Orientadores: Fernando José Von Zuben, Leandro Nunes de Castro Silva

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação

Resumo: Existem muitas formas de se entender e descrever a natureza, sendo que a Computação Natural parte do princípio de que sistemas naturais são processadores de informação, ou seja, realizam computação. Esta tese recorre aos mecanismos da Computação Natural para o entendimento das computações...

Resumo: Existem muitas formas de se entender e descrever a natureza, sendo que a Computação Natural parte do princípio de que sistemas naturais são processadores de informação, ou seja, realizam computação. Esta tese recorre aos mecanismos da Computação Natural para o entendimento das computações realizadas em um sistema natural específico: os ecossistemas. O primeiro passo está fundamentado na ciência da Biogeografia, que estuda os ecossistemas e seus padrões emergentes. Na Biogeografia, é possível identificar elementos, relações entre eles e processos. A principal contribuição desta tese está na formalização computacional da Biogeografia, dando origem à Computação Biogeográfica. A proposta da Computação Biogeográfica é desenvolvida em várias frentes. A primeira delas promove a formalização do metamodelo, definido como uma estrutura conceitual que busca contextualizar a existência de ecossistemas artificiais e seus processos espaço temporais. Em seguida, para ilustrar a aplicação do metamodelo, são propostas definições de computação de ecossistemas em superfícies adaptativas fenotípicas. Essas definições resultam em um conjunto de relações e processos, os quais são aplicáveis à construção de ecossistemas artificiais. Estes, por sua vez, permitem o entendimento de dinâmicas e padrões de ecossistemas e também podem contribuir para a resolução de problemas computáveis. Na etapa final da tese, será proposto um algoritmo de radiação adaptativa que exibe padrões similares aos encontrados em ecossistemas reais e que se mostra competitivo para otimização multimodal em espaços contínuos. Por fim, perspectivas futuras são apresentadas visando indicar caminhos para se consolidar a Computação Biogeográfica como um novo ramo da Computação Natural

Abstract: There are several attempts to understand and describe nature, and Natural Computing is founded on the principle that natural systems are information processors, in the sense that they perform computation. This thesis makes use of Natural Computing mechanisms for the understanding of the...

Abstract: There are several attempts to understand and describe nature, and Natural Computing is founded on the principle that natural systems are information processors, in the sense that they perform computation. This thesis makes use of Natural Computing mechanisms for the understanding of the computation taking place in a specific natural system: the ecosystems. The first step is based on the science of Biogeography, devoted to the study of ecosystems and their emerging patterns. In Biogeography, it is possible to identify elements, relations among them, and processes. The main contribution of this thesis resides in the computational formalization of Biogeography, thus establishing the research area of Biogeographic Computation. The proposal of Biogeographic Computation is introduced in several fronts. The first front promotes the metamodel formalism, which defines a conceptual framework focused on contextualizing the existence of artificial ecosystems and their spatio-temporal processes. After that, aiming at illustrating the application of the metamodel, definitions of ecosystems computing in phenotypic adaptive surfaces is proposed. These definitions proceed to a set of relations and processes directly applicable to the proposition of artificial ecosystems. These artificial ecosystems promote the understanding of natural ecosystems dynamics and patterns, and can also contribute to the resolution of computable problems. At the final stage of the thesis, it is presented an adaptive radiation algorithm exhibiting patterns which are similar to the ones found in real ecosystems, and also proving to be competitive for multimodal optimization in continuous spaces. To conclude, some perspectives for the further steps of the research are outlined with the purpose of indicating some routes to consolidate Biogeographic Computation as a new branch of Natural Computing