GeoRisc20090403 - Wiki LES PUC-Rio

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GeoRisc
Baldoino Fonseca
Problema
BR-101 – Rio-Santos
Quitandinha, Petrópolis, Dezembro de Morin, Petrópolis, Dezembro de 2002
2001
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Camadas
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Visão geral
• Usuário
– Adicionar plano de uso e ocupação de solo
– Adicionar plano de isolinhas
• Sistema
– Gerar plano de declividade a partir do plano de isolinhas
– Utiliza modelo para gerar o mapa de susceptibilidade
– Modelo gera mapa de susceptibilidade
• Utiliza escalas pré-definidas (próximo slide)
• Gera aleatoriamente peso para uso e ocupação
• Gera aleatoriamente peso para declividade
• Exemplo: 0,90 x 0,60 + 0,85 x 0,40
– Avaliador “avalia” a solução (Mapa de Inventário)
• Ex: todos os locais em que ocorreram deslizamentos foram classificados
como alta susceptibilidade?
– Resultados
• Mapa de susceptibilidade
• Modelo com pesos calibrados
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Arquitetura da solução
Planos de Informação
ModeloAbstrato
gerarSusceptibilidade()
Pré-processamento
declividade
Modelo Especialista
Isolinhas
gerarSusceptibilidade()
Uso e ocupação do solo
susceptibilidade
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 n

S  1   Wi  Xi 
 i 1

O loop de feedback
AvaliadorAbstrato
gerar mapa
melhor
avaliarSolucao()
Susceptibilidade
AvaliadorModeloEspecialista
avaliarSolucao()
Para cada ponto
d += inventario - susceptibilidade
Inventário
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ModeloAbstrato
gerarSusceptibilidade()
Estratégia para gerações de novas soluções
•
Algoritmos Genéticos
1. Tipo de codificação da solução
75 – 1001011, 25 – 11001
Solução (concatenação)
100101111001
2. Geração de uma população representando um conjunto de possíveis soluções
100101111001
111101110000
111111110001
…
3. Atribui valor de fitness (Distância) aos subconjuntos.
f(100101111001) = Distância
4. Seleção
5. Cruzamento
73 - 10010|01
27 – 110|11
6. Mutação
74 – 1001010
26 – 11010
7. Se (Se distância é aceitável)
Algoritmo para
Senao
Retorna ao passo 3.
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Algoritmo Genético - Resultados
• Melhor resultado obtido
– Qual o modelo gerado?
• Gerado:
– (Vegetation*28+Slope*72)
• Ideal:
– (Vegetation*40+Slope*60)
Observações:
É preciso mais dados! Para realmente verificar o
algoritmo.
O processo é lento
Deve ser executado off-line:: fase de treinamento
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Raciocínio Baseado em Casos
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Raciocínio Baseado em Casos
Técnica que busca resolver novos problemas adaptando
soluções utilizadas para resolver problemas anteriores
Nova região
Modelo Rio de Janeiro
Modelo Minas Gerais
Modelo …
Modelo ….
Verificação do
modelo mais
adequado
Modelo mais
adequado
Base de modelos
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Interação com o usuário
Uso e ocupação do
solo
Windows Explorer
Declividade
gerência
Agentes
gera
Fórmula c/:
- pesos
- classes de valores
Mapa de
Susceptibilidade
Calcula distância
entre os mapas
Mapa de Inventário
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Ajusta
Pontos Flexíveis
• É possível trocar
– O modelo de geração do mapa de susceptibilidade. Mas, é
preciso mudanças na implementação, em caso de modelos
complexos.
– A forma de avaliação do mapa de susceptibilidade em relaçao
ao inventário
– A estratégia do loop de feedback
– Hoje utilizamos algoritmos genéticos e raciocínio baseado em
casos, mas isso pode ser alterado
– A quantidade de planos de informação, dependendo do modelo
utilizado.
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Plano de Informações
• Como adicionar mais um plano de informações?
• Depende do modelo e informação:
 n

S  1   Wi  Xi 
 i 1

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Desafios encontrados
• Dificuldade na definição dos requisitos da plataforma
– Muitas vezes foram tomados rumos opostos durante o
desenvolvimento
– Funcionalidades feitas e desfeitas
– Exemplo: interface web
• Dados (sempre eles) e o que fazer com eles
– O inventário é uma informação recente
– Tivemos dificuldade para obter dados
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Próximos passos
• Implementar outros modelos, necessário mais pessoas.
• Realizar um experimento
– Com 2 planos de informação
• Mostrar modelo gerado
• Acurácia do modelo
• Tempo de convergência do algoritmo
– Com 03 planos de informação
• Ilustrar a flexibilidade da solução
• Ver impactos na acurácia
• Ver impactos no tempo de convergência
– Precisaremos de ajuda para
• Definir a função de acurácia
• Trabalhar com o mapa de inventário
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FIM
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