Ajuste dos Parˆ ametros

Tabela 6.3: Caracter´ısticas dos algoritmos propostos baseados na rede imune.

RI RII RIII RI_{in f} RI_{in f−Rec} RII_{in f} RIII_{in f} RI_{in f−BT}

Infactibilidade - - - X X X X X Aging Puro - X - - - X - -Aging Fuzzy - - X - - - X -Matura¸c˜ao Fraca X X X X X X X X Matura¸c˜ao Intensiva - - - - - - - X Recombina¸c˜ao - - - - X - -

-6.2 Ajuste dos Parˆametros

Foram realizadas algumas simula¸c˜oes para a escolha e verifica¸c˜ao da sensibili-dade dos parˆametros do algoritmo Clonalg. Como o objetivo do trabalho ´e aferir o impacto da inser¸c˜ao de novas caracter´ısticas nos modelos (operador de Aging Puro, operador de Aging Fuzzy e est´agios de Matura¸c˜ao da Afinidade), os parˆametros foram ajustados para os modelos ClonalgI e ClonalgII e aplicados em todos os ou-tros modelos (inclusive nas Redes Imunes).

Para o ajuste de parˆametros foram utilizadas as prote´ınas de tamanho 24 e 48. Essa escolha foi feita levando-se em considera¸c˜ao o tamanho da prote´ına e a dificuldade para dobr´a-la. Para cada conjunto de parˆametros foram realizadas vinte execu¸c˜oes do algoritmo, cada uma com uma semente diferente para o gerador de n´umeros aleat´orios.

6.2.1 Ajuste dos Parˆametros dos Modelos

Basea-dos no Clonalg

O modelo ClonalgI foi utilizado para a defini¸c˜ao do tamanho da popula¸c˜ao de anticorpos (Tam_POP), taxa de hipermuta¸c˜ao (Taxa_HIP) e n´umero de clones de cada anticorpo (Fator_{DU P}). O ClonalgII foi utilizado para ajustar a idade m´axima que um anticorpo pode assumir antes de sua morte ficar iminente (Idade_MAX), visto que o ClonalgI n˜ao possui operador de aging.

O conjunto inicial de parˆametros foi extra´ıdo de Cutello et al. (2005). Os au-tores do referido trabalho tamb´em empregaram um Sistema Imunol´ogico Artificial

6.2 Ajuste dos Parˆametros 79

baseado no algoritmo Clonalg com operador de aging para a Predi¸c˜ao da Estrutura de Prote´ınas no modelo 3D HP. Os parˆametros iniciais utilizados foram: Tam_POP = 10, Taxa_HIP = 40%, Fator_{DU P} = 2 e Idade_MAX = 5.

Neste trabalho foram considerados os seguintes valores para os parˆametros do algoritmo Clonalg:

• Tamanho da popula¸c˜ao = 5, 10, 15, 20 e 25;

• Taxa de hipermuta¸c˜ao = 30%, 40%, 50%, 60% e 70%; • Fator de duplica¸c˜ao = 2, 3, 4, 5 e 6;

• Idade m´axima = 5, 10, 15, 20 e 25.

Existem 625 poss´ıveis combina¸c˜oes para este conjunto de parˆametros. Testar todas estas combina¸c˜oes ´e uma tarefa bastante complicada e, mesmo que executada, n˜ao resolve o problema de otimiza¸c˜ao param´etrica o qual ´e mais complexo ainda do que a pr´opria PEP no modelo 3D HP. Portanto, fez-se necess´aria a ado¸c˜ao de uma metodologia para simplificar os testes e definir quais combina¸c˜oes seriam usadas.

Os testes foram realizados na ordem apresentada acima pois acreditava-se que essa era uma decrescente de sensibilidade do algoritmo ao parˆametro em quest˜ao, ou seja, foram testados e ajustados primeiro os parˆametros que poderiam influenciar mais o desempenho do algoritmo.

Ap´os todos os valores para um parˆametro serem testados, foram selecionados dois valores para este parˆametro. A escolha destes valores foi baseada nos valores m´edios de energia e tamb´em no n´umero de ´otimos (ou sub-´otimos) encontrados.

Enquanto um valor era testado os outros eram fixados nos dois valores seleciona-dos em etapas anteriores do ajuste de parˆametros ou no valor definido no conjunto inicial de parˆametros, caso o parˆametro ainda n˜ao tenha sido ajustado.

Para o tamanho da popula¸c˜ao foram selecionados os valores 10 e 15. Ap´os o ajuste da taxa de muta¸c˜ao foram escolhidas as combina¸c˜oes tamanho de popula¸c˜ao igual a 10 e taxa de hipermuta¸c˜ao de 60% e tamanho da popula¸c˜ao igual a 15 e taxa de hipermuta¸c˜ao de 50%. O ajuste do n´umero de clones

6.2 Ajuste dos Parˆametros 80

• Tam_POP = 10; • Taxa_HIP = 60; • Fator_{DU P} = 4; • Idade_MAX = 5.

resultou nas combina¸c˜oes tamanho da popula¸c˜ao igual a 10, taxa de hipermuta¸c˜ao de 60% e n´umero de clones igual a 4 e tamanho de popula¸c˜ao igual a 15, taxa de hipermuta¸c˜ao de 50% e n´umero de clones igual a 4. Por ´ultimo, depois do ajuste da idade m´axima, foram selecionadas as combina¸c˜oes tamanho da popula¸c˜ao igual a 10, taxa de hipermuta¸c˜ao de 60%, n´umero de clones igual a 4 e idade m´axima igual a 5 e tamanho de popula¸c˜ao igual a 15, taxa de hipermuta¸c˜ao de 50%, n´umero de clones igual a 4 e idade m´axima igual a 10.

Dentre estas duas combina¸c˜oes a configura¸c˜ao final dos parˆametros escolhida foi a seguinte:

O crit´erio de parada utilizado pelos algoritmos foi fixado em 10⁵ avalia¸c˜oes para que fosse poss´ıvel uma compara¸c˜ao dos resultados com (CUTELLO et al., 2005) e (COTTA, 2003).

Os parˆametros do SIF foram determinados manualmente com o aux´ılio de um especialista. Estes parˆametros foram detalhados na Subse¸c˜ao 5.1.4.

Os parˆametros da busca tabu foram baseados nos resultados obtidos no trabalho de Blazewicz, Lukasiak e Milostan (2005) e foram: tamanho da lista tabu igual a 20, n´umero m´aximo de itera¸c˜oes igual a 200, vizinhan¸ca de uma muta¸c˜ao e o crit´erio de aspira¸c˜ao melhoria dos anticorpos encontrados at´e o momento. A BT ´e realizada a cada MI avalia¸c˜oes, onde MI ´e igual a 10.000.

Durante os testes realizados para o ajuste dos parˆametros dos modelos baseados no algoritmo Clonalg foi poss´ıvel observar que os resultados obtidos sofriam uma pequena varia¸c˜ao ao redor dos melhores valores obtidos, ou seja, o algoritmo era pouco sens´ıvel a varia¸c˜oes dos parˆametros.

6.2 Ajuste dos Parˆametros 81

6.2.2 Ajuste dos Parˆametros dos Modelos

Basea-dos na Teoria da Rede Imune

Neste trabalho foram considerados os seguintes valores para os parˆametros dos modelos baseados na rede imune:

• Limiar de Supress˜ao = 0.85, 0.9, 0.95 e 0.98;

• Limiar de Estabilidade = 0.01, 0.005, 0.002 e 0.001; • Percentual de Sele¸c˜ao = 100%, 110%, 120% e 130%; • M itera¸c˜oes = 20, 30, 40 e 50;

• k melhores = 10, 20, 30 e 40;

• Tamanho m´ınimo da popula¸c˜ao = 20, 30, 40 e 50.

Os parˆametros comuns determinados para os modelos de Clonalg foram utiliza-dos para as Redes Imunes. Assim, restou a determina¸c˜ao dos seguintes parˆametros: Taxa_{SU P}, Limiar_EST, Perc_SEL, k melhores, M itera¸c˜oes e Tam_min. A metodologia empregada foi a mesma utilizada para a determina¸c˜ao dos parˆametros dos modelos baseados no Clonalg, com a distin¸c˜ao de que o modelo utilizado para o ajuste foi a RedeI.

A configura¸c˜ao final encontrada foi:

• Limiar_{SU P}=0.9; • Limiar_EST a 0.002; • Perc_SEL 120%; • M itera¸c˜oes = 50; • k melhores = 30; e • Tamanho_MIN = 50.

Durante os testes para os ajustes dos parˆametros foi constado que os algoritmos baseados na teoria da Rede Imune s˜ao bastante sens´ıveis aos parˆametros.