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O comportamento de busca de significado é um problema de otimização biológica?

O comportamento de busca de significado é um problema de otimização biológica?

Em suma, estou interessado em perspectivas cognitivas, neurocientíficas, biológicas e / ou computacionais sobre o que vagamente chamamos de busca de significado. Claro, este é um tópico extenso, mas qualquer informação seria muito apreciada.

Fundo

Os humanos tendem a desejar um significado para suas vidas. Embora seja difícil chegar a um acordo sobre uma definição precisa de significado, muitas vezes se refere a posicionar-se de uma forma que seja compatível com suas crenças, ambições e valores, permitindo que o indivíduo dê sentido ao mundo e a si mesmo, e busque quaisquer objetivos (muitas vezes transcendentais) que considere valiosos (ou seja, significativos) . Em palavras mais simples, o significado pode se referir a fazer as pazes com a realidade percebida do mundo e consigo mesmo. À primeira vista, parece-me que uma existência significativa requer a ausência de dissonâncias cognitivas, mas eu me pergunto o que a ciência teria a dizer sobre isso, e se há alguma base empírica para afirmar isso. Ou talvez as questões estejam mal formuladas e tal comportamento não deva ser colocado no domínio do significado?

Possíveis explicações

Um argumento evolucionário simples poderia ser que o comportamento de busca de significado origina-se de nosso impulso de pertencer (isolamento significa morte), mas como podemos então explicar eremitas ou dissidentes ou todos os outros indivíduos que efetivamente sofreram / morreram para manter o significado em suas vidas (ou seja, morrendo por causa de suas crenças)? Portanto, o argumento de que o comportamento de busca de significado é um fenômeno puramente evolutivo que serve apenas para maximizar o potencial de reprodução de alguém não parece suficiente.

Perguntas

  1. A busca de significado pode ser pensada como um problema de otimização de alguns parâmetros biológicos em um nível individual, por exemplo em termos de energia necessária para vários processos celulares, dinâmica de expressão gênica homeostática, etc.? Por exemplo, a depressão (que pode ter uma origem existencial) é prejudicial à saúde e tem sido associada a modificações epigenéticas (Sun et al. 2012), portanto, ter um mecanismo que busque minimizar tais danos parece ser benéfico para um organismo .
  2. Podemos construir uma definição mais formal de significado que seja menos antropocêntrica? Em outras palavras, até que ponto precisaríamos restringir a definição para que os humanos não fossem mais qualificados como os únicos organismos em busca de significado? Ou somos de fato a única espécie com a capacidade neural necessária para expressar tal comportamento?
  3. Os métodos experimentais modernos, como EEG, fMRI, perfil de expressão gênica e sequenciamento de epigenoma, poderiam ser usados ​​para responder a algumas dessas questões, pelo menos até certo ponto? Por exemplo. seria uma comparação entre indivíduos que afirmam viver uma vida significativa e aqueles que não fazem nenhum sentido? Claro, mesmo se algumas diferenças significativas fossem observadas, uma próxima pergunta óbvia seria o que as causou, ou seja, um problema mente-corpo-ambiente ...

Eu ficaria feliz em saber pelo menos se existem alguns grupos de pesquisa ou laboratórios que tentam lidar com essas questões.


parece-me que uma existência significativa requer a ausência de dissonâncias cognitivas, mas me pergunto o que a ciência teria a dizer sobre isso e se há alguma base empírica para afirmar isso.

A dificuldade, como você apontou, é que não há acordo sobre a definição de "significado" neste contexto. O significado pode ser interpretado por diferentes pessoas (e culturas) de várias maneiras como: "realização", "bem social", "altruísmo", "realização do potencial", "paz interior", "conhecimento" e assim por diante.

o argumento de que o comportamento de busca de significado é um fenômeno puramente evolutivo que serve apenas para maximizar o potencial de reprodução de alguém não parece suficiente.

Leia sobre as explicações evolutivas para o comportamento altruísta, por exemplo, para ver como isso pode ser tratado: "Cada instância de comportamento altruísta nem sempre precisa aumentar a aptidão inclusiva; ... seria benéfico errar por excesso de cautela e geralmente ser altruísta, mesmo se em na maioria dos casos, não houve benefícios. "

até que ponto precisaríamos restringir a definição para que os humanos não mais se qualificassem como os únicos organismos em busca de significado?

"Bem social" e "altruísmo" são exemplos de comportamentos de busca de significado comumente encontrados em muitas espécies animais.

Os métodos experimentais modernos, como EEG, fMRI, perfil de expressão gênica e sequenciamento de epigenoma, poderiam ser usados ​​para responder a algumas dessas questões, pelo menos até certo ponto?

Claro, por que não. Por exemplo: "O altruísmo, sugeria o experimento, não era uma faculdade moral superior que suprime os impulsos egoístas básicos, mas sim era básico para o cérebro, programado e prazeroso."

Eu ficaria feliz em saber pelo menos se existem alguns grupos de pesquisa ou laboratórios que tentam lidar com essas questões.

A área da psicologia com maior probabilidade de abordar um conceito abstrato como busca de significado é provavelmente a psicologia humanística: "Os seres humanos são intencionais, visam objetivos, estão cientes de que causam eventos futuros e buscam significado, valor e criatividade".

Você pode ler sobre as pesquisas feitas neste campo - embora não haja muitas pesquisas - e também sobre a autorrealização (outra interpretação comum da busca de significado em psicologia).


Mestre em Ciências em Psicologia

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Bio-ModelChecker: Usando a satisfação de restrições limitadas para integrar perfeitamente o comportamento observado com o conhecimento prévio de redes biológicas

o em sílico O estudo e a engenharia reversa de redes regulatórias ganharam reconhecimento como uma ferramenta perspicaz para o estudo qualitativo de mecanismos biológicos que fundamentam uma ampla gama de doenças complexas. Na criação de modelos de rede confiáveis, a integração do conhecimento mecanicista anterior com o comportamento experimentalmente observado é dificultada pela natureza díspar e pela dispersão generalizada de tais medições. O primeiro desafia o ajuste de parâmetro baseado em regressão convencional, enquanto o último leva a grandes conjuntos de modelos de rede altamente variáveis ​​que são igualmente compatíveis com os dados. Neste artigo, propomos um modelo de verificação de modelo baseado em Satisfação de Restrições Limitadas (CS) para a identificação de conjuntos de parâmetros que acomoda prontamente registros parciais e a complexidade exponencial desse problema. Apresentamos critérios específicos para descrever a plausibilidade biológica de redes regulatórias multivaloradas concorrentes que satisfazem todas as restrições e formulamos a identificação do modelo como um problema de otimização multiobjetivo. A otimização visa maximizar a parcimônia estrutural da rede regulatória, mitigando a seletividade excessiva da ação de controle, ao mesmo tempo em que favorece o aumento da eficiência da transição de estado e da robustez da resposta dinâmica da rede. A escalabilidade, o tempo computacional e a validade do framework são demonstrados em várias redes biológicas bem estabelecidas e bem estudadas.

Palavras-chave: restrição satisfação conformidade de dados multiobjetivo multivalorado discreto caminho lógico robustez e eficiência de transição de redes regulatórias.

Figuras

Um exemplo de eixo HPA descrito em GDF. Cada interação (borda e eu j…

Um exemplo visualizando o comprimento ...

Um exemplo de visualização do custo de comprimento (denotado por F m t, t +1…

Uma ilustração de robustez. Aqui…

Uma ilustração de robustez. Aqui existem duas parametrizações que geram caminhos com ...

A rede T-helper. Ponta de flecha e ...

A rede T-helper. As arestas da ponta da seta e da ponta do círculo indicam interações de ativação e inibição, respectivamente. ...


Agradecemos a Michael Ewbank, Peter Dayan, Ralph Adolphs e Bernhard Staresina por seus comentários sobre uma versão anterior do artigo.

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Palavras-chave: sistema de otimização de sobrevivência, distância defensiva, medo, ansiedade, cinza periaquedutal, amígdala, avaliação

Citação: Mobbs D, Hagan CC, Dalgleish T, Silston B e Pr & # x000E9vost C (2015) A ecologia do medo humano: otimização da sobrevivência e do sistema nervoso. Frente. Neurosci. 9: 55. doi: 10.3389 / fnins.2015.00055

Recebido: 30 de setembro de 2014 Aceito: 07 de fevereiro de 2015
Publicado: 18 de março de 2015.

Jean Daunizeau, Brain and Spine Institute (ICM), França
Adam Perkins, King & # x00027s College London, Reino Unido

Copyright & # x000A9 2015 Mobbs, Hagan, Dalgleish, Silston e Pr & # x000E9vost. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Creative Commons Attribution License (CC BY). É permitida a utilização, distribuição ou reprodução em outros fóruns, desde que o (s) autor (es) ou licenciador (a) original (is) sejam creditados e que a publicação original nesta revista seja citada, de acordo com a prática acadêmica aceita. Não é permitida a utilização, distribuição ou reprodução em desacordo com estes termos.


O que é excitação ideal

O que é excitação ideal varia de pessoa para pessoa e de situação para situação. De maneira ideal, porém, geralmente ficamos mais motivados quando realizamos tarefas ou nos envolvemos em atividades que nos fornecem desafios adequados às nossas habilidades, ou seja, essas tarefas não são nem muito difíceis nem muito fáceis para nós.

De acordo com a teoria da motivação da excitação ótima, passamos por diferentes níveis de excitação provocados por nosso conjunto particular de experiências ao longo de nossas vidas. Quando o nível de excitação está extremamente baixo e nos sentimos entediados, nos engajamos em atividades que aumentam nosso nível de excitação, como sair com amigos, assistir a uma corrida de carro ou jogar videogame.


Por outro lado, quando o nível de excitação é muito alto, como quando estamos muito ansiosos ou estressados, frequentemente recorremos a métodos de relaxamento, como ler um livro, fazer uma massagem ou meditar.

Algumas pessoas são naturalmente propensas a caçar emoções e tendem a ter níveis ótimos de excitação mais elevados. Eles exigem atividades físicas, emocionais e intelectuais intensas para torná-los felizes. Por exemplo, eles podem preferir paraquedismo a ler.


Aplicação de SOC em condições relacionadas à saúde

O modelo SOC foi desenvolvido por Baltes e colegas em busca de um processo geral de funcionamento sistêmico (uso de seleção, otimização e compensação) que servisse como uma estratégia eficaz para a estrutura arquitetônica do ciclo de vida básico. O modelo formulado é considerado altamente geral, por isso foi descrito como uma metateoria do desenvolvimento. Por não designar o conteúdo e os mecanismos específicos dos processos e resultados do desenvolvimento, é aplicável a uma grande variedade de metas e meios (Baltes, 1997). Portanto, pode muito bem ser aplicável no contexto de adaptação a condições relacionadas à saúde, embora a evidência empírica em relação ao uso de SOC em condições relacionadas à saúde seja limitada até o momento. O SOC foi teorizado para explicar as mudanças ao longo do tempo e isso pode explicar por que o modelo não foi operacionalizado em muitas condições agudas ou doenças até o momento. No entanto, SOC pode ser aplicável para medir mudanças em uma condição aguda que se torna crônica ao longo de um período de tempo, ou seja, em estudos que usam metodologias longitudinais.

Um estudo examinou se o SOC pode ser valioso para medir a adaptação após o AVC de forma quantitativa (Donnellan & amp O & # 8217Neill, 2014). Claramente não houve diferenças relacionadas à idade ou deficiência em relação ao endosso de estratégias SOC por pacientes com AVC. Este estudo também informa a teoria da perspectiva de que um instrumento genérico autoavaliado não mede a adaptação física (capacidade funcional) ou psicossocial (QVRS, níveis de depressão) após o AVC. Uma medida SOC de autorrelato pode ser muito genérica para lidar com o início da deficiência aguda.

SOC foi aplicado como uma estrutura em alguns estudos que visaram explicar comportamentos adaptativos qualitativamente em certas condições relacionadas à saúde (Gignac et al., 2002 Ryan, Anas, Beamer, & amp Bajorek, 2003 Wilhite, Keller, Hodges, & amp Caldwell, 2004). O uso de SOC em uma condição relacionada à saúde foi aplicado pela primeira vez por Gignac et al. (2002) para investigar a adaptação de indivíduos com osteoartrite à deficiência (Gignac et al., 2002). Suas descobertas foram que os comportamentos adaptativos de compensação foram os mais frequentemente relatados por adultos mais velhos para gerenciar a deficiência, seguidos por comportamentos adaptativos de otimização [1]. Hamilton e colegas descobriram que comportamentos modificadores de atividade (representativos de estratégias SOC) mediaram a relação dor no joelho e função física em participantes sem diagnóstico de osteoartrite do joelho (Hamilton et al., 2013). Janke e colegas (2012) exploraram como adultos com artrite usam estratégias de autocuidado em suas atividades de lazer valorizadas e os temas de autogestão que surgiram foram baseados nos processos SOC (Janke, Jones, Payne, & amp Son, 2012). Eles concluíram que os processos SOC podem ser úteis para ajudar os indivíduos a manter suas atividades de lazer valorizadas quando confrontados com limitações funcionais. Hutchinson e Warner (2014) investigaram a teoria SOC do ponto de vista de examinar as maneiras pelas quais adultos idosos residentes em comunidades rurais eram capazes de continuar atividades valorizadas após um evento agudo de saúde (Hutchinson & amp Warner, 2014). Na mesma linha, eles concluíram que ajudar as pessoas a aprender estratégias SOC pode ajudar aqueles indivíduos que não têm conhecimento, habilidades ou confiança para participar de forma independente.

Ryan, Anas, Beamer e Bajorek (2003) objetivaram analisar as estratégias específicas que os idosos com degeneração macular usaram para lidar com as barreiras relacionadas à leitura em termos da estrutura SOC (Ryan et al., 2003). Na verdade, os resultados relataram o uso da estrutura SOC ao descrever os comportamentos adaptativos usados ​​por essa amostra para lidar com as atividades instrumentais da vida diária. A seleção foi referida quando os participantes se depararam com decisões contínuas sobre quando manter as metas e quando modificá-las, e a seleção apropriada de metas ficou evidente porque a maioria dos participantes buscava metas desafiadoras e potencialmente alcançáveis. A otimização foi mencionada quando os participantes confiaram mais em novo aprendizado e memória e, para compensação, houve o uso eficaz de dispositivos e a confiança em outros para serem o mais independentes possível. Wilhite et al. (2004) usaram a estrutura SOC para explicar os processos adaptativos que os indivíduos com esclerose múltipla usam para alcançar a saúde e o bem-estar ideais (Wilhite et al., 2004). O tamanho da amostra envolvida no estudo foi pequeno (n = 13), mas a tradução de comportamentos adaptativos na estrutura SOC foi descrita para cada participante individual e nenhuma explicação resumida ou consistente de seleção, otimização ou compensação foi relatada.

Rapp, Krampe e Baltes (2006) conduziram o único estudo experimental investigando o modelo SOC que incluiu uma população de pacientes (Rapp, Krampe, & amp Balles, 2006). Jovens e adultos mais velhos e pacientes com doença de Alzheimer foram avaliados por seu desempenho em um paradigma de dupla tarefa que combinou a memória de trabalho com uma tarefa de controle postural. Os idosos, especialmente aqueles com doença de Alzheimer, mantiveram um nível mais alto de funcionamento no controle postural, ou seja, alocam recursos para a tarefa de maior valor imediato, em comparação com a memória de trabalho. O modelo SOC postula que os idosos alocarão recursos para tarefas de maior valor imediato e os resultados deste estudo estendem um dos pressupostos da teoria para o envelhecimento patológico (Rapp et al., 2006).

O modelo SOC foi sugerido como uma estrutura para a prestação de cuidados em pacientes com demência avançada (Volicer & amp Simard, 2006) e para implementar programas de redução de risco comportamental para pacientes em clínicas de prevenção secundária de AVC (Ireland & amp Arthur, 2006). Volicer e Simard (2006) descrevem como o cuidado da demência pode ser melhorado pelo uso apropriado dos construtos SOC. Por exemplo, a seleção de estratégias apropriadas para o manejo de questões médicas é necessária para manter a qualidade de vida de indivíduos com demência. O cuidado deve ser otimizado de acordo com as demais habilidades funcionais do indivíduo com demência. A compensação é necessária em duas áreas: déficit funcional e disfunção executiva. Ireland e Arthur (2006) afirmam que uma compreensão do processo SOC no nível coletivo (para uma avaliação de grupo de clientes) e individual (para uma avaliação individual) tem potencial para criar um ambiente sensível à idade para uma redução de risco comportamental eficaz e de suporte cuidados dentro dos recursos atuais (Irlanda & amp Arthur, 2006). No entanto, não há evidências na literatura para apoiar a integração de SOC e modelos de autoeficácia para informar o desenvolvimento de programas de intervenção de redução de risco comportamental.

Em um artigo mais recente, o modelo SOC foi sugerido como uma estrutura de reabilitação, especialmente no contexto de condições neurológicas, como lesão cerebral adquirida, e. pós AVC (Donnellan & amp O & # 8217Neill, 2014). Porque há uma escassez de quadros teóricos que podem facilitar e ser inclusivos para todas as complexidades de ajuste necessárias, exigidas na reabilitação de AVC e que os quadros de intervenção de reabilitação devem ser orientados para objetivos, abordar processos de autorregulação centrados na pessoa e usar uma linguagem comum para planejamento, definição e cumprimento de metas. Donnellan e O’Neill (2014) recomendam que o modelo SOC de Baltes é uma estrutura que pode abordar algumas das considerações para a reabilitação do AVC, incluindo a recuperação motora e outros aspectos de gerenciamento de vida.

Outra inclusão recente na literatura sobre o uso da estrutura SOC é para uma intervenção para tornar os cuidados e serviços temporários mais eficazes para os cuidadores familiares (Lund et al., 2014). Esta intervenção do cuidador familiar denominada Time for Living and Caring (TLC) foi desenvolvida de acordo com os princípios teóricos do SOC - otimização seletiva com compensação.A intervenção do TLC terá como objetivo abordar o que os cuidadores fazem durante seu tempo de folga, fazendo com que os cuidadores dediquem tempo concentrando-se em suas próprias vidas pessoais, bem como em suas responsabilidades de cuidar.

Em uma visão geral de Collins e Smyer (2006), eles descrevem a ecologia da deficiência e do cuidado de longo prazo como sendo consistente com o modelo SOC em que a abordagem ecológica remove do indivíduo todo o fardo da responsabilidade do envelhecimento bem-sucedido enquanto ilumina as ferramentas que os indivíduos e suas estruturas sociais podem usar para gerenciar e otimizar as oportunidades de envelhecimento bem-sucedido (Collins & amp Smyer, 2006). Eles revisaram os aspectos individuais e as diferenças para americanos mais velhos com 50 anos ou mais em risco de deficiência e consequente necessidade de cuidados de longo prazo. Examinar as ferramentas que os indivíduos e sua estrutura social podem usar ajuda a gerenciar e otimizar as oportunidades de um envelhecimento bem-sucedido.

A evidência empírica e outras interpretações adicionais a respeito do uso do modelo SOC em condições relacionadas à saúde fornecem algum suporte sobre o potencial do SOC para servir como um modelo explicativo para a compreensão da adaptação em relação à doença.


Aplicação do Algoritmo de Colônia de Formigas Brutas na Psicologia do Adolescente

Com o rápido desenvolvimento de big data, a pesquisa de big data no setor de proteção de segurança tem sido cada vez mais considerada um ponto importante. Este artigo tem como objetivo principal resolver o problema de predizer a tendência da delinquência juvenil com base em dados experimentais de jovens cegamente após crimes psicológicos. Para resolver esse problema, este artigo propõe um algoritmo de classificação de colônia de formigas grosseiro, conhecido como RoughAC, que primeiro usa o conceito de conjuntos aproximados superior e inferior em conjuntos aproximados para determinar o grau de pertinência. Além disso, no algoritmo da colônia de formigas, usamos o valor de associação para atualizar o feromônio. Experimentos mostram que o algoritmo pode não apenas resolver o problema de convergência prematura causado pela estagnação próxima à solução ótima local, mas também resolver o domínio contínuo e problemas de otimização combinatória e obter melhores resultados de classificação. Além disso, o algoritmo tem um bom efeito na previsão da classificação e pode fornecer orientação para prever a tendência da delinquência juvenil.

1. Introdução

Atualmente, muitos pesquisadores simulam o comportamento de grupos biológicos para resolver problemas de cálculo e formaram um sistema teórico que se concentra na inteligência de grupo. Por meio da observação e do estudo de grupos biológicos, a inteligência de grupo produzida pela cooperação e competição de indivíduos em grupos biológicos pode fornecer soluções eficientes para problemas específicos [1]. O algoritmo de colônia de formigas [2] foi proposto pela primeira vez por Marco Dorigo et al. em 1991. Eles descobriram que a colônia de formigas pode encontrar rapidamente o objetivo, secretando um hormônio biológico chamado feromônio quando a formiga procura por alimento. Com base no exposto, eles propuseram o algoritmo de colônia de formigas que se baseia no princípio de feedback positivo. De acordo com a observação de cientistas de insetos, embora as formigas sejam visualmente subdesenvolvidas, elas podem encontrar o caminho mais curto da fonte de alimento até o covil sem quaisquer pistas. Depois que o ambiente circundante muda, eles procuram de forma adaptativa o novo melhor caminho. E, quando as formigas procuram fontes de alimento, podem liberar um hormônio, chamado feromônio, no caminho que percorreram, assim, outras formigas dentro de um determinado intervalo podem detectar. Quando mais e mais formigas passam por algum caminho, o feromônio também está mais e mais, de modo que as formigas têm maior probabilidade de escolher esse caminho. Então, repetidamente, o feromônio neste caminho se torna mais. Esse processo de seleção é denominado comportamento autocatalítico das formigas. Para uma única formiga, ela não precisa encontrar o caminho mais curto, ela deve apenas escolher o caminho mais curto de acordo com a probabilidade. No entanto, para todo o sistema de colônias de formigas, eles podem atingir o efeito objetivo do algoritmo original para encontrar o caminho ideal. Isso é inteligência de grupo [3].

Combinando a teoria dos conjuntos rugosos, neste artigo, propomos um algoritmo de colônia de formigas baseado em conjuntos ásperos, denominado algoritmo RoughAC. Em primeiro lugar, obtém um valor de adesão através da teoria do conjunto aproximado. Em seguida, ele usa o valor de associação para atualizar os feromônios. Experimentos exaustivos mostram que o algoritmo RoughAC pode não apenas superar as deficiências do algoritmo original, mas também melhorar a precisão da classificação e reduzir o custo do tempo.

2. Trabalho relacionado

O algoritmo da colônia de formigas é inspirado no mecanismo de evolução biológica. Ao simular o comportamento do caminho de busca natural da formiga, um novo tipo de algoritmo evolutivo simulado [4] é proposto, que é um dos principais algoritmos no campo da pesquisa teórica de inteligência de grupo [5]. Este método é usado para resolver problemas de TSP, problemas de alocação e problemas de programação de job shop, que alcança bons resultados experimentais. Embora o tempo de estudo seja limitado, a pesquisa atual mostra que o algoritmo de colônia de formigas tem certas vantagens na resolução de problemas de otimização complexos [6–8], indicando que é um algoritmo promissor. O algoritmo de colônia de formigas é diferente da maioria dos algoritmos de otimização de aplicativos com base em gradiente [9-11]. A inteligência de enxame depende do algoritmo de busca probabilística [12-14]. Comparado com métodos gradientes e algoritmos evolutivos tradicionais, o algoritmo de busca probabilística geralmente usa mais funções de avaliação, o que tem vantagens significativas. As vantagens são incorporadas principalmente na ausência de restrições de controle centralizado e não afetarão todo o problema devido a falhas individuais. A solução garante que o sistema seja mais robusto. O método de troca indireta de informações garante a escalabilidade do sistema e o modelo de algoritmo distribuído paralelo, fazendo uso total de vários processadores.

Na década de 90, o sistema algoritmo de otimização de colônias de formigas foi inicialmente proposto e aplicado para resolver o problema clássico do caixeiro viajante (TSP) em algoritmos de computador [15]. A partir do sistema de formigas, o algoritmo básico da colônia de formigas foi continuamente desenvolvido e aperfeiçoado e foi verificado posteriormente no TSP e em muitos problemas de otimização prática. Uma das características comuns dessas versões aprimoradas do Ant System (AS) é aumentar a capacidade de explorar a solução ideal durante o processo de busca de formigas. A única diferença entre eles é a estratégia de controle de busca. Além disso, Ant Colony Optimization (ACO) com melhores resultados é alcançado pela introdução de um algoritmo de busca local [16–18]. Na verdade, é uma combinação do algoritmo de busca local padrão e do algoritmo de busca probabilística híbrido, o que contribui para melhorar a qualidade da solução dos sistemas de colônias de formigas no problema de otimização.

Inicialmente, existem três versões do AS: densidade da formiga, quantidade da formiga e ciclo da formiga. Em densidade e quantidade de formigas, as formigas atualizam o feromônio após cada movimento entre dois nós posicionais. Diferente de densidade e quantidade de formigas, no ciclo das formigas, o feromônio é atualizado depois que todas as formigas completam sua jornada. O feromônio liberado por cada formiga é expresso como uma função que reflete a qualidade da viagem correspondente [19]. Comparado com outros algoritmos heurísticos mais gerais, a capacidade de resolução desses três algoritmos básicos é ideal em um TSP não maior que 75 cidades, mas a capacidade de resolução de problemas do AS é muito reduzida quando a escala do problema é estendida. Portanto, o trabalho de pesquisa ACO subsequente focou principalmente na melhoria do desempenho do AS. Uma das melhorias anteriores é a estratégia de elite. A ideia é dar melhorias adicionais a todos os melhores caminhos encontrados desde que o algoritmo foi iniciado e registrar o itinerário subsequente como o itinerário ótimo global. Na atualização do feromônio, essas viagens são ponderadas e as formigas que passam por essas viagens são marcadas como “elites”, o que aumenta as chances de uma viagem melhor. Este algoritmo aprimorado pode obter uma solução melhor com mais rapidez. No entanto, se muitas elites forem selecionadas, o algoritmo levará à estagnação prematura da pesquisa devido à convergência anterior à solução subótima local.

O estudioso alemão Thomas Stutzle et al. propôs outro algoritmo geral de colônia de formigas melhorado: Sistema de Colônia de Formigas Mínimo Máximo (MMAS), que usa os limites superior e inferior do volume de informação dado, para tornar a quantidade de feromônio no caminho menor do que o limite inferior e não exceder o limite superior , evitando a desvantagem de todas as formigas escolherem o mesmo caminho. Gambardella et al. propôs um algoritmo de colônia de formigas modificado (ACA), que atualiza o feromônio global, resolve o problema de convergência lenta e dificilmente produz soluções eficazes na resolução de problemas de grande escala. No entanto, ainda existem algumas deficiências no algoritmo da colônia de formigas: (1) o problema da convergência prematura e precoce é causado pela estagnação em torno do domínio de algumas soluções ótimas locais (2) a solução correta não pode ser obtida em alguns problemas de otimização combinatória.

Inspirado na discussão acima, este artigo propõe um algoritmo de colônia de formigas baseado em conjunto bruto. O algoritmo primeiro usa os conceitos de conjuntos de aproximação aproximada e superior para obter a função de pertinência. Então, o valor de adesão é usado para melhorar a renovação de feromônios do algoritmo da colônia de formigas. Ele pode não apenas obter os resultados corretos no problema de otimização combinatória, mas também resolver os problemas de estagnação, maturidade precoce, convergência precoce e assim por diante.

3. Conhecimento Preliminar

3.1. Princípio do algoritmo AG padrão

O algoritmo de colônia de formigas é um tipo de algoritmo biônico que simula o método de localização de caminhos de formigas naturais. Durante o movimento, as formigas podem deixar uma substância chamada feromônio no caminho por onde passam para a transferência de informações. As formigas podem sentir essa substância durante o exercício e usá-la como um guia para a direção do movimento. Portanto, o comportamento da colônia de formigas consistindo de um grande número de formigas apresenta um fenômeno de feedback positivo: quanto mais formigas passam por um caminho, maior a probabilidade de os retardatários escolherem o caminho. O algoritmo é baseado nas seguintes suposições básicas.

Premissa 1. As formigas se comunicam por meio de feromônios e do meio ambiente. Cada formiga responde apenas ao ambiente local ao seu redor e afeta apenas o ambiente local ao seu redor.

Premissa 2. A resposta da formiga ao ambiente é determinada por seu modelo interno. Como as formigas são organismos genéticos, o comportamento das formigas é, na verdade, o desempenho adaptativo de seus genes, ou seja, as formigas são entidades adaptativas responsivas.

Premissa 3. No nível individual, cada formiga só faz escolhas independentes de acordo com o ambiente no nível do grupo, o comportamento de uma única formiga é aleatório, mas a colônia de formigas pode formar um comportamento de grupo altamente ordenado por meio do processo de auto-organização.
A partir das suposições e análises acima, podemos ver que o mecanismo de otimização do algoritmo básico de colônia de formigas contém dois estágios básicos: estágio de adaptação e estágio de cooperação. Na fase de adaptação, cada solução candidata ajusta constantemente sua própria estrutura de acordo com as informações acumuladas. Quanto mais formigas passam pelo caminho, maior a quantidade de informações, mais fácil o caminho pode ser selecionado, quanto mais tempo, menor a quantidade de informações durante a fase de colaboração, as soluções candidatas trocam informações entre si para esperar uma melhor solução de desempenho, semelhante ao mecanismo de aprendizagem de autômatos de aprendizagem.
O número total de formigas em formigas pode ser definido como


As abelhas não usam regras do vizinho mais próximo para otimização de rotas de múltiplos locais

Animais que coletam recursos distribuídos de maneira irregular enfrentam problemas complexos de roteamento em vários locais. Em vez de comparar todas as rotas possíveis, eles costumam encontrar soluções razoavelmente curtas simplesmente movendo-se para os recursos não visitados mais próximos durante a coleta. Aqui, relatamos o desempenho de otimização de viagem de abelhas (Bombus terrestris) forrageando em uma gaiola contendo seis flores artificiais dispostas de forma que os movimentos entre os locais vizinhos mais próximos levariam a uma longa rota abaixo do ideal. Após um treinamento extensivo (80 tentativas de forrageamento e pelo menos 640 visitas às flores), as abelhas reduziram suas distâncias de voo e priorizaram as rotas mais curtas possíveis, embora quase nunca sigam as soluções do vizinho mais próximo. Discutimos as possíveis estratégias usadas durante o estabelecimento de rotas estáveis ​​de múltiplas localizações (ou traplines) e como elas poderiam permitir que as abelhas e outros animais resolvessem problemas de roteamento complexos por meio da experiência, sem necessariamente exigir uma representação cognitiva sofisticada do espaço.

Figuras

Desempenho de otimização de viagens. Boxplots ...

Desempenho de otimização de viagens. Os gráficos de caixa indicam ( uma ) distâncias médias de voo, (...

Geometria espacial de rotas. Escala…

Geometria espacial de rotas. Os diagramas de escala representam ( uma ) o primário e ...


De adaptativo para desadaptativo

Nesse argumenta que a teoria da evolução poderia promover avanços terapêuticos ao fornecer uma base teórica robusta para a psiquiatria. Ele postula que também pode ajudar a prevenir as pessoas de equiparar sintomas psiquiátricos a doenças e ver os extremos de emoção, como ansiedade, como distúrbios. Nesse também sugere que as doenças mentais podem resultar da interrupção dos reguladores que mantêm o equilíbrio no corpo, como o sistema endócrino. A função normalmente adaptativa de pensamentos e emoções pode, em tais casos, tornar-se desadaptativa.

O futuro sucesso da psiquiatria clínica pode depender de uma estrutura evolutiva sendo integrada com a análise de dados de sequência do genoma completo, o que pode ajudar a identificar mutações que predispõem as pessoas à doença mental. Dadas as pequenas contribuições de genes individuais e os diversos mecanismos envolvidos, isso exigirá a análise dos genomas de centenas de milhares de pessoas. Como resultado do extenso e muitas vezes paradoxal emaranhado de redes genéticas, os tratamentos futuros podem, por necessidade, exigir que os circuitos mentais sejam projetados para liberá-los de restrições evolutivas fixas.

No Teodicéia (1710), o filósofo alemão Gottfried Leibniz argumentou que Deus, sendo onisciente, deve ter criado o melhor de todos os mundos possíveis. (Cinqüenta anos depois, em seu romance Cândido, Voltaire satirizou Leibniz como Doutor Pangloss, que opinou que as falhas no mundo são necessárias, como sombras contrastantes em uma pintura.)

Deixando de lado as leituras irônicas, o otimismo do filósofo pode agora demonstrar ter ecos racionais na ciência contemporânea. Como Boas razões para maus sentimentos afirma corajosamente, muitos dos principais componentes disfuncionais da doença mental, em última análise, ajudam a nos tornar humanos.


Abordagem Genética

A abordagem genética para compreender os processos moleculares que medeiam o aprendizado e a memória foi fundada nos princípios da genética e da biologia molecular que foram descobertos na primeira metade do século XX. Estudos de organismos mutantes com defeitos físicos, juntamente com o conhecimento da estrutura do DNA, o material hereditário, levaram à conclusão de que uma mutação em um único nucleotídeo do DNA oferecia a forma definitiva de realizar uma dissecção biológica. Em outras palavras, uma mutação que inativa um único gene de um animal oferece ao biólogo uma maneira de estudar as consequências biológicas de remover apenas um único bloco de construção do animal. Essa abordagem genética tem sido usada para estudar muitas questões diferentes em biologia. Sua aplicação ao estudo da aprendizagem e da memória e outros comportamentos pode ser rastreada até o laboratório de Seymour Benzer, começando por volta de 1970 (Benzer 1971).

Essa abordagem para dissecar o comportamento é reducionista no sentido de que reduz o problema ao nível molecular. Ele começa com a ideia de que uma mutação em um animal que produz uma deficiência de aprendizado ou memória identifica um gene e seu produto proteico necessário para o aprendizado normal em animais não mutantes. Com a identificação de um número suficiente de genes e proteínas envolvidos, pode-se obter alguma compreensão mecanicista da dinâmica molecular subjacente ao processo. Embora isso seja verdade, agora é aceito que uma conexão genética entre gene e comportamento é insuficiente para obter a profundidade necessária de compreensão. Isso ocorre porque o comportamento de um animal emerge de interações complexas em níveis diferentes do molecular. As moléculas medeiam o aprendizado por meio de suas funções e interações biológicas, mas isso ocorre no contexto de certos neurônios. Esses neurônios, por sua vez, podem fazer parte de redes neurais complexas que transmitem informações ou estão envolvidos na produção comportamental. Assim, pesquisas no final do século XX revelaram que uma análise multinível da aprendizagem e da memória é essencial para uma compreensão completa do processo. Em outras palavras, é necessário compreender o aprendizado e a memória no nível genético, no nível celular, no nível neuroanatômico e no nível comportamental, uma vez que o comportamento emerge de processos biológicos em todos esses níveis funcionais. Assim, os cientistas agora usam o método genético junto com outras abordagens para obter uma maior apreciação dos mecanismos fundamentais subjacentes ao aprendizado e à memória.