e
Computação Musical (1)

Seleção: o quão um cromossomo é bom?
–
–
–
–

Human Critics
Rule-Base Critics
Learning-Based Critics
Coevolving Music Creators and Critics
A Seleção é o maior problema em programar
arte com GP (ou PG ).
1.2. Programação Genética e
Computação Musical (2)

Alguns Sistemas de composição com GP:
–
–
Occam (Bruce Jacob)
GenJam (Al Biles)
2. Vida Artificial
2.1. Vida Artificial?

Automatos Celulares
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
Conway’s Game of Life
Logo  StarLogo  NetLogo
Tierra (Tom Ray)
Firefly Sanctuary
Living Melodies (Palle Dahlstedt e Mats
G.Nordahl)
Vida Artificial e Computação Musical
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

Frankensteinian Methods for Evolutionary
Music Composition
Living Melodies
Eden
Eden
3. Living Melodies
3. Living Melodies

3. Living Melodies
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–
–
–
3.1. O sistema
3.2. Representação Genética
3.3. Dinâmica
3.4. Reprodução
3.5. Mapeamento Sonoro
3.6. Resultados
3.1. O Sistema
 Co-evolução
 Mating calls
 Não interativo
 Only my mom loves
3.2. Representação Genética

Genoma sonoro
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–
–

N ≤ 10 notas preferidas
Repetições são permitidas
Espécie
Genoma procedural
–
Merece um slide 
Genoma Procedural (1)


Determina o comportamento da criatura
Genes:
–
–

WALK, TURN, REST, SING, LOOP,IF
sintaticamente representados por W,{T-,T+,Ts},R,S,
L{loop-count}{ninstructions},
{< | = | >}{sensor}{sensor | constant}{ninstructions}
Sensores e propriedades:
–
–
–
–
Sensores a [b,c]: espécie da criatura situada na direção rightforward [frontal,left-forward]
Sensores d,e: intensidade e direção do som nas coordenadas
atuais
Propriedades g,h: idade e direção da criatura
Numerais 00..99: os respectivos números
Genoma Procedural (2)

Exemplos:
–
–
–
–
<d0103
=fh01
WWSRTsWW
WT-L0401S
3.3. Dinâmica
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





Espaço e movimento
Condições de fronteira
Idade,pontos de vida, alimento e morte
Conservação de energia
Som: propagação e sustentação
Listening pleasure: ((L – P + 1) / L)2
Consumo de energia (cost-of-time, cost-ofmating, cost-of-sing)
3.4. Reprodução

Restrições:
–
–
–
–
–

Proximidade
Energia
Idade
Exercício
Felicidade
Nova criatura:
–
–
Disposição espacial
Cross-over
3.5. Mapeamento Sonoro

Mapeamento absoluto
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–

Mapeamento de intervalos
–
–

C#-C acima do C central (piano)
Pavarotti isn’t here
Intervalos locais
Intervalos globais
Saída MIDI (som de piano)
3.6. Resultados
Referências



Palle Dahlstedt and Mats G. Nordahl, Living Melodies: Coevolution of
Sonic Communication in Leonardo Vol. 34, Issue 3 - June 2001, pp.
243 – 248.
McCormack, J. 2001, Eden: An Evolutionary Sonic Ecosystem in
Kelemen, J. & P. Sosík (eds), Advances in Artificial Life, 6th European
Conference, ECAL 2001, Springer, Prague, Czech Republic, pp. 133142. http://www.csse.monash.edu.au/~jonmc/projects/eden/eden.html
Werner, G.M. & Todd, P.M. (1998) Frankensteinian Methods for
Evolutionary Music Composition, Musical Networks: Parallel
distributed perception and performance. Cambridge, MA: MIT
Press/Bradford Books