TÍTULO: Modelo estocástico de populações de Micro-Agentes
NOME: Dejan Milutinoviæ
DOUTORAMENTO
EM
ENGENHARIA
ELECTROTÉCNICA
E
DE
COMPUTADORES
ORIENTADOR: Pedro Manuel Urbano de Almeida Lima
PROVAS CONCLUÍDAS EM: _____________________________________________
RESUMO:
Esta tese descreve uma abordagem à modelação e análise de populações
multi-agentes, compostas por um grande número de agentes. O trabalho é motivado
pela aplicação da Teoria de Sistemas à modelação de uma população biológica de
células-T. A dinâmica individual de cada célula é modelada através de um Autómato
Híbrido determinístico, caracterizado por entradas do tipo evento e saídas de valor
contínuo. A interacção complexa entre as células da população é modelada por
eventos estocásticos, resultando num modelo do tipo Autómato Híbrido Estocástico,
que advêm da aplicação ao modelo da dinâmica de uma célula individual de uma
entrada composta por uma sequência de eventos estocásticos. A microdinâmica
individual de cada célula e a macrodinâmica observada para toda a população estão
ligadas pela aplicação de um raciocínio físico estatístico a todo o modelo, através de
um sistema de equações às derivadas parciais que descrevem a evolução temporal da
função densidade de probabilidade do estado de um Autómato Híbrido Estocástico.
É analisada a dinâmica de disparo dos receptores na população de células-T
interagindo com a população presente de células antigenes.
Este trabalho fornece aos biólogos ferramentas analíticas que permitem
colocar hipóteses sobre a dinâmica individual de receptores de células-T e obter um
profundo conhecimento em como interpretar os dados biológicos experimentais. As
predições da distribuição de receptores de células-T, baseadas em hipóteses com
significado biológico, são comparadas com os dados obtidos para a distribuição dos
receptores de células-T, obtidos em experiências biológicas com populações de
células-T.
Uma
abordagem
semelhante
poderá
ser
aplicada
à
robótica,
mais
especificamente à modelação e controlo de grandes populações de robots. Neste
contexto, é considerada uma missão de controlo de uma população de robots, à qual
é aplicado o respectivo modelo do tipo Autómato Híbrido Estocástico. Sob um
modelo estocástico de controlo, a população robótica pode apresentar diversas
formas em termos da função de densidade de probabilidade da área ocupada pelos
robots da população. É também analisado o problema de controlo óptimo de levar a
população para uma localização desejada, num dado intervalo de tempo, com a
probabilidade máxima. De modo a solucionar este problema, é estudada a aplicação
do Princípio do Mínimo ao controlo óptimo de equações às derivadas parciais.
PALAVRAS-CHAVE: Sistemas Multi-Agente, Autómatos Híbridos Estocásticos,
Sistema Imunitário, Populações de Células-T, Dinâmica de Populações de Agentes,
Controlo Óptimo de Populações de Agentes.