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MAEB09 Feromonas

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Presentation of paper on pheromone dispenser modeling at MAEB 2009

Publié dans : Technologie
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MAEB09 Feromonas

  1. 1. Modelado de las cinéticas de difusión de emisores de feromonas usando programación genética Eva Alfaro, Anna Esparcia , Pilar Moya, Beatriu Femenia, Ken Sharman, J.J. Merelo
  2. 2. Índice <ul><li>Objetivo </li></ul><ul><li>Introducción: la confusión sexual </li></ul><ul><li>Descripción del problema </li></ul><ul><li>Programación genética fuertemente tipificada </li></ul><ul><li>Resultados obtenidos en el modelizado </li></ul><ul><li>Conclusiones y trabajo futuro </li></ul>
  3. 3. Objetivos <ul><li>Modelizar la cinética de emisión de feromonas de un difusor experimental desarrollado en el Centro de Ecología Química Agrícola (CEQA) de la UPV. </li></ul><ul><li>Validar la hipótesis de que el comportamiento del difusor CEQA es poco dependiente de las condiciones ambientales, a diferencia del difusor comercial más ampliamente utilizado (Isomate-CPlus). </li></ul><ul><li>) </li></ul>
  4. 4. La técnica de la confusión sexual <ul><li>La confusión sexual es una técnica agrícola enfocada a sustituir a los pesticidas. </li></ul><ul><li>Consiste en difundir en el ambiente una gran cantidad de la feromona sexual de las hembras para confundir a los machos y evitar que se produzcan los apareamientos. </li></ul><ul><li>) </li></ul>
  5. 5. Difusores de feromonas <ul><li>El Centro de Ecología Química Agrícola (CEQA) de la Universidad Politécnica de Valencia ha desarrollado unos emisores biodegradables y capaces de cubrir de forma eficaz toda la campaña. </li></ul>
  6. 6. Descripción del problema <ul><li>Dado un difusor cuyo residual (porcentaje de producto no emitido) es r , encontrar una función r , tal que r= r(t, T, H) </li></ul><ul><li>donde: </li></ul><ul><ul><li>t = tiempo </li></ul></ul><ul><ul><li>T = temperatura ambiente </li></ul></ul><ul><ul><li>H = humedad ambiente </li></ul></ul>Nuestra hipótesis es que para el difusor diseñado en el CEQA  r ≈ r ( t )
  7. 7. Datos disponibles Año 2005  15 medidas del difusor CEQA 13 medidas del difusor Isomate CPlus Año 2006  7 medidas de ambos
  8. 8. Programación genética Tipo de algoritmo PG fuertemente tipificada, generacional con elitismo (0.1 %). Inicialización Ramped half and half Selección Por torneo, tanto para el operador de reemplazo como para los de cruce y mutación Operadores evolutivos Reemplazo, cruce y mutación. Los nodos internos del árbol se seleccionan con una probabilidad de 0.9, los terminales con una probabilidad de 0.1 y la raíz nunca puede ser elegida como punto de cruce o mutación. Sólo se admiten los árboles resultantes del cruce o la mutación si su longitud es igual o menor de 17 alturas. Criterio de finalización 51 generaciones (incluyendo la inicial) Parámetros fijos Tamaño de la población, popSize = 2000 Tamaño del torneo, tSize = 7 Probabilidad de mutación, pM = 0 . 1 Probabilidad de cruce, pC = 0 . 8 Probabilidad de reemplazo, pR = 0 . 1 Número de ejecuciones, n = 10
  9. 9. Programación genética fuertemente tipificada <ul><li>Consideramos variables de 4 tipos : </li></ul><ul><li>temperatura </li></ul><ul><li>humedad </li></ul><ul><li>tiempo </li></ul><ul><li>valor real </li></ul><ul><li>Función de coste: error cuadrático medio (MSE) </li></ul><ul><ul><li>MSE = 1/n *  (x obtenido – x medido ) 2 </li></ul></ul>
  10. 10. Programación genética: Funciones y terminales <ul><li>Datos climatológicos disponibles (diarios): temperatura máxima, temperatura promedio, humedad máxima y humedad promedio. Proporcionados por la Xarxa Agrometeorològica de Catalunya. </li></ul><ul><li>Consideramos los valores de temperatura y humedad hasta 9 días antes de la medición del residual. Por ejemplo, T 0 representa la temperatura del día que se hizo la medición; T 1 , la del día anterior; T 2 , la de dos días antes, etc. </li></ul><ul><li>Conjuntos de terminales: </li></ul><ul><li>{ temperatura promedio, humedad promedio, tiempo,  } </li></ul><ul><li>{ temperatura máxima, humedad máxima, tiempo,  } </li></ul><ul><li>{ tiempo,  } </li></ul><ul><li>Conjunto de funciones: { +, -, *, /, exp, log} </li></ul>
  11. 11. Resultados - CEQA Valores promedio de T y H Valores máximos de T y H Sólo tiempo
  12. 12. Resultados - CEQA
  13. 13. Resultados - CEQA Sólo dependencia temporal:
  14. 14. Resultados – Isomate CPlus Valores promedio de T y H Valores máximos de T y H Sólo tiempo
  15. 15. Resultados – Isomate CPlus
  16. 16. Resultados – Isomate CPlus Sólo dependencia temporal:
  17. 17. Resultados – Isomate CPlus Temperatura, humedad máxima y tiempo:
  18. 18. Conclusiones <ul><li>La programación genética ha encontrado funciones que ajustan bien el comportamiento del residual de ambos difusores. </li></ul><ul><li>En el caso del difusor CEQA, el ajuste a las medidas del residual cuando se ha considerado exclusivamente la dependencia con respecto al tiempo es mejor. Aunque esto no es una prueba concluyente de la independencia del residual frente a estos factores, sí que se puede considerar como un indicio en ese sentido. </li></ul><ul><li>En el caso del difusor comercial el test estadístico revela los resultados obtenidos usando valores de temperatura y humedad máximos son mejores que los otros, lo que reafirma la evidencia experimental que se tiene de la gran influencia de las condiciones atmosféricas en el funcionamiento de estos difusores. </li></ul>
  19. 19. Trabajo futuro <ul><li>Modelizar la distribución de feromona en el ambiente . </li></ul><ul><ul><li>Gran interés económico-> permitiría optimizar la ubicación de difusores en el campo, de manera que se pudiera minimizar su número, garantizando al mismo tiempo el control eficaz de la plaga. </li></ul></ul><ul><li>Inclusión del gradiente de temperatura como terminal en el algoritmo de programación genética </li></ul>
  20. 20. Gracias [email_address]

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