1. Ehrilch, P. R. e Holm, R. W, 1963, O processo de evolução.
BibTeX
@misc{ehrilch1963the1,
author = "Ehrilch, P. R. e Holm, R. W",
title = "O processo de evolução",
year = "1963",
howpublished = "Nova York, McGraw-Hill, 347 p",
note = "talkorigins_source = {true}; raw_reference = {Ehrilch, P. R., e Holm, R. W., 1963, O processo de evolução: Nova York, McGraw-Hill, 347 p.}"
}
2. Felsenstein, Joseph, 1975, THE GENÉTICA DA BASE DA MUDANÇA EVOLUCIONÁRIA: Evolução.
DOI: 10.1111/j.1558-5646.1975.tb00851.x
BibTeX
@article{doi101111j155856461975tb00851x,
author = "Felsenstein, Joseph",
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openalex = "W1547248981"
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3. Grime, J. P., 1977, Evidências para a Existência de Três Estratégias Primárias em Plantas e Sua Relevância para a Teoria Ecológica e Evolutiva: The American Naturalist.
Resumo
Sugere-se que a evolução em plantas pode estar associada ao surgimento de três estratégias primárias, cada uma das quais pode ser identificada por referência a um número de características, incluindo características morfológicas, alocação de recursos, fenologia e resposta ao estresse. A estratégia competitiva prevalece na vegetação produtiva e relativamente não perturbada, a estratégia tolerante ao estresse está associada a condições continuamente improdutivas e a estratégia ruderal é característica de habitats severamente perturbados, mas potencialmente produtivos. Um modelo triangular baseado nas três estratégias pode ser conciliado com a teoria da seleção r- e K, fornece uma visão sobre os processos de sucessão e dominância da vegetação e parece ser capaz de extensão para fungos e animais.
BibTeX
@article{doi101086283244,
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title = "Evidências para a Existência de Três Estratégias Primárias em Plantas e Sua Relevância para a Teoria Ecológica e Evolutiva",
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4. Winter e Sidney, G, 1982, Uma teoria evolutiva da mudança econômica.
Resumo
I. VISÃO GERAL E MOTIVAÇÃO 1. Introdução 2. A Necessidade de uma Teoria Evolutiva II. FUNDAMENTOS TEÓRICOS DA ORGANIZAÇÃO DA TEORIA EVOLUTIVA ECONÔMICA 3. Os Fundamentos da Ortodoxia Contemporânea 4. Habilidades 5. Capacidades e Comportamento Organizacional III. ECONOMIA TEXTUAL REVISITADA 6. Equilíbrio Estático de Seleção 7. Resposta da Empresa e da Indústria a Condições de Mercado Alteradas IV. TEORIA DO CRESCIMENTO 8. Teoria do Crescimento Neoclássica: Uma Crítica 9. Um Modelo Evolutivo de Crescimento Econômico 10. Crescimento Econômico como um Processo Puro de Seleção 11. Análise Adicional de Busca e Seleção V. CONCORRÊNCIA SCHUMPETERIANA 12. Concorrência Dinâmica e Progresso Técnico 13. Forças Geradoras e Limitadoras da Concentração sob a Concorrência Schumpeteriana 14. O Compromisso Schumpeteriano Revisitado VI. BEM-ESTAR ECONÔMICO E POLÍTICA 15. Economia Normativa sob uma Perspectiva Evolutiva 16. A Evolução das Políticas Públicas e o Papel da Análise VII. CONCLUSÃO 17. Retrospectiva e Perspectiva Referências Índice
BibTeX
@book{openalexw3124140110,
author = "Winter e Sidney, G",
title = "Uma teoria evolutiva da mudança econômica",
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5. Buss, David M., 1989, Diferenças sexuais nas preferências humanas por parceiros: Hipóteses evolutivas testadas em 37 culturas: Behavioral and Brain Sciences.
DOI: 10.1017/s0140525x00023992
Resumo
Resumo As preferências contemporâneas por parceiros podem fornecer pistas importantes sobre a história reprodutiva humana. Pouco se sabe sobre quais características as pessoas valorizam em parceiros potenciais. Foram feitas cinco previsões sobre diferenças sexuais nas preferências humanas por parceiros com base em concepções evolutivas de investimento parental, seleção sexual, capacidade reprodutiva humana e assimetrias sexuais em relação à certeza de paternidade versus maternidade. As previsões centraram-se em como cada sexo valoriza a capacidade de ganho, ambição—diligência, juventude, atratividade física e castidade. As previsões foram testadas em dados de 37 amostras retiradas de 33 países localizados em seis continentes e cinco ilhas (total N = 10.047). Para 27 países, dados demográficos sobre a idade real de casamento forneceram uma verificação de validade dos dados do questionário. Descobriu-se que as fêmeas valorizam mais as pistas de aquisição de recursos em parceiros potenciais do que os machos. Características que sinalizam capacidade reprodutiva foram valorizadas mais pelos machos do que pelas fêmeas. Essas diferenças sexuais podem refletir diferentes pressões de seleção evolutiva sobre machos e fêmeas humanos; elas fornecem evidências transculturais poderosas das atuais diferenças sexuais nas estratégias reprodutivas. A discussão foca nos mecanismos proximais subjacentes às preferências por parceiros, consequências para a competição intrasexual humana e as limitações deste estudo.
BibTeX
@article{doi101017s0140525x00023992,
author = "Buss, David M.",
title = "Diferenças sexuais nas preferências humanas por parceiros: Hipóteses evolutivas testadas em 37 culturas",
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abstract = "Resumo As preferências contemporâneas por parceiros podem fornecer pistas importantes sobre a história reprodutiva humana. Pouco se sabe sobre quais características as pessoas valorizam em parceiros potenciais. Foram feitas cinco previsões sobre diferenças sexuais nas preferências humanas por parceiros com base em concepções evolutivas de investimento parental, seleção sexual, capacidade reprodutiva humana e assimetrias sexuais em relação à certeza de paternidade versus maternidade. As previsões centraram-se em como cada sexo valoriza a capacidade de ganho, ambição—diligência, juventude, atratividade física e castidade. As previsões foram testadas em dados de 37 amostras retiradas de 33 países localizados em seis continentes e cinco ilhas (total N = 10.047). Para 27 países, dados demográficos sobre a idade real de casamento forneceram uma verificação de validade dos dados do questionário. Descobriu-se que as fêmeas valorizam mais as pistas de aquisição de recursos em parceiros potenciais do que os machos. Características que sinalizam capacidade reprodutiva foram valorizadas mais pelos machos do que pelas fêmeas. Essas diferenças sexuais podem refletir diferentes pressões de seleção evolutiva sobre machos e fêmeas humanos; elas fornecem evidências transculturais poderosas das atuais diferenças sexuais nas estratégias reprodutivas. A discussão foca nos mecanismos proximais subjacentes às preferências por parceiros, consequências para a competição intrasexual humana e as limitações deste estudo.",
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6. Mallat, Stéphane e Hwang, Wen-Liang, 1992, Detecção e processamento de singularidades com wavelets: IEEE Transactions on Information Theory.
Resumo
A caracterização matemática de singularidades com expoentes de Lipschitz é revisada. Teoremas que estimam expoentes locais de Lipschitz de funções a partir da evolução através de escalas de sua transformada wavelet são revisados. Em seguida, prova-se que os máximos locais do módulo da transformada wavelet detectam as localizações de estruturas irregulares e fornecem procedimentos numéricos para calcular seus expoentes de Lipschitz. A transformada wavelet de singularidades com oscilações rápidas tem um comportamento particular que é estudado separadamente. A frequência local de tais oscilações é medida a partir dos máximos do módulo da transformada wavelet. Mostrou-se numericamente que sinais unidimensionais e bidimensionais podem ser reconstruídos, com boa aproximação, a partir dos máximos locais do módulo de sua transformada wavelet. Como aplicação, desenvolve-se um algoritmo que remove ruídos brancos de sinais analisando a evolução dos máximos da transformada wavelet através de escalas. Em duas dimensões, os máximos da transformada wavelet indicam a localização de bordas em imagens. >
BibTeX
@article{doi10110918119727,
author = "Mallat, Stéphane e Hwang, Wen-Liang",
title = "Detecção e processamento de singularidades com wavelets",
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7. Roff, Derek A., 1997, Genética Quantitativa Evolutiva.
DOI: 10.1007/978-1-4615-4080-9
BibTeX
@book{doi1010079781461540809,
author = "Roff, Derek A.",
title = "Genética Quantitativa Evolutiva",
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8. Bäck, Thomas e Hammel, Ulrich e Schwefel, Hans–Paul, 1997, Computação evolutiva: comentários sobre a história e o estado atual: IEEE Transactions on Evolutionary Computation.
Resumo
A computação evolutiva começou a receber atenção significativa durante a última década, embora suas origens possam ser rastreadas até o final dos anos 1950. Este artigo revisa a história, bem como o estado atual deste campo em rápido crescimento. Descrevemos o propósito, a estrutura geral e os princípios de funcionamento de diferentes abordagens, incluindo algoritmos genéticos (GA) (com links para programação genética (GP) e sistemas de classificação (CS)), estratégias evolutivas (ES) e programação evolutiva (EP) por meio da análise e comparação de seus constituintes mais importantes (ou seja, representações, operadores de variação, reprodução e mecanismo de seleção). Finalmente, fornecemos uma breve visão geral sobre a variedade de domínios de aplicação, embora isso necessariamente deva permanecer incompleto.
BibTeX
@article{doi1011094235585888,
author = "Bäck, Thomas e Hammel, Ulrich e Schwefel, Hans–Paul",
title = "Computação evolutiva: comentários sobre a história e o estado atual",
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journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
abstract = "A computação evolutiva começou a receber atenção significativa durante a última década, embora suas origens possam ser rastreadas até o final dos anos 1950. Este artigo revisa a história, bem como o estado atual deste campo em rápido crescimento. Descrevemos o propósito, a estrutura geral e os princípios de funcionamento de diferentes abordagens, incluindo algoritmos genéticos (GA) (com links para programação genética (GP) e sistemas de classificação (CS)), estratégias evolutivas (ES) e programação evolutiva (EP) por meio da análise e comparação de seus constituintes mais importantes (ou seja, representações, operadores de variação, reprodução e mecanismo de seleção). Finalmente, fornecemos uma breve visão geral sobre a variedade de domínios de aplicação, embora isso necessariamente deva permanecer incompleto.",
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doi = "10.1109/4235.585888",
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references = "doi1010079783662033159"
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9. 1998, Genética quantitativa evolutiva: Choice Reviews Online.
Resumo
Prólogo. Introdução. Herdabilidade. Correlação genética. Seleção direcional. Seleção direcional e a resposta correlacionada. Seleção direcional e a resposta correlacionada. Plasticidade fenotípica e normas de reação. Efeitos relacionados ao sexo na variação quantitativa. Gargalos, populações finitas e endogamia. A manutenção da variação genética. Um resumo. Glossário de termos. Glossário de símbolos. Referências. Índice de assuntos. Índice taxonômico.
BibTeX
@article{doi105860choice355054,
title = "Genética quantitativa evolutiva",
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journal = "Choice Reviews Online",
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10. Zitzler, Eckart e Thiele, Lothar, 1999, Algoritmos evolutivos multiobjetivo: um estudo de caso comparativo e a abordagem Pareto de força: IEEE Transactions on Evolutionary Computation.
Resumo
Algoritmos evolutivos (AEs) são frequentemente bem adequados para problemas de otimização envolvendo vários, muitas vezes objetivos conflitantes. Desde 1985, várias abordagens evolutivas para otimização multiobjetivo foram desenvolvidas que são capazes de buscar múltiplas soluções simultaneamente em uma única execução. No entanto, os poucos estudos comparativos de diferentes métodos apresentados até agora permanecem majoritariamente qualitativos e são frequentemente restritos a algumas abordagens. Neste artigo, quatro AEs multiobjetivo são comparados quantitativamente onde um problema estendido de mochila 0/1 é tomado como base. Além disso, introduzimos uma nova abordagem evolutiva para otimização multicritério, o SPEA (EA Pareto de força), que combina várias características de AEs multiobjetivo anteriores de uma maneira única. É caracterizado por (a) armazenar soluções não dominadas externamente em uma segunda população continuamente atualizada, (b) avaliar o fitness de um indivíduo dependendo do número de pontos não dominados externos que o dominam, (c) preservar a diversidade da população usando a relação de dominância de Pareto e (d) incorporar um procedimento de agrupamento a fim de reduzir o conjunto não dominado sem destruir suas características. Os resultados de prova de princípio obtidos em dois problemas artificiais bem como em um problema maior, a síntese de um sistema multiprocessador hardware-software digital, sugerem que o SPEA pode ser muito eficaz em amostrar ao longo de todo o frente Pareto-ótimo e distribuir as soluções geradas sobre a superfície de compromisso. Além disso, o SPEA claramente supera os outros quatro AEs multiobjetivo no problema de mochila 0/1.
BibTeX
@article{doi1011094235797969,
author = "Zitzler, Eckart and Thiele, Lothar",
title = "Multiobjective evolutionary algorithms: a comparative case study and the strength Pareto approach",
year = "1999",
journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
abstract = "Algoritmos evolutivos (AEs) são frequentemente bem adequados para problemas de otimização envolvendo vários, muitas vezes objetivos conflitantes. Desde 1985, várias abordagens evolutivas para otimização multiobjetivo foram desenvolvidas que são capazes de buscar múltiplas soluções simultaneamente em uma única execução. No entanto, os poucos estudos comparativos de diferentes métodos apresentados até agora permanecem majoritariamente qualitativos e são frequentemente restritos a algumas abordagens. Neste artigo, quatro AEs multiobjetivo são comparados quantitativamente onde um problema estendido de mochila 0/1 é tomado como base. Além disso, introduzimos uma nova abordagem evolutiva para otimização multicritério, o SPEA (EA Pareto de força), que combina várias características de AEs multiobjetivo anteriores de uma maneira única. É caracterizado por (a) armazenar soluções não dominadas externamente em uma segunda população continuamente atualizada, (b) avaliar o fitness de um indivíduo dependendo do número de pontos não dominados externos que o dominam, (c) preservar a diversidade da população usando a relação de dominância de Pareto e (d) incorporar um procedimento de agrupamento a fim de reduzir o conjunto não dominado sem destruir suas características. Os resultados de prova de princípio obtidos em dois problemas artificiais bem como em um problema maior, a síntese de um sistema multiprocessador hardware-software digital, sugerem que o SPEA pode ser muito eficaz em amostrar ao longo de todo o frente Pareto-ótimo e distribuir as soluções geradas sobre a superfície de compromisso. Além disso, o SPEA claramente supera os outros quatro AEs multiobjetivo no problema de mochila 0/1.",
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doi = "10.1109/4235.797969",
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11. Michalski, Ryszard S., 2000, MODELO DE EVOLUÇÃO APRENDÍVEL: Processos Evolutivos Guiados por Aprendizado de Máquina: Aprendizado de Máquina.
BibTeX
@article{doi101023a1007677805582,
author = "Michalski, Ryszard S.",
title = "MODELO DE EVOLUÇÃO APRENDÍVEL: Processos Evolutivos Guiados por Aprendizado de Máquina",
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journal = "Machine Learning",
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doi = "10.1023/a:1007677805582",
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12. 2000, Proceedings of the 2000 Congress on Evolutionary Computation.
BibTeX
@article{doi101109cec2000870267,
title = "Proceedings of the 2000 Congress on Evolutionary Computation",
year = "2000",
url = "https://doi.org/10.1109/cec.2000.870267",
doi = "10.1109/cec.2000.870267",
openalex = "W4298110920"
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13. Zitzler, Eckart e Deb, Kalyanmoy e Thiele, Lothar, 2000, Comparação de Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo: Resultados Empíricos: Computação Evolutiva.
Resumo
Neste artigo, fornecemos uma comparação sistemática de várias abordagens evolutivas para otimização multiobjetivo usando seis funções de teste cuidadosamente escolhidas. Cada função de teste envolve uma característica particular que é conhecida por causar dificuldades no processo de otimização evolutiva, principalmente na convergência para o front Pareto-ótimo (por exemplo, multimodalidade e engano). Ao investigar essas diferentes características do problema separadamente, é possível prever o tipo de problemas para os quais uma determinada técnica é ou não bem adequada. No entanto, em contraste com o que se suspeitava anteriormente, os resultados experimentais indicam uma hierarquia dos algoritmos em consideração. Além disso, os efeitos emergentes são evidências de que as funções de teste sugeridas fornecem complexidade suficiente para comparar otimizadores multiobjetivo. Finalmente, demonstra-se que o elitismo é um fator importante para melhorar a busca evolutiva multiobjetivo.
BibTeX
@article{doi101162106365600568202,
author = "Zitzler, Eckart e Deb, Kalyanmoy e Thiele, Lothar",
title = "Comparação de Algoritmos Evolutivos Multiobjetivo: Resultados Empíricos",
year = "2000",
journal = "Computação Evolutiva",
abstract = "Neste artigo, fornecemos uma comparação sistemática de várias abordagens evolutivas para otimização multiobjetivo usando seis funções de teste cuidadosamente escolhidas. Cada função de teste envolve uma característica particular que é conhecida por causar dificuldades no processo de otimização evolutiva, principalmente na convergência para o front Pareto-ótimo (por exemplo, multimodalidade e engano). Ao investigar essas diferentes características do problema separadamente, é possível prever o tipo de problemas para os quais uma determinada técnica é ou não bem adequada. No entanto, em contraste com o que se suspeitava anteriormente, os resultados experimentais indicam uma hierarquia dos algoritmos em consideração. Além disso, os efeitos emergentes são evidências de que as funções de teste sugeridas fornecem complexidade suficiente para comparar otimizadores multiobjetivo. Finalmente, demonstra-se que o elitismo é um fator importante para melhorar a busca evolutiva multiobjetivo.",
url = "https://doi.org/10.1162/106365600568202",
doi = "10.1162/106365600568202",
openalex = "W2125899728"
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14. Gingerich, Philip D., 2001, Taxas de evolução na escala de tempo do processo evolutivo: Questões contemporâneas em genética e evolução.
DOI: 10.1007/978-94-010-0585-2_9
BibTeX
@article{doi10100797894010058529,
author = "Gingerich, Philip D.",
title = "Taxas de evolução na escala de tempo do processo evolutivo",
year = "2001",
journal = "Questões contemporâneas em genética e evolução",
url = "https://doi.org/10.1007/978-94-010-0585-2\_9",
doi = "10.1007/978-94-010-0585-2\_9",
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references = "doi101093aibsbulletin2214b, doi101111j155856461976tb00911x, doi101111j155856461983tb00236x, doi101119113295, doi101126science1563775636, doi1023071435536, doi1023072408842, doi1023072981858, doi105860choice355054, openalexw3135630760"
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15. Gingerich, Philip D., 2001, Taxas de evolução na escala de tempo do processo evolutivo: Genética.
BibTeX
@article{doi101023a1013311015886,
author = "Gingerich, Philip D.",
title = "Taxas de evolução na escala de tempo do processo evolutivo",
year = "2001",
journal = "Genética",
url = "https://doi.org/10.1023/a:1013311015886",
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16. Deb, Kalyanmoy e Kalyanmoy, Deb, 2001, Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms: Andalas University Repository (Andalas University).
Resumo
Do Editor: Os algoritmos evolutivos são relativamente novos, mas técnicas muito poderosas usadas para encontrar soluções para muitos problemas de busca e otimização do mundo real. Muitos desses problemas têm múltiplos objetivos, o que leva à necessidade de obter um conjunto de soluções ótimas, conhecidas como soluções efetivas. Descobriu-se que o uso de algoritmos evolutivos é uma maneira altamente eficaz de encontrar múltiplas soluções efetivas em uma única execução de simulação. · Cobertura abrangente desta área crescente de pesquisa · Apresenta cuidadosamente cada algoritmo com exemplos e discussão aprofundada · Inclui muitas aplicações a problemas do mundo real, incluindo projeto de engenharia e programação · Inclui discussão de tópicos avançados e pesquisa futura · Apresenta exercícios e soluções, permitindo uso como texto de curso ou para estudo autônomo · Acessível a aqueles com conhecimento limitado de otimização multiobjetivo clássica e algoritmos evolutivos A apresentação integrada de teoria, algoritmos e exemplos beneficiará aqueles que trabalham e pesquisam nas áreas de otimização, projeto ótimo e computação evolutiva. Este texto fornece uma excelente introdução ao uso de algoritmos evolutivos em otimização multiobjetivo, permitindo uso como texto de curso de pós-graduação ou para estudo autônomo.
BibTeX
@book{openalexw1595498733,
author = "Deb, Kalyanmoy and Kalyanmoy, Deb",
title = "Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms",
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booktitle = "Andalas University Repository (Andalas University)",
abstract = "Do Editor: Os algoritmos evolutivos são relativamente novos, mas técnicas muito poderosas usadas para encontrar soluções para muitos problemas de busca e otimização do mundo real. Muitos desses problemas têm múltiplos objetivos, o que leva à necessidade de obter um conjunto de soluções ótimas, conhecidas como soluções efetivas. Descobriu-se que o uso de algoritmos evolutivos é uma maneira altamente eficaz de encontrar múltiplas soluções efetivas em uma única execução de simulação. · Cobertura abrangente desta área crescente de pesquisa · Apresenta cuidadosamente cada algoritmo com exemplos e discussão aprofundada · Inclui muitas aplicações a problemas do mundo real, incluindo projeto de engenharia e programação · Inclui discussão de tópicos avançados e pesquisa futura · Apresenta exercícios e soluções, permitindo uso como texto de curso ou para estudo autônomo · Acessível a aqueles com conhecimento limitado de otimização multiobjetivo clássica e algoritmos evolutivos A apresentação integrada de teoria, algoritmos e exemplos beneficiará aqueles que trabalham e pesquisam nas áreas de otimização, projeto ótimo e computação evolutiva. Este texto fornece uma excelente introdução ao uso de algoritmos evolutivos em otimização multiobjetivo, permitindo uso como texto de curso de pós-graduação ou para estudo autônomo.",
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17. Coello, Carlos A. Coello, 2002, Técnicas de manejo de restrições teóricas e numéricas usadas com algoritmos evolutivos: uma revisão do estado da arte: Métodos Computacionais em Mecânica Aplicada e Engenharia.
DOI: 10.1016/s0045-7825(01)00323-1
BibTeX
@article{doi101016s0045782501003231,
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18. Lee, Carol Eunmi, 2002, Genética evolutiva de espécies invasoras: Trends in Ecology & Evolution.
DOI: 10.1016/s0169-5347(02)02554-5
BibTeX
@article{doi101016s0169534702025545,
author = "Lee, Carol Eunmi",
title = "Genética evolutiva de espécies invasoras",
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19. Alba, Enrique e Tomassini, Marco, 2002, Paralelismo e algoritmos evolutivos: IEEE Transactions on Evolutionary Computation.
Resumo
Este artigo contém uma visão moderna das técnicas de paralelização utilizadas para algoritmos evolutivos (AE). O trabalho é motivado por dois fatos fundamentais: 1) as diferentes famílias de AE convergiram naturalmente na última década, enquanto os AE paralelos (PEAs) ainda carecem de estudos unificados; e 2) existe um grande número de melhorias nesses algoritmos e em sua paralelização que levantam a necessidade de uma revisão abrangente. Enfatizamos as diferenças entre o modelo de AE e sua implementação paralela ao longo do artigo. Discutimos as vantagens e desvantagens dos PEAs. Além disso, são mencionadas aplicações bem-sucedidas e identificados problemas abertos. Propomos soluções potenciais para esses problemas e classificamos as diferentes maneiras pelas quais os resultados recentes em teoria e prática estão ajudando a resolvê-los. Finalmente, fornecemos um contexto altamente estruturado relacionado aos PEAs a fim de tornar os pesquisadores conscientes dos benefícios de descentralizar e paralelizar um AE.
BibTeX
@article{doi101109tevc2002800880,
author = "Alba, Enrique e Tomassini, Marco",
title = "Paralelismo e algoritmos evolutivos",
year = "2002",
journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
abstract = "Este artigo contém uma visão moderna das técnicas de paralelização utilizadas para algoritmos evolutivos (AE). O trabalho é motivado por dois fatos fundamentais: 1) as diferentes famílias de AE convergiram naturalmente na última década, enquanto os AE paralelos (PEAs) ainda carecem de estudos unificados; e 2) existe um grande número de melhorias nesses algoritmos e em sua paralelização que levantam a necessidade de uma revisão abrangente. Enfatizamos as diferenças entre o modelo de AE e sua implementação paralela ao longo do artigo. Discutimos as vantagens e desvantagens dos PEAs. Além disso, são mencionadas aplicações bem-sucedidas e identificados problemas abertos. Propomos soluções potenciais para esses problemas e classificamos as diferentes maneiras pelas quais os resultados recentes em teoria e prática estão ajudando a resolvê-los. Finalmente, fornecemos um contexto altamente estruturado relacionado aos PEAs a fim de tornar os pesquisadores conscientes dos benefícios de descentralizar e paralelizar um AE.",
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20. Kacem, Imed e Hammadi, Slim e Borne, Pierre, 2002, Abordagem por localização e otimização evolutiva multiobjetivo para problemas de agendamento de job-shop flexíveis: IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Part C (Aplicações e Revisões).
DOI: 10.1109/tsmcc.2002.1009117
Resumo
Tradicionalmente, as decisões de atribuição e agendamento são tomadas separadamente em diferentes níveis do quadro de gestão da produção. A combinação de tais decisões apresenta complexidade adicional e novos problemas. Apresentamos duas novas abordagens para resolver conjuntamente os problemas de atribuição e agendamento de job-shop (com flexibilidade total ou parcial). A primeira é a abordagem por localização (AL). Ela permite resolver o problema de alocação de recursos e construir um modelo de atribuição ideal (esquemas de atribuição). A segunda é uma abordagem evolutiva controlada pelo modelo de atribuição (gerado pela primeira abordagem). Em tal abordagem, aplicamos manipulações genéticas avançadas a fim de melhorar a qualidade da solução. Também explicamos algumas das considerações práticas e teóricas na construção de uma codificação mais robusta que nos permitirá resolver o problema de job-shop flexível aplicando os algoritmos genéticos (AG). Dois exemplos são apresentados para demonstrar a eficiência das duas metodologias sugeridas.
BibTeX
@article{doi101109tsmcc20021009117,
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21. Gould, Stephen Jay, 2002, The Structure of Evolutionary Theory: Harvard University Press eBooks.
BibTeX
@book{doi102307jctvjsf433,
author = "Gould, Stephen Jay",
title = "The Structure of Evolutionary Theory",
year = "2002",
booktitle = "Harvard University Press eBooks",
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22. Gould, Stephen Jay, 2002, A estrutura da teoria evolutiva: Choice Reviews Online.
Resumo
* *1. Definindo e Revisando a Estrutura da Teoria Evolutiva * Parte I: A História da Lógica Darwiniana e do Debate *2. A Essência do Darwinismo e a Base da Ortodoxia Moderna: Uma Exegese da Origem das Espécies *3. Sementes de Hierarquia *4. Internalismo e Leis da Forma: Alternativas Pré-Darwinianas ao Funcionalismo *5. As Facetas Frutíferas do Poliedro de Galton: Canais e Saltações no Formalismo Pós-Darwiniano *6. Padrão e Progresso no Palco Geológico *7. A Síntese Moderna como um Consenso Limitado * Parte II: Em Direção a uma Teoria Evolutiva Revisada e Expandida *8. Espécies como Indivíduos na Teoria Hierárquica da Seleção *9. Equilíbrio Punctuado e a Validação da Teoria Macroevolutiva *10. A Integração da Restrição e Adaptação (Estrutura e Função) na Ontogenia e Filogenia: Restrições Históricas e a Evolução do Desenvolvimento *11. A Integração da Restrição e Adaptação (Estrutura e Função) na Ontogenia e Filogenia: Restrições Estruturais, Spandrels e a Centralidade da Exaptação na Macroevolução *12. Níveis de Tempo e Ensaios do Extrapolacionismo, Com um Epílogo sobre a Interação entre Teoria Geral e História Contingente * Bibliografia * Índice
BibTeX
@article{doi105860choice396411,
author = "Gould, Stephen Jay",
title = "The structure of evolutionary theory",
year = "2002",
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abstract = "* *1. Definindo e Revisando a Estrutura da Teoria Evolutiva * Parte I: A História da Lógica Darwiniana e do Debate *2. A Essência do Darwinismo e a Base da Ortodoxia Moderna: Uma Exegese da Origem das Espécies *3. Sementes de Hierarquia *4. Internalismo e Leis da Forma: Alternativas Pré-Darwinianas ao Funcionalismo *5. As Facetas Frutíferas do Poliedro de Galton: Canais e Saltações no Formalismo Pós-Darwiniano *6. Padrão e Progresso no Palco Geológico *7. A Síntese Moderna como um Consenso Limitado * Parte II: Em Direção a uma Teoria Evolutiva Revisada e Expandida *8. Espécies como Indivíduos na Teoria Hierárquica da Seleção *9. Equilíbrio Punctuado e a Validação da Teoria Macroevolutiva *10. A Integração da Restrição e Adaptação (Estrutura e Função) na Ontogenia e Filogenia: Restrições Históricas e a Evolução do Desenvolvimento *11. A Integração da Restrição e Adaptação (Estrutura e Função) na Ontogenia e Filogenia: Restrições Estruturais, Spandrels e a Centralidade da Exaptação na Macroevolução *12. Níveis de Tempo e Ensaios do Extrapolacionismo, Com um Epílogo sobre a Interação entre Teoria Geral e História Contingente * Bibliografia * Índice",
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doi = "10.5860/choice.39-6411",
openalex = "W1539968307"
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23. Olden, Julian D. e Poff, N. LeRoy e Douglas, Marlis R. e Douglas, Michael E. e Fausch, Kurt D., 2003, Consequências ecológicas e evolutivas da homogeneização biótica: Trends in Ecology & Evolution.
DOI: 10.1016/j.tree.2003.09.010
BibTeX
@article{doi101016jtree200309010,
author = "Olden, Julian D. e Poff, N. LeRoy e Douglas, Marlis R. e Douglas, Michael E. e Fausch, Kurt D.",
title = "Consequências ecológicas e evolutivas da homogeneização biótica",
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24. Branke, Juergen, 2003, Algoritmos evolutivos aprimorados por memória para problemas de otimização em mudança.
Resumo
Recentemente, houve um aumento de interesse na computação evolutiva aplicada a problemas de otimização em mudança. O artigo revisa uma série de abordagens que estendem o algoritmo evolutivo com memória implícita ou explícita, sugere um novo problema de benchmark e examina sob quais circunstâncias a memória pode ser útil. A partir dessas observações, derivamos uma nova maneira de explorar os benefícios de uma memória enquanto minimizamos seus efeitos negativos.
BibTeX
@article{doi101109cec1999785502,
author = "Branke, Juergen",
title = "Algoritmos evolutivos aprimorados por memória para problemas de otimização em mudança",
year = "2003",
abstract = "Recentemente, houve um aumento de interesse na computação evolutiva aplicada a problemas de otimização em mudança. O artigo revisa uma série de abordagens que estendem o algoritmo evolutivo com memória implícita ou explícita, sugere um novo problema de benchmark e examina sob quais circunstâncias a memória pode ser útil. A partir dessas observações, derivamos uma nova maneira de explorar os benefícios de uma memória enquanto minimizamos seus efeitos negativos.",
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doi = "10.1109/cec.1999.785502",
openalex = "W2148458253"
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25. Blevins, Juliette, 2004, Fonologia evolutiva: o surgimento de padrões sonoros.
Resumo
A Fonologia Evolutiva é uma teoria de padrões sonoros que sintetiza resultados em linguística histórica, fonética e teoria fonológica. Neste livro, Juliette Blevins explora a natureza dos padrões sonoros e da mudança sonora na linguagem humana ao longo dos últimos 7000–8000 anos, a profundidade temporal para a qual o método comparativo é razoavelmente confiável. Este livro apresenta uma abordagem para o problema de como línguas geneticamente não relacionadas, de famílias tão distantes quanto as nativas americanas, aborígenes australianas, austronésias e indo-europeias, podem frequentemente mostrar padrões sonoros semelhantes, e também aborda o problema inverso de por que existem notáveis exceções à maioria dos padrões que são frequentemente considerados tendências ou restrições universais. Argumenta-se que, em ambos os casos, um modelo formal de mudança sonora que integra variação fonética e padrões de percepção errônea pode explicar sistemas sonoros atestados sem referência à marcatura ou naturalidade dentro da gramática sincrônica.
BibTeX
@book{doi101017cbo9780511486357,
author = "Blevins, Juliette",
title = "Fonologia evolutiva: o surgimento de padrões sonoros",
year = "2004",
abstract = "A Fonologia Evolutiva é uma teoria de padrões sonoros que sintetiza resultados em linguística histórica, fonética e teoria fonológica. Neste livro, Juliette Blevins explora a natureza dos padrões sonoros e da mudança sonora na linguagem humana ao longo dos últimos 7000–8000 anos, a profundidade temporal para a qual o método comparativo é razoavelmente confiável. Este livro apresenta uma abordagem para o problema de como línguas geneticamente não relacionadas, de famílias tão distantes quanto as nativas americanas, aborígenes australianas, austronésias e indo-europeias, podem frequentemente mostrar padrões sonoros semelhantes, e também aborda o problema inverso de por que existem notáveis exceções à maioria dos padrões que são frequentemente considerados tendências ou restrições universais. Argumenta-se que, em ambos os casos, um modelo formal de mudança sonora que integra variação fonética e padrões de percepção errônea pode explicar sistemas sonoros atestados sem referência à marcatura ou naturalidade dentro da gramática sincrônica",
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26. Hairston, Nelson G. e Ellner, Stephen P. e Geber, Monica A. e Yoshida, Takehito e Fox, Jennifer, 2005, Evolução rápida e a convergência do tempo ecológico e evolutivo: Ecology Letters.
DOI: 10.1111/j.1461-0248.2005.00812.x
Resumo
Resumo Estudos recentes documentaram taxas de evolução de fenótipos ecologicamente importantes suficientemente rápidas para terem o potencial de impactar o resultado de interações ecológicas enquanto elas estão em andamento. Observações deste tipo vão contra o senso aceito de que dinâmicas ecológicas e evolutivas ocorrem em escalas de tempo muito diferentes. Embora alguns autores tenham avaliado a rapidez de uma taxa evolutiva medida comparando-a com a distribuição geral de taxas evolutivas medidas, acreditamos que os ecologistas estão principalmente interessados na evolução rápida devido ao seu potencial de afetar processos ecológicos. Portanto, propomos que a evolução rápida seja definida como uma mudança genética ocorrendo suficientemente rapidamente para ter um impacto mensurável na mudança ecológica simultânea. Usando esta definição, propomos um quadro para decompor taxas de mudança ecológica em componentes impulsionados por mudança evolutiva simultânea e por mudança em um fator não-evolutivo (por exemplo, dinâmicas populacionais dependentes de densidade, mudança ambiental abiótica). A evolução é julgada como rápida neste contexto ecológico se sua contribuição para a mudança ecológica for grande em relação à contribuição de outros fatores. Fornecemos um exemplo prático desta abordagem baseado em uma interação teórica predador–presa [Abrams, P. & Matsuda, H. (1997). Evolution, 51, 1740], e encontramos que neste sistema o impacto da evolução da presa na taxa de crescimento per capita do predador é 63% da dinâmica ecológica interna. Em seguida, propomos métodos analíticos para medir essas contribuições em situações de campo e aplicamos-os a dois conjuntos de dados de longo prazo para os quais existem dados ecológicos e evolutivos adequados. Para ambos os conjuntos de dados, taxas relativamente altas de mudança evolutiva foram encontradas quando medidas como mudança de caracteres em desvios padrão por geração (haldanes). Para os tentilhões de Darwin evoluindo em resposta a chuvas flutuantes [Grant, P.R. & Grant, B.R. (2002). Science, 296, 707], estimamos que a mudança evolutiva tem sido mais rápida que a mudança ecológica por um fator de 2,2. Para uma população de copépodes de água doce cuja história de vida evolui em resposta à predação flutuante de peixes [Hairston, N.G. Jr & Dillon, T.A. (1990). Evolution, 44, 1796], encontramos que a mudança evolutiva tem sido cerca de um quarto da taxa de mudança ecológica – menos que no exemplo dos tentilhões, mas ainda assim substancial. Essas análises apoiam a visão de que, para entender as dinâmicas temporais em processos ecológicos, é crucial considerar o grau em que os atributos do sistema em investigação estão mudando simultaneamente como resultado da evolução rápida.
BibTeX
@article{doi101111j14610248200500812x,
author = "Hairston, Nelson G. and Ellner, Stephen P. and Geber, Monica A. and Yoshida, Takehito and Fox, Jennifer",
title = "Evolução rápida e a convergência de escalas de tempo ecológica e evolutiva",
year = "2005",
journal = "Ecology Letters",
abstract = "Abstract Estudos recentes documentaram taxas de evolução de fenótipos ecologicamente importantes suficientemente rápidas para ter o potencial de impactar o resultado de interações ecológicas enquanto elas estão em andamento. Observações desse tipo vão contra o senso comum aceito de que dinâmicas ecológicas e evolutivas ocorrem em escalas de tempo muito diferentes. Embora alguns autores tenham avaliado a rapidez de uma taxa evolutiva medida comparando-a com a distribuição geral de taxas evolutivas medidas, acreditamos que os ecologistas estão principalmente interessados na evolução rápida devido ao seu potencial de afetar processos ecológicos. Portanto, propomos que a evolução rápida seja definida como uma mudança genética que ocorre suficientemente rapidamente para ter um impacto mensurável na mudança ecológica simultânea. Usando esta definição, propomos um quadro para decompor as taxas de mudança ecológica em componentes impulsionados por mudança evolutiva simultânea e por mudança em um fator não-evolutivo (por exemplo, dinâmicas populacionais dependentes da densidade, mudança ambiental abiótica). A evolução é considerada rápida neste contexto ecológico se sua contribuição para a mudança ecológica for grande em relação à contribuição de outros fatores. Fornecemos um exemplo prático desta abordagem baseado em uma interação teórica predador–presa [Abrams, P. \& Matsuda, H. (1997). Evolution, 51, 1740], e encontramos que neste sistema o impacto da evolução das presas na taxa de crescimento per capita dos predadores é 63% da dinâmica ecológica interna. Em seguida, propomos métodos analíticos para medir essas contribuições em situações de campo e aplicamos-os a dois conjuntos de dados de longo prazo para os quais existem dados ecológicos e evolutivos adequados. Para ambos os conjuntos de dados, taxas relativamente altas de mudança evolutiva foram encontradas quando medidas como mudança de caracteres em desvios padrão por geração (haldanes). Para os tentilhões de Darwin evoluindo em resposta a chuvas flutuantes [Grant, P.R. \& Grant, B.R. (2002). Science, 296, 707], estimamos que a mudança evolutiva tem sido mais rápida que a mudança ecológica por um fator de 2,2. Para uma população de copépodes de água doce cuja história de vida evolui em resposta à predação flutuante de peixes [Hairston, N.G. Jr \& Dillon, T.A. (1990). Evolution, 44, 1796], encontramos que a mudança evolutiva tem sido cerca de um quarto da taxa de mudança ecológica – menos que no exemplo dos tentilhões, mas ainda assim substancial. Essas análises apoiam a visão de que, para entender as dinâmicas temporais em processos ecológicos, é crucial considerar o grau em que os atributos do sistema em investigação estão mudando simultaneamente como resultado da evolução rápida.",
url = "https://doi.org/10.1111/j.1461-0248.2005.00812.x",
doi = "10.1111/j.1461-0248.2005.00812.x",
openalex = "W1541870771",
references = "doi10100797894010058529, doi1010160169534787900280, doi101023a1013311015886, doi101038nature01767, doi101093aibsbulletin2214b, doi101126science1070315, doi101126science2224620159, doi101126science2925517673, doi1015159781400885695, doi101890030788, doi1023071435536, doi1023071445906, doi1023074785, doi105860choice306153"
}
27. Goodwillie, Carol e Kalisz, Susan e Eckert, Christopher G., 2005, O Enigma Evolutivo dos Sistemas de Cruzamento Misto em Plantas: Ocorrência, Explicações Teóricas, e Evidências Empíricas: Annual Review of Ecology Evolution and Systematics.
DOI: 10.1146/annurev.ecolsys.36.091704.175539
Resumo
▪ Resumo O cruzamento misto, no qual espécies de plantas hermafroditas se reproduzem tanto por autofecundação quanto por cruzamento, apresenta um problema desafiador para biólogos evolutivos. A teoria sugere que a depressão por endogamia, o principal fator seletivo que se opõe à evolução da autofecundação, pode ser eliminada com a autofecundação, um processo que se espera que resulte em estratégias puras de either cruzamento ou autofecundação. Aqui, apresentamos evidências atualizadas sugerindo que os sistemas de cruzamento misto são frequentes em plantas com sementes. Esboçamos os mecanismos florais e de polinização que podem levar ao cruzamento intermediário, revisamos os modelos teóricos que abordam a estabilidade do cruzamento intermediário e examinamos evidências empíricas relevantes. Uma análise comparativa dos coeficientes de endogamia estimados e das taxas de cruzamento sugere que o cruzamento misto frequentemente evolui apesar da forte depressão por endogamia. A significância adaptativa do cruzamento misto ainda não foi totalmente explicada para nenhuma espécie. Trabalhos teóricos e empíricos recentes sugerem que o progresso futuro virá de uma melhor integração de estudos de mecanismos florais, genética e ecologia, e do reconhecimento de como as pressões seletivas variam no espaço e no tempo.
BibTeX
@article{doi101146annurevecolsys36091704175539,
author = "Goodwillie, Carol e Kalisz, Susan e Eckert, Christopher G.",
title = "O Enigma Evolutivo dos Sistemas de Cruzamento Misto em Plantas: Ocorrência, Explicações Teóricas, e Evidências Empíricas",
year = "2005",
journal = "Annual Review of Ecology Evolution and Systematics",
abstract = "▪ Resumo O cruzamento misto, no qual espécies de plantas hermafroditas se reproduzem tanto por autofecundação quanto por cruzamento, apresenta um problema desafiador para biólogos evolutivos. A teoria sugere que a depressão por endogamia, o principal fator seletivo que se opõe à evolução da autofecundação, pode ser eliminada com a autofecundação, um processo que se espera que resulte em estratégias puras de either cruzamento ou autofecundação. Aqui, apresentamos evidências atualizadas sugerindo que os sistemas de cruzamento misto são frequentes em plantas com sementes. Esboçamos os mecanismos florais e de polinização que podem levar ao cruzamento intermediário, revisamos os modelos teóricos que abordam a estabilidade do cruzamento intermediário e examinamos evidências empíricas relevantes. Uma análise comparativa dos coeficientes de endogamia estimados e das taxas de cruzamento sugere que o cruzamento misto frequentemente evolui apesar da forte depressão por endogamia. A significância adaptativa do cruzamento misto ainda não foi totalmente explicada para nenhuma espécie. Trabalhos teóricos e empíricos recentes sugerem que o progresso futuro virá de uma melhor integração de estudos de mecanismos florais, genética e ecologia, e do reconhecimento de como as pressões seletivas variam no espaço e no tempo.",
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doi = "10.1146/annurev.ecolsys.36.091704.175539",
openalex = "W2127588110",
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28. Davis, Margaret B. e Shaw, Ruth G. e Etterson, Julie R., 2005, RESPOSTAS EVOLUCIONÁRIAS À MUDANÇA DO CLIMA: Ecologia.
Resumo
Até agora, os paleoecólogos do Quaternário consideraram a evolução como um processo lento em relação à mudança climática, prevendo que a resposta biótica primária à mudança climática não é a adaptação, mas sim (1) persistência in situ se a mudança climática permanecer dentro dos limites de tolerância da espécie, (2) deslocamento de distribuição (migração) para regiões onde o clima está atualmente dentro dos limites de tolerância da espécie, ou (3) extinção. Argumentamos aqui que todos esses três resultados envolvem processos evolutivos. A diferenciação genética dentro das espécies é ubíqua, comumente via adaptação de populações a condições ambientais diferentes. A divergência adaptativa detectável evolui em uma escala de tempo comparável à mudança climática, em décadas para espécies de plantas herbáceas e em séculos ou milênios para árvores de vida mais longa, implicando que uma resposta evolutiva biologicamente significativa pode acompanhar a mudança temporal no clima. Modelos e estudos empíricos sugerem que a velocidade com que uma população se adapta a um ambiente em mudança afeta a taxa de invasão de novos habitats e, portanto, a taxa de migração, a taxa de crescimento populacional e, portanto, a probabilidade de extinção, e o crescimento e a mortalidade de plantas individuais e, portanto, a produtividade da vegetação regional. Modelos recentes e experimentos investigam a estabilidade dos limites de tolerância das espécies, a influência de gradientes ambientais em populações marginais e a interação entre demografia, fluxo gênico, taxa de mutação e outros processos genéticos na taxa de adaptação a ambientes alterados. Novas técnicas permitem que ecólogos documentem a adaptação a condições em mudança diretamente, ressuscitando populações antigas a partir de propágulos enterrados em sedimentos de décadas. A resolução taxonômica aprimorada a partir de estudos morfológicos de macrofósseis e DNA recuperado de grãos de pólen e macrorestos fornece informações adicionais sobre deslocamentos de distribuição, mudanças no tamanho das populações e extinções. A colaboração entre paleoecólogos e biólogos evolutivos pode refinar as interpretações dos paleorecords e melhorar as previsões da resposta biótica à mudança climática esperada.
BibTeX
@article{doi101890030788,
author = "Davis, Margaret B. e Shaw, Ruth G. e Etterson, Julie R.",
title = "RESPOSTAS EVOLUCIONÁRIAS À MUDANÇA DO CLIMA",
year = "2005",
journal = "Ecologia",
abstract = "Até agora, os paleoecólogos do Quaternário consideraram a evolução como um processo lento em relação à mudança climática, prevendo que a resposta biótica primária à mudança climática não é a adaptação, mas sim (1) persistência in situ se a mudança climática permanecer dentro dos limites de tolerância da espécie, (2) deslocamento de distribuição (migração) para regiões onde o clima está atualmente dentro dos limites de tolerância da espécie, ou (3) extinção. Argumentamos aqui que todos esses três resultados envolvem processos evolutivos. A diferenciação genética dentro das espécies é ubíqua, comumente via adaptação de populações a condições ambientais diferentes. A divergência adaptativa detectável evolui em uma escala de tempo comparável à mudança climática, em décadas para espécies de plantas herbáceas e em séculos ou milênios para árvores de vida mais longa, implicando que uma resposta evolutiva biologicamente significativa pode acompanhar a mudança temporal no clima. Modelos e estudos empíricos sugerem que a velocidade com que uma população se adapta a um ambiente em mudança afeta a taxa de invasão de novos habitats e, portanto, a taxa de migração, a taxa de crescimento populacional e, portanto, a probabilidade de extinção, e o crescimento e a mortalidade de plantas individuais e, portanto, a produtividade da vegetação regional. Modelos recentes e experimentos investigam a estabilidade dos limites de tolerância das espécies, a influência de gradientes ambientais em populações marginais e a interação entre demografia, fluxo gênico, taxa de mutação e outros processos genéticos na taxa de adaptação a ambientes alterados. Novas técnicas permitem que ecólogos documentem a adaptação a condições em mudança diretamente, ressuscitando populações antigas a partir de propágulos enterrados em sedimentos de décadas. A resolução taxonômica aprimorada a partir de estudos morfológicos de macrofósseis e DNA recuperado de grãos de pólen e macrorestos fornece informações adicionais sobre deslocamentos de distribuição, mudanças no tamanho das populações e extinções. A colaboração entre paleoecólogos e biólogos evolutivos pode refinar as interpretações dos paleorecords e melhorar as previsões da resposta biótica à mudança climática esperada.",
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doi = "10.1890/03-0788",
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29. Merlo, Lauren M.F. e Pepper, John W. e Reid, Brian J. e Maley, Carlo C., 2006, Câncer como um processo evolutivo e ecológico: Nature reviews. Cancer.
BibTeX
@article{doi101038nrc2013,
author = "Merlo, Lauren M.F. e Pepper, John W. e Reid, Brian J. e Maley, Carlo C.",
title = "Câncer como um processo evolutivo e ecológico",
year = "2006",
journal = "Nature reviews. Cancer",
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30. Coello Coello, Carlos A., 2007, Algoritmos Evolutivos para Resolver Problemas Multi-Objetivo.
DOI: 10.1007/978-0-387-36797-2
BibTeX
@book{doi1010079780387367972,
author = "Coello Coello, Carlos A.",
title = "Algoritmos Evolutivos para Resolver Problemas Multi-Objetivo",
year = "2007",
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31. Estes, Suzanne e Arnold, Stevan J., 2007, Resolving the Paradox of Stasis: Models with Stabilizing Selection Explain Evolutionary Divergence on All Timescales: The American Naturalist.
Resumo
Testamos a capacidade de seis modelos de genética quantitativa de explicar a evolução de médias fenotípicas usando uma extensa base de dados compilada por Gingerich. Nossa abordagem difere de esforços passados em que usamos modelos explícitos de processo evolutivo, com parâmetros estimados de populações contemporâneas, para analisar uma grande amostra de dados de divergência em muitas escalas de tempo diferentes. Mostramos que um modelo de genética quantitativa fornece um bom ajuste aos dados de divergência fenotípica em escalas de tempo que variam de algumas gerações a 10 milhões de gerações. A característica chave deste modelo é um ótimo de aptidão que se move dentro de limites fixos. Por outro lado, um modelo de evolução neutra, modelos com um ótimo estacionário que sofre movimento browniano ou ruído branco, um modelo com um ótimo em movimento e um modelo de mudança de pico falham em explicar os dados na maioria ou todas as escalas de tempo. Discutimos nossos resultados dentro do quadro do conceito de paisagens adaptativas e zonas de Simpson. Nossa análise sugere que o processo subjacente que causa estase fenotípica é adaptação a um ótimo que se move dentro de uma zona adaptativa com fronteiras estáveis. Discutimos as implicações de nossos resultados para estudos comparativos e inferência de filogenia baseada em caracteres fenotípicos.
BibTeX
@article{doi101086510633,
author = "Estes, Suzanne e Arnold, Stevan J.",
title = "Resolving the Paradox of Stasis: Models with Stabilizing Selection Explain Evolutionary Divergence on All Timescales",
year = "2007",
journal = "The American Naturalist",
abstract = "Testamos a capacidade de seis modelos de genética quantitativa de explicar a evolução de médias fenotípicas usando uma extensa base de dados compilada por Gingerich. Nossa abordagem difere de esforços passados em que usamos modelos explícitos de processo evolutivo, com parâmetros estimados de populações contemporâneas, para analisar uma grande amostra de dados de divergência em muitas escalas de tempo diferentes. Mostramos que um modelo de genética quantitativa fornece um bom ajuste aos dados de divergência fenotípica em escalas de tempo que variam de algumas gerações a 10 milhões de gerações. A característica chave deste modelo é um ótimo de aptidão que se move dentro de limites fixos. Por outro lado, um modelo de evolução neutra, modelos com um ótimo estacionário que sofre movimento browniano ou ruído branco, um modelo com um ótimo em movimento e um modelo de mudança de pico falham em explicar os dados na maioria ou todas as escalas de tempo. Discutimos nossos resultados dentro do quadro do conceito de paisagens adaptativas e zonas de Simpson. Nossa análise sugere que o processo subjacente que causa estase fenotípica é adaptação a um ótimo que se move dentro de uma zona adaptativa com fronteiras estáveis. Discutimos as implicações de nossos resultados para estudos comparativos e inferência de filogenia baseada em caracteres fenotípicos.",
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doi = "10.1086/510633",
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32. Harmon, Luke J. e Weir, Jason T. e Brock, Chad D. e Glor, Richard E. e Challenger, Wendell, 2007, GEIGER: investigando radiações evolutivas: Bioinformatics.
DOI: 10.1093/bioinformatics/btm538
Resumo
Este software de código aberto é escrito inteiramente na linguagem R e está disponível gratuitamente através da Comprehensive R Archive Network (CRAN) em http://cran.r-project.org/.
BibTeX
@article{doi101093bioinformaticsbtm538,
author = "Harmon, Luke J. e Weir, Jason T. e Brock, Chad D. e Glor, Richard E. e Challenger, Wendell",
title = "GEIGER: investigando radiações evolutivas",
year = "2007",
journal = "Bioinformatics",
abstract = "Este software de código aberto é escrito inteiramente na linguagem R e está disponível gratuitamente através da Comprehensive R Archive Network (CRAN) em http://cran.r-project.org/.",
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33. Zhang, Qingfu e Li, Hui, 2007, MOEA/D: Um Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo Baseado em Decomposição: IEEE Transactions on Evolutionary Computation.
Resumo
A decomposição é uma estratégia básica na otimização multiobjetivo tradicional. No entanto, ainda não foi amplamente utilizada na otimização evolutiva multiobjetivo. Este artigo propõe um algoritmo evolutivo multiobjetivo baseado em decomposição (MOEA/D). Ele decompõe um problema de otimização multiobjetivo em vários subproblemas de otimização escalar e os otimiza simultaneamente. Cada subproblema é otimizado usando apenas informações de seus vários subproblemas vizinhos, o que faz com que o MOEA/D tenha menor complexidade computacional em cada geração do que o MOGLS e o algoritmo genético de ordenação não dominada II (NSGA-II). Resultados experimentais demonstraram que o MOEA/D com métodos de decomposição simples supera ou desempenha de forma semelhante ao MOGLS e NSGA-II em problemas de mochila 0-1 multiobjetivo e problemas de otimização multiobjetivo contínua. Mostrou-se que o MOEA/D usando normalização de objetivos pode lidar com objetivos com escalas muito diferentes, e o MOEA/D com um método avançado de decomposição pode gerar um conjunto de soluções muito bem distribuídas para instâncias de teste com três objetivos. A capacidade do MOEA/D com população pequena, a escalabilidade e a sensibilidade do MOEA/D também foram investigadas experimentalmente neste artigo.
BibTeX
@article{doi101109tevc2007892759,
author = "Zhang, Qingfu e Li, Hui",
title = "MOEA/D: Um Algoritmo Evolutivo Multiobjetivo Baseado em Decomposição",
year = "2007",
journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
abstract = "A decomposição é uma estratégia básica na otimização multiobjetivo tradicional. No entanto, ainda não foi amplamente utilizada na otimização evolutiva multiobjetivo. Este artigo propõe um algoritmo evolutivo multiobjetivo baseado em decomposição (MOEA/D). Ele decompõe um problema de otimização multiobjetivo em vários subproblemas de otimização escalar e os otimiza simultaneamente. Cada subproblema é otimizado usando apenas informações de seus vários subproblemas vizinhos, o que faz com que o MOEA/D tenha menor complexidade computacional em cada geração do que o MOGLS e o algoritmo genético de ordenação não dominada II (NSGA-II). Resultados experimentais demonstraram que o MOEA/D com métodos de decomposição simples supera ou desempenha de forma semelhante ao MOGLS e NSGA-II em problemas de mochila 0-1 multiobjetivo e problemas de otimização multiobjetivo contínua. Mostrou-se que o MOEA/D usando normalização de objetivos pode lidar com objetivos com escalas muito diferentes, e o MOEA/D com um método avançado de decomposição pode gerar um conjunto de soluções muito bem distribuídas para instâncias de teste com três objetivos. A capacidade do MOEA/D com população pequena, a escalabilidade e a sensibilidade do MOEA/D também foram investigadas experimentalmente neste artigo.",
url = "https://doi.org/10.1109/tevc.2007.892759",
doi = "10.1109/tevc.2007.892759",
openalex = "W2143381319",
references = "doi1010079780387367972, openalexw1595498733"
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34. Revell, Liam J. e Harmon, Luke J. e Collar, David C., 2008, Sinal Filogenético, Processo Evolutivo e Taxa: Systematic Biology.
DOI: 10.1080/10635150802302427
Resumo
Um avanço recente na análise comparativa filogenética de características contínuas tem sido a medição explícita e baseada em modelo do "sinal filogenético" em conjuntos de dados compostos por observações coletadas de espécies relacionadas por uma árvore filogenética. O sinal filogenético é uma medida da dependência estatística entre os valores de características das espécies devido às suas relações filogenéticas. Embora o sinal filogenético seja uma medida de padrão (dependência estatística), houve, não obstante, uma propensão generalizada na literatura de atribuir esse padrão a aspectos do processo evolutivo ou taxa. Isso pode ser devido, em parte, à percepção de que uma alta taxa evolutiva necessariamente resulta em baixo sinal filogenético; e, inversamente, que uma baixa taxa evolutiva ou seleção estabilizadora resulta em alto sinal filogenético (devido à alta semelhança resultante entre espécies relacionadas). Neste estudo, usamos simulações numéricas baseadas em indivíduos em árvores filogenéticas estocásticas para esclarecer a relação entre sinal filogenético, taxa e processo evolutivo. Sob o modelo mais simples para evolução de características quantitativas, deriva genética de taxa homogênea, não há relação entre taxa evolutiva e sinal filogenético. Para outras circunstâncias, como restrição funcional, seleção flutuante, conservadismo de nicho e heterogeneidade evolutiva, a relação entre processo, taxa e sinal filogenético é complexa. Por essas razões, recomendamos contra interpretações de processo evolutivo ou taxa baseadas em estimativas de sinal filogenético.
BibTeX
@article{doi10108010635150802302427,
author = "Revell, Liam J. e Harmon, Luke J. e Collar, David C.",
title = "Sinal Filogenético, Processo Evolutivo e Taxa",
year = "2008",
journal = "Systematic Biology",
abstract = {Um avanço recente na análise comparativa filogenética de características contínuas tem sido a medição explícita e baseada em modelo do "sinal filogenético" em conjuntos de dados compostos por observações coletadas de espécies relacionadas por uma árvore filogenética. O sinal filogenético é uma medida da dependência estatística entre os valores de características das espécies devido às suas relações filogenéticas. Embora o sinal filogenético seja uma medida de padrão (dependência estatística), houve, não obstante, uma propensão generalizada na literatura de atribuir esse padrão a aspectos do processo evolutivo ou taxa. Isso pode ser devido, em parte, à percepção de que uma alta taxa evolutiva necessariamente resulta em baixo sinal filogenético; e, inversamente, que uma baixa taxa evolutiva ou seleção estabilizadora resulta em alto sinal filogenético (devido à alta semelhança resultante entre espécies relacionadas). Neste estudo, usamos simulações numéricas baseadas em indivíduos em árvores filogenéticas estocásticas para esclarecer a relação entre sinal filogenético, taxa e processo evolutivo. Sob o modelo mais simples para evolução de características quantitativas, deriva genética de taxa homogênea, não há relação entre taxa evolutiva e sinal filogenético. Para outras circunstâncias, como restrição funcional, seleção flutuante, conservadismo de nicho e heterogeneidade evolutiva, a relação entre processo, taxa e sinal filogenético é complexa. Por essas razões, recomendamos contra interpretações de processo evolutivo ou taxa baseadas em estimativas de sinal filogenético.},
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35. Tattersall, Ian, 2008, Processos Evolutivos: O Mundo desde os Inícios até 4000 a.C.: p. 1-17.
DOI: 10.1093/oso/9780195167122.003.0001
Resumo
É impossível para os seres humanos compreender plenamente a si mesmos ou a sua longa história pré-humana sem conhecer algo sobre o processo (ou, melhor dizendo, processos) pelo qual a nossa espécie notável se tornou o que é. Isto é, como (quase) todos sabem, a evolução. E, embora a maioria de nós tenha uma vaga ideia do que a evolução trata, poucos percebem exatamente quantos fatores têm sido tipicamente envolvidos nas histórias evolutivas que deram origem à diversidade do mundo vivo de hoje. Pois a evolução não é, como muitas vezes acreditamos, um processo simples e linear; pelo contrário, é uma questão desordenada envolvendo muitas causas e influências diferentes.
BibTeX
@incollection{tattersall2008evolutionary,
author = "Tattersall, Ian",
title = "Processos Evolutivos",
year = "2008",
booktitle = "O Mundo desde os Inícios até 4000 a.C.",
abstract = "É impossível para os seres humanos compreender plenamente a si mesmos ou a sua longa história pré-humana sem conhecer algo sobre o processo (ou, melhor dizendo, processos) pelo qual a nossa espécie notável se tornou o que é. Isto é, como (quase) todos sabem, a evolução. E, embora a maioria de nós tenha uma vaga ideia do que a evolução trata, poucos percebem exatamente quantos fatores têm sido tipicamente envolvidos nas histórias evolutivas que deram origem à diversidade do mundo vivo de hoje. Pois a evolução não é, como muitas vezes acreditamos, um processo simples e linear; pelo contrário, é uma questão desordenada envolvendo muitas causas e influências diferentes.",
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openalex = "W4388057727",
pages = "1-17"
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36. Holt, Robert D., 2009, Trazer o nicho de Hutchinson para o século XXI: Perspectivas ecológicas e evolutivas: Proceedings of the National Academy of Sciences.
Resumo
G. Evelyn Hutchinson, há mais de meio século, propôs que se poderia caracterizar o nicho ecológico de uma espécie como um mapeamento abstrato da dinâmica populacional sobre um espaço ambiental, cujos eixos são fatores abióticos e bióticos que influenciam as taxas de natalidade e mortalidade. Se um habitat possui condições dentro do nicho de uma espécie, uma população deve persistir sem imigração de fontes externas, ao passo que, se as condições estiverem fora do nicho, ela enfrenta extinção. As análises dos nichos das espécies são essenciais para compreender os controles sobre os limites geográficos de distribuição das espécies e como esses limites podem mudar em nosso mundo em rápida transformação. Desenvolvimentos recentes na ecologia e na biologia evolutiva sugerem que é hora de rever e refinar o conceito de nicho de Hutchinson. Após revisar técnicas para quantificar nichos, examino sutilezas que surgem devido aos impactos que as espécies têm sobre seus próprios ambientes, a modulação dependente da densidade de como os indivíduos experimentam os ambientes e a interação entre dispersão e heterogeneidade temporal na determinação da persistência populacional. Além disso, o registro evolutivo em todas as escalas de tempo revela um espectro de taxas de mudança nos nichos das espécies, desde a rápida evolução de nichos até a profunda conservação de nichos. Desafios substanciais relacionados à dimensão evolutiva do nicho de Hutchinson incluem quantificar a magnitude da variação intraspecífica e em nível de clade evoluída em nichos e compreender os fatores que governam onde, ao longo do espectro de taxas evolutivas potenciais, qualquer linhagem específica se encontra. Um corpo crescente de teoria fornece elementos de um quadro conceitual para entender a conservação e a evolução de nichos, abrindo caminho para uma teoria evolutiva do nicho.
BibTeX
@article{doi101073pnas0905137106,
author = "Holt, Robert D.",
title = "Trazer o nicho de Hutchinson para o século XXI: Perspectivas ecológicas e evolutivas",
year = "2009",
journal = "Proceedings of the National Academy of Sciences",
abstract = "G. Evelyn Hutchinson, há mais de meio século, propôs que se poderia caracterizar o nicho ecológico de uma espécie como um mapeamento abstrato da dinâmica populacional sobre um espaço ambiental, cujos eixos são fatores abióticos e bióticos que influenciam as taxas de natalidade e mortalidade. Se um habitat possui condições dentro do nicho de uma espécie, uma população deve persistir sem imigração de fontes externas, ao passo que, se as condições estiverem fora do nicho, ela enfrenta extinção. As análises dos nichos das espécies são essenciais para compreender os controles sobre os limites geográficos de distribuição das espécies e como esses limites podem mudar em nosso mundo em rápida transformação. Desenvolvimentos recentes na ecologia e na biologia evolutiva sugerem que é hora de rever e refinar o conceito de nicho de Hutchinson. Após revisar técnicas para quantificar nichos, examino sutilezas que surgem devido aos impactos que as espécies têm sobre seus próprios ambientes, a modulação dependente da densidade de como os indivíduos experimentam os ambientes e a interação entre dispersão e heterogeneidade temporal na determinação da persistência populacional. Além disso, o registro evolutivo em todas as escalas de tempo revela um espectro de taxas de mudança nos nichos das espécies, desde a rápida evolução de nichos até a profunda conservação de nichos. Desafios substanciais relacionados à dimensão evolutiva do nicho de Hutchinson incluem quantificar a magnitude da variação intraspecífica e em nível de clade evoluída em nichos e compreender os fatores que governam onde, ao longo do espectro de taxas evolutivas potenciais, qualquer linhagem específica se encontra. Um corpo crescente de teoria fornece elementos de um quadro conceitual para entender a conservação e a evolução de nichos, abrindo caminho para uma teoria evolutiva do nicho.",
url = "https://doi.org/10.1073/pnas.0905137106",
doi = "10.1073/pnas.0905137106",
openalex = "W2015873058",
references = "doi101086510633, openalexw332631162"
}
37. McGlothlin, Joel W. e Moore, Allen J. e Wolf, Jason B. e Brodie, Edmund D., 2010, FENÓTIPOS INTERAGENTES E O PROCESSO EVOLUTIVO. III. EVOLUÇÃO SOCIAL: Evolução.
DOI: 10.1111/j.1558-5646.2010.01012.x
Resumo
Interações entre conspecíficos influenciam a evolução social através de dois caminhos distintos, mas intimamente relacionados. Primeiro, elas fornecem a oportunidade para efeitos genéticos indiretos (EGIs), onde genes expressos em um indivíduo influenciam a expressão de traços em outros. Segundo, as interações podem gerar seleção social quando traços expressos em um indivíduo influenciam a aptidão de outros. Aqui, apresentamos um modelo genético quantitativo da evolução de traços multivariados que integra os efeitos tanto dos EGIs quanto da seleção social, que anteriormente foram modelados independentemente. Mostramos que a seleção social afeta a mudança evolutiva sempre que o valor de reprodução de um indivíduo covaria com o fenótipo de seus parceiros sociais. Essa covariância pode ser criada tanto pela parentesco quanto pelos EGIs, que são mostrados como tendo papéis paralelos na determinação da resposta evolutiva. Mostramos que a seleção social é central para a estimativa da aptidão inclusiva e derivamos uma versão da regra de Hamilton mostrando os efeitos simétricos do parentesco e dos EGIs na evolução do altruísmo. Ilustramos a utilidade de nossa abordagem usando o altruísmo, bigodes verdes, agressão e armas como exemplos. Nosso modelo fornece uma equação preditiva geral para a evolução de fenótipos sociais que abrange casos específicos como seleção de parentesco e reciprocidade. Os parâmetros podem ser medidos empiricamente, e enfatizamos a importância de considerar tanto os EGIs quanto a seleção social, além do parentesco, ao testar hipóteses sobre a evolução social.
BibTeX
@article{doi101111j15585646201001012x,
author = "McGlothlin, Joel W. e Moore, Allen J. e Wolf, Jason B. e Brodie, Edmund D.",
title = "FENÓTIPOS INTERAGENTES E O PROCESSO EVOLUTIVO. III. EVOLUÇÃO SOCIAL",
year = "2010",
journal = "Evolução",
abstract = "Interações entre conspecíficos influenciam a evolução social através de dois caminhos distintos, mas intimamente relacionados. Primeiro, elas fornecem a oportunidade para efeitos genéticos indiretos (EGIs), onde genes expressos em um indivíduo influenciam a expressão de traços em outros. Segundo, as interações podem gerar seleção social quando traços expressos em um indivíduo influenciam a aptidão de outros. Aqui, apresentamos um modelo genético quantitativo da evolução de traços multivariados que integra os efeitos tanto dos EGIs quanto da seleção social, que anteriormente foram modelados independentemente. Mostramos que a seleção social afeta a mudança evolutiva sempre que o valor de reprodução de um indivíduo covaria com o fenótipo de seus parceiros sociais. Essa covariância pode ser criada tanto pela parentesco quanto pelos EGIs, que são mostrados como tendo papéis paralelos na determinação da resposta evolutiva. Mostramos que a seleção social é central para a estimativa da aptidão inclusiva e derivamos uma versão da regra de Hamilton mostrando os efeitos simétricos do parentesco e dos EGIs na evolução do altruísmo. Ilustramos a utilidade de nossa abordagem usando o altruísmo, bigodes verdes, agressão e armas como exemplos. Nosso modelo fornece uma equação preditiva geral para a evolução de fenótipos sociais que abrange casos específicos como seleção de parentesco e reciprocidade. Os parâmetros podem ser medidos empiricamente, e enfatizamos a importância de considerar tanto os EGIs quanto a seleção social, além do parentesco, ao testar hipóteses sobre a evolução social.",
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doi = "10.1111/j.1558-5646.2010.01012.x",
openalex = "W1806377556",
references = "doi1010160022519364900384, doi1010160022519364900396, doi101086303168, doi101086406755, doi101093oso97801951223430010001, doi101111j14209101200801681x, doi101111j155856461983tb00236x, doi101126science7466396, doi101534genetics106062711, doi1023072529912, doi104159harvard9780674865327, doi105962bhltitle27468, goodnight1992contextual, openalexw2624262714"
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38. Lavergne, Sébastien e Mouquet, Nicolas e Thuiller, Wilfried e Ronce, Ophélie, 2010, Biodiversidade e Mudanças Climáticas: Integrando Respostas Evolutivas e Ecológicas de Espécies e Comunidades: Annual Review of Ecology Evolution and Systematics.
DOI: 10.1146/annurev-ecolsys-102209-144628
Resumo
Os cientistas de hoje enfrentam o enorme desafio de prever como as mudanças climáticas afetarão as distribuições de espécies e assemblagens de espécies. Para isso, os ecologistas estão usando amplamente modelos fenomenológicos de distribuição de espécies que dependem principalmente do conceito de nicho de espécie e geralmente ignoram a demografia das espécies, o potencial adaptativo das espécies e as interações bióticas. Esta revisão examina o papel potencial da disciplina sintética emergente de ecologia evolutiva de comunidades na melhoria da nossa compreensão de como as mudanças climáticas alterarão a futura distribuição da biodiversidade. Revisamos avanços teóricos e empíricos sobre o papel da evolução do nicho, interações interespecíficas e sua interação na alteração das faixas geográficas das espécies e na montagem de comunidades. Discutimos maneiras potenciais de integrar feedbacks complexos entre ecologia e evolução na previsão ecológica. Também apontamos para uma série de ressalvas na nossa compreensão das consequências eco-evolutivas das mudanças climáticas e destacamos vários desafios para futuras pesquisas.
BibTeX
@article{doi101146annurevecolsys102209144628,
author = "Lavergne, Sébastien e Mouquet, Nicolas e Thuiller, Wilfried e Ronce, Ophélie",
title = "Biodiversidade e Mudanças Climáticas: Integrando Respostas Evolutivas e Ecológicas de Espécies e Comunidades",
year = "2010",
journal = "Annual Review of Ecology Evolution and Systematics",
abstract = "Os cientistas de hoje enfrentam o enorme desafio de prever como as mudanças climáticas afetarão as distribuições de espécies e assemblagens de espécies. Para isso, os ecologistas estão usando amplamente modelos fenomenológicos de distribuição de espécies que dependem principalmente do conceito de nicho de espécie e geralmente ignoram a demografia das espécies, o potencial adaptativo das espécies e as interações bióticas. Esta revisão examina o papel potencial da disciplina sintética emergente de ecologia evolutiva de comunidades na melhoria da nossa compreensão de como as mudanças climáticas alterarão a futura distribuição da biodiversidade. Revisamos avanços teóricos e empíricos sobre o papel da evolução do nicho, interações interespecíficas e sua interação na alteração das faixas geográficas das espécies e na montagem de comunidades. Discutimos maneiras potenciais de integrar feedbacks complexos entre ecologia e evolução na previsão ecológica. Também apontamos para uma série de ressalvas na nossa compreensão das consequências eco-evolutivas das mudanças climáticas e destacamos vários desafios para futuras pesquisas.",
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doi = "10.1146/annurev-ecolsys-102209-144628",
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references = "doi101038nature01286, doi10108010635150802302427, doi101093oso97801985052350010001, doi101098rstb20090012, doi101111j13652435200701275x, doi101111j13652435200701278x, doi101111j13652435200701289x, doi101111j14610248200500792x, doi101111j14610248200500812x, doi101146annurevecolsys110308120159, doi101146annurevecolsys110308120317, doi101146annurevecolsys311343, doi101146annurevecolsys37091305110100, doi1015159780691206912, doi1023072260079, doi1023073071998, doi105860choice185809, doi105962bhltitle59991, openalexw2045291252, openalexw2151235472"
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39. Zhou, Aimin e Qu, Boyang e Li, Hui e Zhao, Shi-Zheng e Suganthan, Ponnuthurai Nagaratnam e Zhang, Qingfu, 2011, Algoritmos evolutivos multiobjetivo: Uma revisão do estado da arte: Swarm and Evolutionary Computation.
DOI: 10.1016/j.swevo.2011.03.001
BibTeX
@article{doi101016jswevo201103001,
author = "Zhou, Aimin e Qu, Boyang e Li, Hui e Zhao, Shi-Zheng e Suganthan, Ponnuthurai Nagaratnam e Zhang, Qingfu",
title = "Algoritmos evolutivos multiobjetivo: Uma revisão do estado da arte",
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journal = "Swarm and Evolutionary Computation",
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references = "doi101109tevc20092021467"
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40. Hoffmann, Ary A. e Sgrò, Carla M., 2011, Mudanças climáticas e adaptação evolutiva: Nature.
BibTeX
@article{doi101038nature09670,
author = "Hoffmann, Ary A. e Sgrò, Carla M.",
title = "Mudanças climáticas e adaptação evolutiva",
year = "2011",
journal = "Nature",
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doi = "10.1038/nature09670",
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41. Schoener, Thomas W., 2011, A Nova Síntese: Compreendendo a Interação entre Dinâmicas Evolutivas e Ecológicas: Science.
Resumo
O efeito da mudança ecológica sobre a evolução tem sido há muito tempo um foco da pesquisa científica. O inverso—como as dinâmicas evolutivas afetam as características ecológicas—apenas recentemente chamou nossa atenção, no entanto, com a realização de que a evolução pode ocorrer em escalas de tempo ecológicas. Esta nova direção causal destacada e o ciclo de feedback implícito—dinâmicas eco-evolutivas—está revitalizando tanto ecólogos quanto evolucionistas e embaçando a distinção entre eles. Apesar de alguns estudos relevantes recentes, a importância do caminho da evolução para a ecologia através dos sistemas ainda é desconhecida. Apenas um esforço extenso de pesquisa envolvendo múltiplas abordagens experimentais—particularmente experimentos de campo de longo prazo—sobre uma variedade de comunidades ecológicas fornecerá a resposta.
BibTeX
@article{doi101126science1193954,
author = "Schoener, Thomas W.",
title = "A Nova Síntese: Compreendendo a Interação entre Dinâmicas Evolutivas e Ecológicas",
year = "2011",
journal = "Science",
abstract = "O efeito da mudança ecológica sobre a evolução tem sido há muito tempo um foco da pesquisa científica. O inverso—como as dinâmicas evolutivas afetam as características ecológicas—apenas recentemente chamou nossa atenção, no entanto, com a realização de que a evolução pode ocorrer em escalas de tempo ecológicas. Esta nova direção causal destacada e o ciclo de feedback implícito—dinâmicas eco-evolutivas—está revitalizando tanto ecólogos quanto evolucionistas e embaçando a distinção entre eles. Apesar de alguns estudos relevantes recentes, a importância do caminho da evolução para a ecologia através dos sistemas ainda é desconhecida. Apenas um esforço extenso de pesquisa envolvendo múltiplas abordagens experimentais—particularmente experimentos de campo de longo prazo—sobre uma variedade de comunidades ecológicas fornecerá a resposta.",
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doi = "10.1126/science.1193954",
openalex = "W2083310645",
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}
42. Reed, Patrick M. e Hadka, David e Herman, Jonathan D. e Kasprzyk, Joseph e Kollat, Joshua B., 2012, Otimização multiobjetivo evolutiva em recursos hídricos: O passado, presente e futuro: Advances in Water Resources.
DOI: 10.1016/j.advwatres.2012.01.005
BibTeX
@article{doi101016jadvwatres201201005,
author = "Reed, Patrick M. e Hadka, David e Herman, Jonathan D. e Kasprzyk, Joseph e Kollat, Joshua B.",
title = "Otimização multiobjetivo evolutiva em recursos hídricos: O passado, presente e futuro",
year = "2012",
journal = "Advances in Water Resources",
url = "https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2012.01.005",
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openalex = "W2089678632",
references = "doi101061ascewr194354520000053"
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43. Pigot, Alex L. e Tobias, Joseph A., 2012, Interações entre espécies limitam a expansão do alcance geográfico ao longo do tempo evolutivo: Ecology Letters.
Resumo
Se as interações bióticas limitam os alcances geográficos tem sido controverso há muito tempo, e análises tradicionais de padrões de distribuição estáticos fizeram pouco progresso para resolver esse debate. Aqui, usamos uma abordagem filogenética inovadora para testar se as interações bióticas limitam a transição para simpatria secundária após a especiação. Aplicando esse quadro temporal a um clado diverso de aves passeriformes (Furnariidae), rejeitamos modelos de sobreposição de alcance geográfico limitados puramente pela dispersão ou restrições ambientais, e mostramos, em vez disso, que as taxas de simpatria secundária estão positivamente associadas tanto à distância filogenética quanto à distância morfológica entre as espécies. Assim, as taxas de transição para simpatria aumentam com o tempo desde a divergência e aceleram conforme as diferenças ecológicas entre as espécies se acumulam. Em conjunto, esses resultados fornecem fortes evidências empíricas de que as interações bióticas — e principalmente a competição ecológica — limitam as distribuições das espécies em grandes escalas espaciais e temporais. Eles também oferecem métricas baseadas em filogenia e características pelas quais essas interações podem ser incorporadas em modelos de previsão ecológica.
BibTeX
@article{doi101111ele12043,
author = "Pigot, Alex L. e Tobias, Joseph A.",
title = "Interações entre espécies limitam a expansão do alcance geográfico ao longo do tempo evolutivo",
year = "2012",
journal = "Ecology Letters",
abstract = "Se as interações bióticas limitam os alcances geográficos tem sido controverso há muito tempo, e análises tradicionais de padrões de distribuição estáticos fizeram pouco progresso para resolver esse debate. Aqui, usamos uma abordagem filogenética inovadora para testar se as interações bióticas limitam a transição para simpatria secundária após a especiação. Aplicando esse quadro temporal a um clado diverso de aves passeriformes (Furnariidae), rejeitamos modelos de sobreposição de alcance geográfico limitados puramente pela dispersão ou restrições ambientais, e mostramos, em vez disso, que as taxas de simpatria secundária estão positivamente associadas tanto à distância filogenética quanto à distância morfológica entre as espécies. Assim, as taxas de transição para simpatria aumentam com o tempo desde a divergência e aceleram conforme as diferenças ecológicas entre as espécies se acumulam. Em conjunto, esses resultados fornecem fortes evidências empíricas de que as interações bióticas — e principalmente a competição ecológica — limitam as distribuições das espécies em grandes escalas espaciais e temporais. Eles também oferecem métricas baseadas em filogenia e características pelas quais essas interações podem ser incorporadas em modelos de previsão ecológica.",
url = "https://doi.org/10.1111/ele.12043",
doi = "10.1111/ele.12043",
openalex = "W2009833968",
references = "doi101073pnas1014503108"
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44. Hadka, David e Reed, Patrick M., 2012, Borg: Um Framework de Computação Evolutiva Multiobjetivo Auto-Adaptativo: Computação Evolutiva.
Resumo
Este estudo apresenta o algoritmo evolutivo multiobjetivo Borg (MOEA) para otimização multiobjetivo e multimodal. O MOEA Borg combina ε-dominância, uma medida de velocidade de convergência chamada ε-progresso, reinicializações aleatórias e recombinação multioperador auto-adaptativa em um framework de otimização unificado. Um estudo comparativo em 33 instâncias de 18 problemas de teste dos conjuntos de teste DTLZ, WFG e CEC 2009 demonstra que o Borg atinge ou supera seis MOEAs de última geração na maioria dos problemas testados. O desempenho para cada problema de teste é avaliado usando uma amostragem de hipercubo latino de 1.000 pontos do espaço de parametrização viável de cada algoritmo. O desempenho estatístico de cada parametrização de MOEA amostrada é avaliado usando 50 ensaios de sementes aleatórias replicadas. O MOEA Borg não é um único algoritmo; em vez disso, representa uma classe de algoritmos cujos operadores são selecionados adaptativamente com base no problema. A descoberta adaptativa de operadores-chave é de particular importância para avaliar como os operadores de variação melhoram a busca para problemas complexos multiobjetivo.
BibTeX
@article{doi101162evcoa00075,
author = "Hadka, David e Reed, Patrick M.",
title = "Borg: Um Framework de Computação Evolutiva Multiobjetivo Auto-Adaptativo",
year = "2012",
journal = "Computação Evolutiva",
abstract = "Este estudo apresenta o algoritmo evolutivo multiobjetivo Borg (MOEA) para otimização multiobjetivo e multimodal. O MOEA Borg combina ε-dominância, uma medida de velocidade de convergência chamada ε-progresso, reinicializações aleatórias e recombinação multioperador auto-adaptativa em um framework de otimização unificado. Um estudo comparativo em 33 instâncias de 18 problemas de teste dos conjuntos de teste DTLZ, WFG e CEC 2009 demonstra que o Borg atinge ou supera seis MOEAs de última geração na maioria dos problemas testados. O desempenho para cada problema de teste é avaliado usando uma amostragem de hipercubo latino de 1.000 pontos do espaço de parametrização viável de cada algoritmo. O desempenho estatístico de cada parametrização de MOEA amostrada é avaliado usando 50 ensaios de sementes aleatórias replicadas. O MOEA Borg não é um único algoritmo; em vez disso, representa uma classe de algoritmos cujos operadores são selecionados adaptativamente com base no problema. A descoberta adaptativa de operadores-chave é de particular importância para avaliar como os operadores de variação melhoram a busca para problemas complexos multiobjetivo.",
url = "https://doi.org/10.1162/evco\_a\_00075",
doi = "10.1162/evco\_a\_00075",
openalex = "W2167757882",
references = "doi101061ascewr194354520000053"
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45. Leinonen, Tuomas e McCairns, R. J. Scott e O’Hara, Robert B. e Merilä, Juha, 2013, QST–FST comparisons: insights evolutivos e ecológicos da heterogeneidade genômica: Nature Reviews Genetics.
BibTeX
@article{doi101038nrg3395,
author = "Leinonen, Tuomas e McCairns, R. J. Scott e O’Hara, Robert B. e Merilä, Juha",
title = "QST–FST comparisons: insights evolutivos e ecológicos da heterogeneidade genômica",
year = "2013",
journal = "Nature Reviews Genetics",
url = "https://doi.org/10.1038/nrg3395",
doi = "10.1038/nrg3395",
openalex = "W2018112412",
references = "doi101073pnas0507648103, doi101111j14209101200701445x"
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46. Deb, Kalyanmoy e Jain, Himanshu, 2013, An Evolutionary Many-Objective Optimization Algorithm Using Reference-Point-Based Nondominated Sorting Approach, Part I: Solving Problems With Box Constraints: IEEE Transactions on Evolutionary Computation.
DOI: 10.1109/tevc.2013.2281535
Resumo
Após desenvolver algoritmos de otimização multiobjetivo usando métodos de otimização evolutiva e demonstrar sua utilidade em vários problemas práticos envolvendo principalmente dois e três objetivos, agora há uma crescente necessidade de desenvolver algoritmos de otimização evolutiva multiobjetivo (EMO) para lidar com problemas de otimização multiobjetivo (com quatro ou mais objetivos). Neste artigo, reconhecemos alguns esforços recentes e discutimos várias direções viáveis para desenvolver um potencial algoritmo EMO para resolver problemas de otimização multiobjetivo. Em seguida, sugerimos um algoritmo evolutivo multiobjetivo baseado em pontos de referência seguindo o framework NSGA-II (chamamos de NSGA-III) que enfatiza membros da população que são não dominados, mas próximos a um conjunto de pontos de referência fornecidos. O NSGA-III proposto é aplicado a vários problemas de teste multiobjetivo com três a 15 objetivos e comparado com duas versões de um algoritmo EMO recentemente sugerido (MOEA/D). Embora cada um dos dois métodos MOEA/D funcione bem em diferentes classes de problemas, o NSGA-III proposto é encontrado para produzir resultados satisfatórios em todos os problemas considerados neste artigo. Este artigo apresenta resultados sobre problemas não restritos, e o artigo subsequente considera restrições e outras especialidades no tratamento de problemas de otimização multiobjetivo.
BibTeX
@article{doi101109tevc20132281535,
author = "Deb, Kalyanmoy e Jain, Himanshu",
title = "An Evolutionary Many-Objective Optimization Algorithm Using Reference-Point-Based Nondominated Sorting Approach, Part I: Solving Problems With Box Constraints",
year = "2013",
journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
abstract = "Após desenvolver algoritmos de otimização multiobjetivo usando métodos de otimização evolutiva e demonstrar sua utilidade em vários problemas práticos envolvendo principalmente dois e três objetivos, agora há uma crescente necessidade de desenvolver algoritmos de otimização evolutiva multiobjetivo (EMO) para lidar com problemas de otimização multiobjetivo (com quatro ou mais objetivos). Neste artigo, reconhecemos alguns esforços recentes e discutimos várias direções viáveis para desenvolver um potencial algoritmo EMO para resolver problemas de otimização multiobjetivo. Em seguida, sugerimos um algoritmo evolutivo multiobjetivo baseado em pontos de referência seguindo o framework NSGA-II (chamamos de NSGA-III) que enfatiza membros da população que são não dominados, mas próximos a um conjunto de pontos de referência fornecidos. O NSGA-III proposto é aplicado a vários problemas de teste multiobjetivo com três a 15 objetivos e comparado com duas versões de um algoritmo EMO recentemente sugerido (MOEA/D). Embora cada um dos dois métodos MOEA/D funcione bem em diferentes classes de problemas, o NSGA-III proposto é encontrado para produzir resultados satisfatórios em todos os problemas considerados neste artigo. Este artigo apresenta resultados sobre problemas não restritos, e o artigo subsequente considera restrições e outras especialidades no tratamento de problemas de otimização multiobjetivo.",
url = "https://doi.org/10.1109/tevc.2013.2281535",
doi = "10.1109/tevc.2013.2281535",
openalex = "W2022485595",
references = "doi101109tevc20092021467, openalexw1595498733"
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47. Alberto, Florian e Aitken, Sally N. e Alı́a, Ricardo e González‐Martínez, Santiago C. e Hänninen, Heikki e Kremer, Antoine e Lefèvre, François e Lenormand, Thomas e Yeaman, Sam e Whetten, Ross e Savolainen, Outi, 2013, Potencial para respostas evolutivas às mudanças climáticas – evidências de populações de árvores: Global Change Biology.
Resumo
Respostas evolutivas são necessárias para que populações de árvores possam acompanhar as mudanças climáticas. Resultados de experimentos de jardim comum de 250 anos mostram que a maioria das árvores florestais evoluiu adaptação local, como evidenciado pela diferenciação adaptativa de populações em características quantitativas, refletindo as condições ambientais de origem das populações. Com base nos padrões de variação quantitativa para 19 características relacionadas à adaptação estudadas em 59 espécies de árvores (principalmente espécies temperadas e boreais do hemisfério norte), descobrimos que a diferenciação genética entre populações e variação clinal ao longo de gradientes ambientais foram muito comuns (respectivamente, 90% e 78% dos casos). Assim, responder às mudanças climáticas provavelmente exigirá que as características quantitativas das populações novamente correspondam aos seus ambientes. Examinamos que tipo de informação é necessária para avaliar o potencial de resposta e que informação já está disponível. Revisamos os modelos genéticos relacionados às respostas à seleção e o que é conhecido atualmente sobre a base genética das características. Abordamos problemas especiais encontrados nas margens de distribuição e destacamos a necessidade de mais modelagem para entender questões específicas nas margens sul e norte. Precisamos de novos experimentos de jardim comum para espécies menos conhecidas. Para espécies extensivamente estudadas, novos experimentos são necessários fora das faixas atuais. Melhorar a informação genômica permitirá uma melhor previsão das respostas. Interações competitivas e outras dentro de espécies e interações entre espécies merecem mais consideração. Apesar dos longos tempos de geração, o forte background em genética quantitativa e os crescentes recursos genômicos tornam as árvores florestais espécies úteis para pesquisa sobre mudanças climáticas. A maior resposta adaptativa é esperada quando as populações são grandes, têm alta variabilidade genética, a seleção é forte e há oportunidade ecológica para o estabelecimento de genótipos melhor adaptados.
BibTeX
@article{doi101111gcb12181,
author = "Alberto, Florian e Aitken, Sally N. e Alı́a, Ricardo e González‐Martínez, Santiago C. e Hänninen, Heikki e Kremer, Antoine e Lefèvre, François e Lenormand, Thomas e Yeaman, Sam e Whetten, Ross e Savolainen, Outi",
title = "Potencial para respostas evolutivas às mudanças climáticas – evidências de populações de árvores",
year = "2013",
journal = "Global Change Biology",
abstract = "Respostas evolutivas são necessárias para que populações de árvores possam acompanhar as mudanças climáticas. Resultados de experimentos de jardim comum de 250 anos mostram que a maioria das árvores florestais evoluiu adaptação local, como evidenciado pela diferenciação adaptativa de populações em características quantitativas, refletindo as condições ambientais de origem das populações. Com base nos padrões de variação quantitativa para 19 características relacionadas à adaptação estudadas em 59 espécies de árvores (principalmente espécies temperadas e boreais do hemisfério norte), descobrimos que a diferenciação genética entre populações e variação clinal ao longo de gradientes ambientais foram muito comuns (respectivamente, 90\% e 78\% dos casos). Assim, responder às mudanças climáticas provavelmente exigirá que as características quantitativas das populações novamente correspondam aos seus ambientes. Examinamos que tipo de informação é necessária para avaliar o potencial de resposta e que informação já está disponível. Revisamos os modelos genéticos relacionados às respostas à seleção e o que é conhecido atualmente sobre a base genética das características. Abordamos problemas especiais encontrados nas margens de distribuição e destacamos a necessidade de mais modelagem para entender questões específicas nas margens sul e norte. Precisamos de novos experimentos de jardim comum para espécies menos conhecidas. Para espécies extensivamente estudadas, novos experimentos são necessários fora das faixas atuais. Melhorar a informação genômica permitirá uma melhor previsão das respostas. Interações competitivas e outras dentro de espécies e interações entre espécies merecem mais consideração. Apesar dos longos tempos de geração, o forte background em genética quantitativa e os crescentes recursos genômicos tornam as árvores florestais espécies úteis para pesquisa sobre mudanças climáticas. A maior resposta adaptativa é esperada quando as populações são grandes, têm alta variabilidade genética, a seleção é forte e há oportunidade ecológica para o estabelecimento de genótipos melhor adaptados.",
url = "https://doi.org/10.1111/gcb.12181",
doi = "10.1111/gcb.12181",
openalex = "W2152279961",
references = "doi101111j00221112200400433x, doi101111j14209101200701445x"
}
48. Maier, Holger R. e Kapelan, Zoran e Kasprzyk, Joseph e Kollat, Joshua B. e Matott, L. Shawn e da Conceição Cunha, Maria e Dandy, Graeme C. e Gibbs, Matthew S. e Keedwell, Edward e Marchi, Angela e Ostfeld, Avi e Savić, Dragan e Solomatine, Dimitri e Vrugt, Jasper A. e Zecchin, Aaron C. e Minsker, Barbara e Barbour, Emily e Kuczera, G. e Pasha, Fayzul e Castelletti, Andrea e Giuliani, Matteo e Reed, Patrick M., 2014, Algoritmos evolutivos e outras metaheurísticas em recursos hídricos: Status atual, desafios de pesquisa e direções futuras: Environmental Modelling & Software.
DOI: 10.1016/j.envsoft.2014.09.013
BibTeX
@article{doi101016jenvsoft201409013,
author = "Maier, Holger R. e Kapelan, Zoran e Kasprzyk, Joseph e Kollat, Joshua B. e Matott, L. Shawn e da Conceição Cunha, Maria e Dandy, Graeme C. e Gibbs, Matthew S. e Keedwell, Edward e Marchi, Angela e Ostfeld, Avi e Savić, Dragan e Solomatine, Dimitri e Vrugt, Jasper A. e Zecchin, Aaron C. e Minsker, Barbara e Barbour, Emily e Kuczera, G. e Pasha, Fayzul e Castelletti, Andrea e Giuliani, Matteo e Reed, Patrick M.",
title = "Algoritmos evolutivos e outras metaheurísticas em recursos hídricos: Status atual, desafios de pesquisa e direções futuras",
year = "2014",
journal = "Environmental Modelling \& Software",
url = "https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.09.013",
doi = "10.1016/j.envsoft.2014.09.013",
openalex = "W2108750696",
references = "doi101016jpaerosci200502001, doi1010292011wr011527, doi101061ascewr194354520000053, doi10108003052159508941193"
}
49. Rabosky, Daniel L. e Gründler, Michael C. e Anderson, Carlos e Title, Pascal O. e Shi, Jeff J. e Brown, Joseph W. e Huang, Huateng e Larson, Joanna G., 2014, BAMM tools: um pacote R para a análise de dinâmicas evolutivas em árvores filogenéticas: Methods in Ecology and Evolution.
Resumo
Resumo Compreender as dinâmicas de especiação, extinção e evolução fenotípica é um desafio central na biologia evolutiva. Aqui, apresentamos as ferramentas BAMM, um pacote r para a análise e visualização de dinâmicas macroevolutivas em árvores filogenéticas. As ferramentas BAMM são um pacote complementar ao BAMM, um programa de código aberto para análises de MCMC de salto reversível de diversificação e evolução de traços. As funções nas ferramentas BAMM operam diretamente na saída do programa BAMM. O pacote está orientado para reconstruir e visualizar mudanças nas taxas evolutivas ao longo do tempo e entre clados em um framework estatístico bayesiano. As ferramentas BAMM permitem aos usuários extrair conjuntos credíveis de mudanças de diversificação e identificar histórias de diversificação com a probabilidade a posteriori máxima. Os usuários podem comparar o ajuste de modelos alternativos de diversificação usando fatores de Bayes e comparando diretamente as probabilidades posteriores dos modelos. Ao fornecer um framework robusto para quantificar a incerteza nas dinâmicas macroevolutivas, as ferramentas BAMM facilitarão a inferência sobre a mistura complexa de processos que moldaram a distribuição de espécies e fenótipos em toda a árvore da vida.
BibTeX
@article{doi1011112041210x12199,
author = "Rabosky, Daniel L. and Gründler, Michael C. and Anderson, Carlos and Title, Pascal O. and Shi, Jeff J. and Brown, Joseph W. and Huang, Huateng and Larson, Joanna G.",
title = "BAMM tools: an R package for the analysis of evolutionary dynamics on phylogenetic trees",
year = "2014",
journal = "Methods in Ecology and Evolution",
abstract = "Resumo Compreender as dinâmicas de especiação, extinção e evolução fenotípica é um desafio central na biologia evolutiva. Aqui, apresentamos as ferramentas BAMM, um pacote r para a análise e visualização de dinâmicas macroevolutivas em árvores filogenéticas. As ferramentas BAMM são um pacote complementar ao BAMM, um programa de código aberto para análises de MCMC de salto reversível de diversificação e evolução de traços. As funções nas ferramentas BAMM operam diretamente na saída do programa BAMM. O pacote está orientado para reconstruir e visualizar mudanças nas taxas evolutivas ao longo do tempo e entre clados em um framework estatístico bayesiano. As ferramentas BAMM permitem aos usuários extrair conjuntos credíveis de mudanças de diversificação e identificar histórias de diversificação com a probabilidade a posteriori máxima. Os usuários podem comparar o ajuste de modelos alternativos de diversificação usando fatores de Bayes e comparando diretamente as probabilidades posteriores dos modelos. Ao fornecer um framework robusto para quantificar a incerteza nas dinâmicas macroevolutivas, as ferramentas BAMM facilitarão a inferência sobre a mistura complexa de processos que moldaram a distribuição de espécies e fenótipos em toda a árvore da vida.",
url = "https://doi.org/10.1111/2041-210x.12199",
doi = "10.1111/2041-210x.12199",
openalex = "W1975222689",
references = "doi101038ncomms2958, doi101111j15585646201001026x, doi101111j2041210x201100169x, doi101371journalpbio1001775, doi101371journalpone0089543"
}
50. Tanabe, Ryoji e Ishibuchi, Hisao e Oyama, Akira, 2017, Benchmarking de Algoritmos Evolutivos Multi- e Multiobjetivo sob Dois Cenários de Otimização: IEEE Access.
DOI: 10.1109/access.2017.2751071
Resumo
Recentemente, um grande número de algoritmos evolutivos multiobjetivo (MOEAs) para problemas de otimização multiobjetivo foi proposto na comunidade de computação evolutiva. No entanto, um estudo exaustivo de benchmarking nunca foi realizado. Como resultado, o desempenho dos MOEAs ainda não foi bem compreendido. Além disso, em quase todos os estudos anteriores, o desempenho dos MOEAs foi avaliado com base nas soluções não dominadas na população final no final da busca. Tal metodologia tradicional de benchmarking apresenta vários problemas críticos. Neste artigo, investigamos exaustivamente o desempenho anytime de 21 MOEAs usando um arquivo externo ilimitado (UEA), que armazena todas as soluções não dominadas encontradas durante o processo de busca. Cada MOEA é avaliado sob dois cenários de otimização chamados UEA e UEA reduzida, além do cenário padrão de população final. Esses dois cenários são mais práticos em aplicações do mundo real do que o cenário de população final. Os resultados experimentais obtidos sob os dois cenários diferem significativamente dos resultados anteriormente relatados sob o cenário de população final. Por exemplo, resultados sobre os problemas de teste do Walking Fish Group com até seis objetivos indicam que alguns MOEAs recentemente propostos são superados por alguns MOEAs clássicos. Também analisamos a razão pela qual alguns MOEAs clássicos funcionam bem sob os cenários UEA e UEA reduzida.
BibTeX
@article{doi101109access20172751071,
author = "Tanabe, Ryoji e Ishibuchi, Hisao e Oyama, Akira",
title = "Benchmarking de Algoritmos Evolutivos Multi- e Multiobjetivo sob Dois Cenários de Otimização",
year = "2017",
journal = "IEEE Access",
abstract = "Recentemente, um grande número de algoritmos evolutivos multiobjetivo (MOEAs) para problemas de otimização multiobjetivo foi proposto na comunidade de computação evolutiva. No entanto, um estudo exaustivo de benchmarking nunca foi realizado. Como resultado, o desempenho dos MOEAs ainda não foi bem compreendido. Além disso, em quase todos os estudos anteriores, o desempenho dos MOEAs foi avaliado com base nas soluções não dominadas na população final no final da busca. Tal metodologia tradicional de benchmarking apresenta vários problemas críticos. Neste artigo, investigamos exaustivamente o desempenho anytime de 21 MOEAs usando um arquivo externo ilimitado (UEA), que armazena todas as soluções não dominadas encontradas durante o processo de busca. Cada MOEA é avaliado sob dois cenários de otimização chamados UEA e UEA reduzida, além do cenário padrão de população final. Esses dois cenários são mais práticos em aplicações do mundo real do que o cenário de população final. Os resultados experimentais obtidos sob os dois cenários diferem significativamente dos resultados anteriormente relatados sob o cenário de população final. Por exemplo, resultados sobre os problemas de teste do Walking Fish Group com até seis objetivos indicam que alguns MOEAs recentemente propostos são superados por alguns MOEAs clássicos. Também analisamos a razão pela qual alguns MOEAs clássicos funcionam bem sob os cenários UEA e UEA reduzida.",
url = "https://doi.org/10.1109/access.2017.2751071",
doi = "10.1109/access.2017.2751071",
openalex = "W2753944351",
references = "doi101016jeswa201610015"
}
51. Clark, Martyn e Bierkens, Marc F. P. e Samaniego, Luis e Woods, Ross e Uijlenhoet, R. e Bennett, Katrina E. e Pauwels, Valentijn e Cai, Xitian e Wood, Andrew W. e Peters‐Lidard, C. D., 2017, A evolução de modelos hidrológicos baseados em processos: desafios históricos e a busca coletiva por realismo físico: Hidrologia e ciências do sistema terrestre.
DOI: 10.5194/hess-21-3427-2017
Resumo
A diversidade em modelos hidrológicos historicamente levou a grande controvérsia sobre a abordagem "correta" para modelagem hidrológica baseada em processos, com debates centrados na adequação de parametrizações de processos, limitações de dados e incerteza, e restrições computacionais na análise de modelos. Neste artigo, revisitamos desafios-chave de modelagem sobre requisitos para (1) definir equações de modelo adequadas, (2) definir parâmetros de modelo adequados e (3) lidar com limitações de poder computacional. Esboçamos os desafios históricos de modelagem, fornecemos exemplos de avanços de modelagem que abordam esses desafios e definimos necessidades de pesquisa pendentes. Ilustramos como avanços de modelagem foram feitos por grupos usando modelos de diferentes tipos e complexidades, e argumentamos pela necessidade de usar mais efetivamente nossa diversidade de abordagens de modelagem para avançar nossa busca coletiva por modelos hidrológicos fisicamente realistas.
BibTeX
@article{doi105194hess2134272017,
author = "Clark, Martyn e Bierkens, Marc F. P. e Samaniego, Luis e Woods, Ross e Uijlenhoet, R. e Bennett, Katrina E. e Pauwels, Valentijn e Cai, Xitian e Wood, Andrew W. e Peters‐Lidard, C. D.",
title = "A evolução de modelos hidrológicos baseados em processos: desafios históricos e a busca coletiva por realismo físico",
year = "2017",
journal = "Hidrologia e ciências do sistema terrestre",
abstract = {A diversidade em modelos hidrológicos historicamente levou a grande controvérsia sobre a abordagem "correta" para modelagem hidrológica baseada em processos, com debates centrados na adequação de parametrizações de processos, limitações de dados e incerteza, e restrições computacionais na análise de modelos. Neste artigo, revisitamos desafios-chave de modelagem sobre requisitos para (1) definir equações de modelo adequadas, (2) definir parâmetros de modelo adequados e (3) lidar com limitações de poder computacional. Esboçamos os desafios históricos de modelagem, fornecemos exemplos de avanços de modelagem que abordam esses desafios e definimos necessidades de pesquisa pendentes. Ilustramos como avanços de modelagem foram feitos por grupos usando modelos de diferentes tipos e complexidades, e argumentamos pela necessidade de usar mais efetivamente nossa diversidade de abordagens de modelagem para avançar nossa busca coletiva por modelos hidrológicos fisicamente realistas.},
url = "https://doi.org/10.5194/hess-21-3427-2017",
doi = "10.5194/hess-21-3427-2017",
openalex = "W2572622164",
references = "doi1010022016jd025097, doi1010292011wr011527, doi101175jhmd1500541"
}
52. Liu, Yiping e Yen, Gary G. e Gong, Dunwei, 2018, A Multimodal Multiobjective Evolutionary Algorithm Using Two-Archive and Recombination Strategies: IEEE Transactions on Evolutionary Computation.
DOI: 10.1109/tevc.2018.2879406
Resumo
Existem poucas pesquisas sobre a resolução de problemas de otimização multimodal multiobjetivo, embora sejam comumente observadas em aplicações do mundo real, mas difíceis para os otimizadores evolutivos existentes. Neste artigo, propomos um novo algoritmo evolutivo multimodal multiobjetivo usando estratégias de dois arquivos e recombinação. No algoritmo proposto, as propriedades das variáveis de decisão e as relações entre elas são analisadas primeiro para guiar a busca evolutiva. Em seguida, é adotado um quadro geral usando dois arquivos, ou seja, os arquivos de convergência e diversidade, para resolver cooperativamente esses problemas. Além disso, o arquivo de diversidade emprega simultaneamente uma estratégia de agrupamento para garantir diversidade no espaço de objetivos e uma estratégia de limpeza baseada em nicho para promover o mesmo no espaço de decisão. No final do processo de evolução, as soluções nos arquivos de convergência e diversidade são recombinadas para obter um grande número de múltiplas soluções Pareto ótimas. Além disso, um conjunto de funções de teste de referência e uma métrica de desempenho são projetadas para otimização multimodal multiobjetivo. O algoritmo proposto é comparado empiricamente com dois algoritmos evolutivos de última geração nessas funções de teste. Os resultados comparativos demonstram que o desempenho geral do algoritmo proposto é significativamente superior aos algoritmos concorrentes.
BibTeX
@article{doi101109tevc20182879406,
author = "Liu, Yiping e Yen, Gary G. e Gong, Dunwei",
title = "A Multimodal Multiobjective Evolutionary Algorithm Using Two-Archive and Recombination Strategies",
year = "2018",
journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
abstract = "Existem poucas pesquisas sobre a resolução de problemas de otimização multimodal multiobjetivo, embora sejam comumente observadas em aplicações do mundo real, mas difíceis para os otimizadores evolutivos existentes. Neste artigo, propomos um novo algoritmo evolutivo multimodal multiobjetivo usando estratégias de dois arquivos e recombinação. No algoritmo proposto, as propriedades das variáveis de decisão e as relações entre elas são analisadas primeiro para guiar a busca evolutiva. Em seguida, é adotado um quadro geral usando dois arquivos, ou seja, os arquivos de convergência e diversidade, para resolver cooperativamente esses problemas. Além disso, o arquivo de diversidade emprega simultaneamente uma estratégia de agrupamento para garantir diversidade no espaço de objetivos e uma estratégia de limpeza baseada em nicho para promover o mesmo no espaço de decisão. No final do processo de evolução, as soluções nos arquivos de convergência e diversidade são recombinadas para obter um grande número de múltiplas soluções Pareto ótimas. Além disso, um conjunto de funções de teste de referência e uma métrica de desempenho são projetadas para otimização multimodal multiobjetivo. O algoritmo proposto é comparado empiricamente com dois algoritmos evolutivos de última geração nessas funções de teste. Os resultados comparativos demonstram que o desempenho geral do algoritmo proposto é significativamente superior aos algoritmos concorrentes.",
url = "https://doi.org/10.1109/tevc.2018.2879406",
doi = "10.1109/tevc.2018.2879406",
openalex = "W2899519149",
references = "doi101109tevc20092021467"
}
53. Abdessalem, Raja Ben e Nejati, Shiva e Briand, Lionel e Stifter, Thomas, 2018, Testando sistemas de controle baseados em visão usando algoritmos evolutivos aprendíveis.
Resumo
Sistemas de controle baseados em visão são habilitadores-chave de muitos sistemas veiculares autônomos, incluindo carros autônomos. Testar tais sistemas é complicado por espaços de entrada complexos e multidimensionais. Propomos um algoritmo de teste automatizado que se baseia em algoritmos evolutivos aprendíveis. Esses algoritmos dependem de aprendizado de máquina ou de uma combinação de aprendizado de máquina e operadores genéticos darwinianos para guiar a geração de novas soluções (cenários de teste no nosso contexto). Nossa abordagem combina algoritmos de busca baseados em população multiobjetivo e modelos de classificação de árvores de decisão para alcançar os seguintes objetivos: Primeiro, os modelos de classificação guiam a geração baseada em busca de testes mais rapidamente em direção a cenários de teste críticos (ou seja, cenários de teste que levam a falhas). Segundo, os algoritmos de busca refinam os modelos de classificação para que os modelos possam caracterizar com precisão as regiões críticas (ou seja, as regiões de um espaço de entrada de teste que provavelmente contêm a maioria dos cenários de teste críticos). Nossa avaliação realizada em um sistema automotivo industrial automotivo mostra que: (1) Nosso algoritmo supera um algoritmo de busca evolutiva de linha de base e gera 78% mais cenários de teste distintos e críticos em comparação com o algoritmo de linha de base. (2) Nosso algoritmo caracteriza com precisão as regiões críticas do sistema em teste, identificando assim as condições que provavelmente levarão a falhas do sistema.
BibTeX
@article{doi10114531801553180160,
author = "Abdessalem, Raja Ben e Nejati, Shiva e Briand, Lionel e Stifter, Thomas",
title = "Testando sistemas de controle baseados em visão usando algoritmos evolutivos aprendíveis",
year = "2018",
abstract = "Sistemas de controle baseados em visão são habilitadores-chave de muitos sistemas veiculares autônomos, incluindo carros autônomos. Testar tais sistemas é complicado por espaços de entrada complexos e multidimensionais. Propomos um algoritmo de teste automatizado que se baseia em algoritmos evolutivos aprendíveis. Esses algoritmos dependem de aprendizado de máquina ou de uma combinação de aprendizado de máquina e operadores genéticos darwinianos para guiar a geração de novas soluções (cenários de teste no nosso contexto). Nossa abordagem combina algoritmos de busca baseados em população multiobjetivo e modelos de classificação de árvores de decisão para alcançar os seguintes objetivos: Primeiro, os modelos de classificação guiam a geração baseada em busca de testes mais rapidamente em direção a cenários de teste críticos (ou seja, cenários de teste que levam a falhas). Segundo, os algoritmos de busca refinam os modelos de classificação para que os modelos possam caracterizar com precisão as regiões críticas (ou seja, as regiões de um espaço de entrada de teste que provavelmente contêm a maioria dos cenários de teste críticos). Nossa avaliação realizada em um sistema automotivo industrial automotivo mostra que: (1) Nosso algoritmo supera um algoritmo de busca evolutiva de linha de base e gera 78\% mais cenários de teste distintos e críticos em comparação com o algoritmo de linha de base. (2) Nosso algoritmo caracteriza com precisão as regiões críticas do sistema em teste, identificando assim as condições que provavelmente levarão a falhas do sistema.",
url = "https://doi.org/10.1145/3180155.3180160",
doi = "10.1145/3180155.3180160",
openalex = "W2775678306",
references = "doi101002stvr294, doi10100797830301054641, doi101016c20090197155, doi101023a1007677805582, doi1011094235797969, doi1011094235996017, doi10114297898112019670001, doi1023072288003, doi105860choice505018, openalexw225560312, openalexw2966207845"
}
54. Norin, Tommy e Metcalfe, Neil B., 2019, Consequências ecológicas e evolutivas da plasticidade da taxa metabólica em resposta a mudanças ambientais: Philosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences.
Resumo
A taxa metabólica basal ou padrão reflete a quantidade mínima de energia necessária para manter os processos corporais, enquanto a taxa metabólica máxima define o limite superior para o trabalho aeróbico. Geralmente, há uma variação intraspecífica de até três vezes tanto nas taxas mínimas quanto nas máximas de metabolismo, mesmo após controlar tamanho, sexo e idade; essas diferenças são consistentes ao longo do tempo dentro de um determinado contexto, mas tanto as taxas mínimas quanto as máximas de metabolismo são plásticas e podem variar em resposta a ambientes em mudança. Aqui, exploramos as causas da variação intraspecífica e fenotípica nos níveis de órgão, tecido e mitocôndria. Destacamos as crescentes evidências de que os indivíduos diferem de forma previsível na flexibilidade de suas taxas metabólicas e no grau em que podem suprimir o metabolismo mínimo quando a comida é limitada, mas aumentar a capacidade para o metabolismo aeróbico quando uma alta taxa de trabalho é benéfica. Não está claro por que essa variação intraspecífica na flexibilidade metabólica persiste — possivelmente devido a compensações com a flexibilidade de outras características —, mas tem consequências para a capacidade das populações de responder a um mundo em mudança. É claro que as taxas metabólicas são alvos da seleção, mas mais pesquisas são necessárias sobre as consequências para a aptidão das taxas de metabolismo e sua plasticidade em diferentes estágios da vida, especialmente em condições naturais. Este artigo faz parte da questão temática 'O papel da plasticidade na adaptação fenotípica a mudanças ambientais rápidas'.
BibTeX
@article{doi101098rstb20180180,
author = "Norin, Tommy e Metcalfe, Neil B.",
title = "Consequências ecológicas e evolutivas da plasticidade da taxa metabólica em resposta a mudanças ambientais",
year = "2019",
journal = "Philosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences",
abstract = "A taxa metabólica basal ou padrão reflete a quantidade mínima de energia necessária para manter os processos corporais, enquanto a taxa metabólica máxima define o limite superior para o trabalho aeróbico. Geralmente, há uma variação intraspecífica de até três vezes tanto nas taxas mínimas quanto nas máximas de metabolismo, mesmo após controlar tamanho, sexo e idade; essas diferenças são consistentes ao longo do tempo dentro de um determinado contexto, mas tanto as taxas mínimas quanto as máximas de metabolismo são plásticas e podem variar em resposta a ambientes em mudança. Aqui, exploramos as causas da variação intraspecífica e fenotípica nos níveis de órgão, tecido e mitocôndria. Destacamos as crescentes evidências de que os indivíduos diferem de forma previsível na flexibilidade de suas taxas metabólicas e no grau em que podem suprimir o metabolismo mínimo quando a comida é limitada, mas aumentar a capacidade para o metabolismo aeróbico quando uma alta taxa de trabalho é benéfica. Não está claro por que essa variação intraspecífica na flexibilidade metabólica persiste — possivelmente devido a compensações com a flexibilidade de outras características —, mas tem consequências para a capacidade das populações de responder a um mundo em mudança. É claro que as taxas metabólicas são alvos da seleção, mas mais pesquisas são necessárias sobre as consequências para a aptidão das taxas de metabolismo e sua plasticidade em diferentes estágios da vida, especialmente em condições naturais. Este artigo faz parte da questão temática 'O papel da plasticidade na adaptação fenotípica a mudanças ambientais rápidas'.",
url = "https://doi.org/10.1098/rstb.2018.0180",
doi = "10.1098/rstb.2018.0180",
openalex = "W2913136619",
references = "doi101038nature15256, doi101086649964"
}
55. Gao, Kaizhou e Cao, Zhiguang e Zhang, Le e Chen, Zhenghua e Han, Yuyan e Pan, Quan-Ke, 2019, Uma revisão sobre inteligência de enxame e algoritmos evolutivos para resolver problemas de agendamento de oficinas flexíveis: IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica.
Resumo
Problemas de agendamento de oficinas flexíveis (FJSP) têm recebido muita atenção da academia e da indústria por muitos anos. Devido à sua complexidade exponencial, a inteligência de enxame (IE) e os algoritmos evolutivos (AE) são desenvolvidos, empregados e aprimorados para resolvê-los. Mais de 60% das publicações estão relacionadas à IE e aos AE. Este artigo visa fornecer uma revisão abrangente da literatura sobre IE e AE para resolver FJSP. Primeiro, o modelo matemático de FJSP é apresentado e as restrições nas aplicações são resumidas. Em seguida, as estratégias de codificação e decodificação para conectar o problema e os algoritmos são revisadas. As estratégias para inicializar a população dos algoritmos e os operadores de busca local para melhorar o desempenho de convergência são resumidas. Depois, um algoritmo genético híbrido clássico (AG) e um algoritmo competitivo imperialista mais recente (ICA) com busca de vizinhança variável (VNS) para resolver FJSP são apresentados. Finalmente, resumimos, discutimos e analisamos o estado da IE e dos AE para resolver FJSP e fornecemos insights sobre futuras direções de pesquisa.
BibTeX
@article{doi101109jas20191911540,
author = "Gao, Kaizhou e Cao, Zhiguang e Zhang, Le e Chen, Zhenghua e Han, Yuyan e Pan, Quan-Ke",
title = "Uma revisão sobre inteligência de enxame e algoritmos evolutivos para resolver problemas de agendamento de oficinas flexíveis",
year = "2019",
journal = "IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica",
abstract = "Problemas de agendamento de oficinas flexíveis (FJSP) têm recebido muita atenção da academia e da indústria por muitos anos. Devido à sua complexidade exponencial, a inteligência de enxame (IE) e os algoritmos evolutivos (AE) são desenvolvidos, empregados e aprimorados para resolvê-los. Mais de 60% das publicações estão relacionadas à IE e aos AE. Este artigo visa fornecer uma revisão abrangente da literatura sobre IE e AE para resolver FJSP. Primeiro, o modelo matemático de FJSP é apresentado e as restrições nas aplicações são resumidas. Em seguida, as estratégias de codificação e decodificação para conectar o problema e os algoritmos são revisadas. As estratégias para inicializar a população dos algoritmos e os operadores de busca local para melhorar o desempenho de convergência são resumidas. Depois, um algoritmo genético híbrido clássico (AG) e um algoritmo competitivo imperialista mais recente (ICA) com busca de vizinhança variável (VNS) para resolver FJSP são apresentados. Finalmente, resumimos, discutimos e analisamos o estado da IE e dos AE para resolver FJSP e fornecemos insights sobre futuras direções de pesquisa.",
url = "https://doi.org/10.1109/jas.2019.1911540",
doi = "10.1109/jas.2019.1911540",
openalex = "W2951307174",
references = "doi101016jasoc200910006"
}
56. Tanabe, Ryoji e Ishibuchi, Hisao, 2019, Uma Revisão da Otimização Multimodal Multiobjetivo Evolutiva: IEEE Transactions on Evolutionary Computation.
DOI: 10.1109/tevc.2019.2909744
Resumo
A otimização multimodal multiobjetivo visa encontrar todas as soluções Pareto ótimas, incluindo soluções sobrepostas no espaço de objetivos. A otimização multimodal multiobjetivo tem sido investigada pela comunidade de computação evolutiva desde 2005. No entanto, é difícil revisar estudos existentes neste campo porque foram conduzidos independentemente e não usam explicitamente o termo "otimização multimodal multiobjetivo". Para abordar essa questão, esta carta revisa os estudos existentes de otimização multimodal multiobjetivo evolutiva, incluindo estudos publicados sob nomes diferentes da otimização multimodal multiobjetivo. Nossa revisão também esclarece questões em aberto nesta área de pesquisa.
BibTeX
@article{doi101109tevc20192909744,
author = "Tanabe, Ryoji e Ishibuchi, Hisao",
title = "Uma Revisão da Otimização Multimodal Multiobjetivo Evolutiva",
year = "2019",
journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
abstract = "A otimização multimodal multiobjetivo visa encontrar todas as soluções Pareto ótimas, incluindo soluções sobrepostas no espaço de objetivos. A otimização multimodal multiobjetivo tem sido investigada pela comunidade de computação evolutiva desde 2005. No entanto, é difícil revisar estudos existentes neste campo porque foram conduzidos independentemente e não usam explicitamente o termo "otimização multimodal multiobjetivo". Para abordar essa questão, esta carta revisa os estudos existentes de otimização multimodal multiobjetivo evolutiva, incluindo estudos publicados sob nomes diferentes da otimização multimodal multiobjetivo. Nossa revisão também esclarece questões em aberto nesta área de pesquisa.",
url = "https://doi.org/10.1109/tevc.2019.2909744",
doi = "10.1109/tevc.2019.2909744",
openalex = "W2947446743",
references = "doi101109tevc20092021467"
}
57. Rahbek, Carsten e Borregaard, Michael K. e Antonelli, Alexandre e Colwell, Robert K. e Holt, Ben G. e Nogués‐Bravo, David e Rasmussen, Christian M. Ø. e Richardson, Katherine e Rosing, Minik T. e Whittaker, Robert J. e Fjeldså, Jon, 2019, Construindo a biodiversidade das montanhas: processos geológicos e evolutivos: Science.
Resumo
Regiões montanhosas são excepcionalmente biodiversas, com agregações ricas de espécies de pequena distribuição que formam centros de endemismo. As montanhas desempenham uma variedade de papéis para a biodiversidade da Terra e afetam as terras baixas vizinhas através da troca biótica, mudanças no clima regional e escoamento de nutrientes. A alta biodiversidade de certas montanhas reflete a interação de múltiplos mecanismos evolutivos: taxas de especiação aumentadas com oportunidades distintas para coexistência e persistência de linhagens, moldadas por mudanças climáticas de longo prazo interagindo com paisagens topograficamente dinâmicas. A alta diversidade na maioria das montanhas tropicais está intimamente ligada à geologia do substrato rochoso — notadamente, áreas compostas por litologias máficas e ultramáficas, tipos de rocha ricos em magnésio e pobres em fosfato que apresentam requisitos especiais para a fisiologia vegetal. A biodiversidade das montanhas carrega a assinatura de processos evolutivos e ecológicos de longo prazo, uma história bem merecedora de preservação.
BibTeX
@article{doi101126scienceaax0151,
author = "Rahbek, Carsten e Borregaard, Michael K. e Antonelli, Alexandre e Colwell, Robert K. e Holt, Ben G. e Nogués‐Bravo, David e Rasmussen, Christian M. Ø. e Richardson, Katherine e Rosing, Minik T. e Whittaker, Robert J. e Fjeldså, Jon",
title = "Construindo a biodiversidade das montanhas: processos geológicos e evolutivos",
year = "2019",
journal = "Science",
abstract = "Regiões montanhosas são excepcionalmente biodiversas, com agregações ricas de espécies de pequena distribuição que formam centros de endemismo. As montanhas desempenham uma variedade de papéis para a biodiversidade da Terra e afetam as terras baixas vizinhas através da troca biótica, mudanças no clima regional e escoamento de nutrientes. A alta biodiversidade de certas montanhas reflete a interação de múltiplos mecanismos evolutivos: taxas de especiação aumentadas com oportunidades distintas para coexistência e persistência de linhagens, moldadas por mudanças climáticas de longo prazo interagindo com paisagens topograficamente dinâmicas. A alta diversidade na maioria das montanhas tropicais está intimamente ligada à geologia do substrato rochoso — notadamente, áreas compostas por litologias máficas e ultramáficas, tipos de rocha ricos em magnésio e pobres em fosfato que apresentam requisitos especiais para a fisiologia vegetal. A biodiversidade das montanhas carrega a assinatura de processos evolutivos e ecológicos de longo prazo, uma história bem merecedora de preservação.",
url = "https://doi.org/10.1126/science.aax0151",
doi = "10.1126/science.aax0151",
openalex = "W2973050715",
references = "doi101038s415610180236z, doi101073pnas1813206116, doi101126science1228282, doi101126scienceaar5452"
}
58. Hua, Yicun e Liu, Qiqi e Hao, Kuangrong e Jin, Yaochu, 2021, A Survey of Evolutionary Algorithms for Multi-Objective Optimization Problems With Irregular Pareto Fronts: IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica.
Resumo
Os algoritmos evolutivos têm demonstrado ser muito bem-sucedidos na resolução de problemas de otimização multiobjetivo (MOPs). No entanto, seu desempenho frequentemente deteriora-se ao resolver MOPs com fronts de Pareto irregulares. Para remediar esse problema, uma grande quantidade de pesquisas tem sido realizada nos últimos anos e muitos novos algoritmos foram propostos. Este artigo fornece uma revisão abrangente da pesquisa sobre MOPs com fronts de Pareto irregulares. Começamos com uma breve introdução aos conceitos básicos, seguida por um resumo dos problemas de teste de referência com problemas irregulares, uma análise das causas da irregularidade e problemas de otimização do mundo real com fronts de Pareto irregulares. Em seguida, é apresentada uma taxonomia das metodologias existentes para lidar com problemas irregulares e algoritmos representativos são revisados com uma discussão de suas forças e fraquezas. Finalmente, desafios abertos são apontados e algumas direções futuras promissoras são sugeridas.
BibTeX
@article{doi101109jas20211003817,
author = "Hua, Yicun and Liu, Qiqi and Hao, Kuangrong and Jin, Yaochu",
title = "A Survey of Evolutionary Algorithms for Multi-Objective Optimization Problems With Irregular Pareto Fronts",
year = "2021",
journal = "IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica",
abstract = "Evolutionary algorithms have been shown to be very successful in solving multi-objective optimization problems (MOPs). However, their performance often deteriorates when solving MOPs with irregular Pareto fronts. To remedy this issue, a large body of research has been performed in recent years and many new algorithms have been proposed. This paper provides a comprehensive survey of the research on MOPs with irregular Pareto fronts. We start with a brief introduction to the basic concepts, followed by a summary of the benchmark test problems with irregular problems, an analysis of the causes of the irregularity, and real-world optimization problems with irregular Pareto fronts. Then, a taxonomy of the existing methodologies for handling irregular problems is given and representative algorithms are reviewed with a discussion of their strengths and weaknesses. Finally, open challenges are pointed out and a few promising future directions are suggested.",
url = "https://doi.org/10.1109/jas.2021.1003817",
doi = "10.1109/jas.2021.1003817",
openalex = "W3120225493",
references = "doi101109tevc20092021467"
}
59. Li, Wenhua e Zhang, Tao e Wang, Rui e Ishibuchi, Hisao, 2021, Weighted Indicator-Based Evolutionary Algorithm for Multimodal Multiobjective Optimization: IEEE Transactions on Evolutionary Computation.
DOI: 10.1109/tevc.2021.3078441
Resumo
Problemas multimodais multiobjetivo (MMOPs) surgem frequentemente no mundo real, em que múltiplos conjuntos de soluções Pareto-ótimas (PS) correspondem ao mesmo ponto na frente de Pareto. Algoritmos evolutivos multiobjetivo tradicionais (MOEAs) apresentam desempenho pobre na resolução de MMOPs devido à falta de manutenção de diversidade no espaço de decisão. Assim, recentemente, muitos MMEAs multimodais (MMEAs) foram propostos. No entanto, para a maioria dos MMEAs existentes, o desempenho de convergência no espaço de objetivo não atende às expectativas. Além disso, muitos deles não conseguem sempre obter todos os conjuntos de soluções Pareto equivalentes. Para abordar essas questões, este estudo propõe um MMEA baseado em um indicador ponderado, denominado MMEA-WI. O algoritmo integra as informações de diversidade das soluções no espaço de decisão em um indicador de desempenho no espaço de objetivo para manter a diversidade no espaço de decisão e introduz um arquivo de convergência para garantir uma aproximação mais eficaz da frente Pareto-ótima (PF). Essas estratégias podem ser facilmente aplicadas a outros MOEAs baseados em indicadores. Os resultados experimentais mostram que o MMEA-WI supera alguns MMEAs de última geração nos problemas de referência escolhidos em termos das métricas de distância geracional invertida (IGD) e IGD no espaço de decisão (IGDX).
BibTeX
@article{doi101109tevc20213078441,
author = "Li, Wenhua and Zhang, Tao and Wang, Rui and Ishibuchi, Hisao",
title = "Weighted Indicator-Based Evolutionary Algorithm for Multimodal Multiobjective Optimization",
year = "2021",
journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
abstract = "Problemas multimodais multiobjetivo (MMOPs) surgem frequentemente no mundo real, em que múltiplos conjuntos de soluções Pareto-ótimas (PS) correspondem ao mesmo ponto na frente de Pareto. Algoritmos evolutivos multiobjetivo tradicionais (MOEAs) apresentam desempenho pobre na resolução de MMOPs devido à falta de manutenção de diversidade no espaço de decisão. Assim, recentemente, muitos MMEAs multimodais (MMEAs) foram propostos. No entanto, para a maioria dos MMEAs existentes, o desempenho de convergência no espaço de objetivo não atende às expectativas. Além disso, muitos deles não conseguem sempre obter todos os conjuntos de soluções Pareto equivalentes. Para abordar essas questões, este estudo propõe um MMEA baseado em um indicador ponderado, denominado MMEA-WI. O algoritmo integra as informações de diversidade das soluções no espaço de decisão em um indicador de desempenho no espaço de objetivo para manter a diversidade no espaço de decisão e introduz um arquivo de convergência para garantir uma aproximação mais eficaz da frente Pareto-ótima (PF). Essas estratégias podem ser facilmente aplicadas a outros MOEAs baseados em indicadores. Os resultados experimentais mostram que o MMEA-WI supera alguns MMEAs de última geração nos problemas de referência escolhidos em termos das métricas de distância geracional invertida (IGD) e IGD no espaço de decisão (IGDX).",
url = "https://doi.org/10.1109/tevc.2021.3078441",
doi = "10.1109/tevc.2021.3078441",
openalex = "W3160947956",
references = "doi101109tevc20092021467"
}
60. Liu, Songbai e Lin, Qiuzhen e Li, Jianqiang e Tan, Kay Chen, 2023, A Revisão sobre Algoritmos Evolutivos Aprendíveis para Otimização Multiobjetivo Escalável: IEEE Transactions on Evolutionary Computation.
DOI: 10.1109/tevc.2023.3250350
Resumo
As últimas décadas testemunharam grandes avanços em algoritmos evolutivos multiobjetivo (MOEAs) para problemas de otimização multiobjetivo (MOPs). No entanto, esses MOEAs progressivamente aprimorados nem sempre foram equipados com estratégias de resolução de problemas escaláveis e aprendíveis para novos e grandes desafios trazidos pelo aumento da escala dos MOPs com complexidade continuamente crescente de diversos aspectos, principalmente, incluindo o custo caro de avaliações de função, muitos objetivos, espaço de busca de grande escala, ambientes variáveis no tempo e multitarefa. Sob diferentes cenários, é necessário pensamento divergente no projeto de novos MOEAs poderosos para resolvê-los efetivamente. Neste contexto, estudos de pesquisa sobre MOEAs aprendíveis com técnicas de aprendizado de máquina receberam atenção extensa no campo da computação evolutiva. Este artigo começa com uma taxonomia geral de MOPs de aumento de escala e MOEAs aprendíveis, seguida por uma análise dos desafios que esses MOPs impõem aos MOEAs tradicionais. Em seguida, revisamos sinteticamente os avanços recentes de MOEAs aprendíveis na resolução de vários MOPs de aumento de escala, focando principalmente em quatro direções atraentes (ou seja, discriminadores evolutivos aprendíveis para seleção ambiental, geradores evolutivos aprendíveis para reprodução, avaliadores evolutivos aprendíveis para avaliações de função e módulos de transferência evolutivos aprendíveis para compartilhamento ou reutilização de experiência de otimização). A visão sobre MOEAs aprendíveis é oferecida aos leitores como referência para o caminho geral dos esforços neste campo.
BibTeX
@article{doi101109tevc20233250350,
author = "Liu, Songbai and Lin, Qiuzhen and Li, Jianqiang and Tan, Kay Chen",
title = "A Survey on Learnable Evolutionary Algorithms for Scalable Multiobjective Optimization",
year = "2023",
journal = "IEEE Transactions on Evolutionary Computation",
abstract = "As últimas décadas testemunharam grandes avanços em algoritmos evolutivos multiobjetivo (MOEAs) para problemas de otimização multiobjetivo (MOPs). No entanto, esses MOEAs progressivamente aprimorados nem sempre foram equipados com estratégias de resolução de problemas escaláveis e aprendíveis para novos e grandes desafios trazidos pelo aumento da escala dos MOPs com complexidade continuamente crescente de diversos aspectos, principalmente, incluindo o custo caro de avaliações de função, muitos objetivos, espaço de busca de grande escala, ambientes variáveis no tempo e multitarefa. Sob diferentes cenários, é necessário pensamento divergente no projeto de novos MOEAs poderosos para resolvê-los efetivamente. Neste contexto, estudos de pesquisa sobre MOEAs aprendíveis com técnicas de aprendizado de máquina receberam atenção extensa no campo da computação evolutiva. Este artigo começa com uma taxonomia geral de MOPs de aumento de escala e MOEAs aprendíveis, seguida por uma análise dos desafios que esses MOPs impõem aos MOEAs tradicionais. Em seguida, revisamos sinteticamente os avanços recentes de MOEAs aprendíveis na resolução de vários MOPs de aumento de escala, focando principalmente em quatro direções atraentes (ou seja, discriminadores evolutivos aprendíveis para seleção ambiental, geradores evolutivos aprendíveis para reprodução, avaliadores evolutivos aprendíveis para avaliações de função e módulos de transferência evolutivos aprendíveis para compartilhamento ou reutilização de experiência de otimização). A visão sobre MOEAs aprendíveis é oferecida aos leitores como referência para o caminho geral dos esforços neste campo.",
url = "https://doi.org/10.1109/tevc.2023.3250350",
doi = "10.1109/tevc.2023.3250350",
openalex = "W4322706826",
references = "doi101016jeswa201610015"
}
61. Büyük, Sedat, 2026, De Imaginação à Biologia: Estudos de Caso da ECT sobre Redesenho Evolutivo da Mente-Corpo: Zenodo.
DOI: 10.5281/zenodo.17148219 Fonte
Resumo
Este artigo estende a Teoria da Cognição Épica (ECT) ao examinar evidências clínicas e antropológicas de como a mente, por meio de narrativas simbólicas e processos de "imersão nos sonhos", influencia diretamente o corpo físico. Argumentamos que os seres humanos não são meros produtos de seu código genético; são "arquitetos narrativos" ativos que redesenham sua própria biologia ao processar estressores ambientais e psicológicos. Propomos que fenômenos tradicionalmente vistos como puramente psicológicos ou patológicos — como os efeitos placebo e nocebo, teriantrópia, transtorno de conversão, estigmas religiosos, mudanças físicas induzidas por hipnose, doença psicogênica em massa e púrpura psicogênica (síndrome de Gardner-Diamond) — são exemplos marcantes desse processo interno de redesenho. Estes casos demonstram como uma identidade simbólica, quando internalizada, pode manipular respostas fisiológicas e morfológicas. Hipóteses inovadoras, incluindo neuroplasticidade mediada por biofótons, ampliam o escopo da ECT ao propor um mecanismo biofísico para essas adaptações epigenéticas e culturais. Ao definir o estado esquizóide como um mecanismo de metamorfose evolutiva em humanos, este trabalho enquadra a Arte não apenas como uma busca estética, mas como um instrumento vital para o "processamento esquizóide controlado". Argumentamos que, ao alcançar consciência de seu potencial simbólico e expressá-lo por meio da agência artística, os indivíduos podem dominar conscientemente o mecanismo de redesenho da mente-corpo, amplificando efetivamente o efeito placebo e neutralizando as consequências destrutivas de narrativas impostas externamente. Este quadro redefine doença, cura e formação da identidade como processos na interseção da evolução física e simbólica, revelando a profunda aplicabilidade da ECT nos campos da biologia evolutiva, neuroantropologia e medicina narrativa.
BibTeX
@misc{büyük2026from,
author = "Büyük, Sedat",
title = "From Imagination to Biology: ECT's Case Studies of Mind-Body Evolutionary Redesign",
year = "2026",
publisher = "Zenodo",
abstract = {Este artigo estende a Teoria da Cognição Épica (ECT) ao examinar evidências clínicas e antropológicas de como a mente, por meio de narrativas simbólicas e processos de "imersão nos sonhos", influencia diretamente o corpo físico. Argumentamos que os seres humanos não são meros produtos de seu código genético; são "arquitetos narrativos" ativos que redesenham sua própria biologia ao processar estressores ambientais e psicológicos. Propomos que fenômenos tradicionalmente vistos como puramente psicológicos ou patológicos — como os efeitos placebo e nocebo, teriantrópia, transtorno de conversão, estigmas religiosos, mudanças físicas induzidas por hipnose, doença psicogênica em massa e púrpura psicogênica (síndrome de Gardner-Diamond) — são exemplos marcantes desse processo interno de redesenho. Estes casos demonstram como uma identidade simbólica, quando internalizada, pode manipular respostas fisiológicas e morfológicas. Hipóteses inovadoras, incluindo neuroplasticidade mediada por biofótons, ampliam o escopo da ECT ao propor um mecanismo biofísico para essas adaptações epigenéticas e culturais. Ao definir o estado esquizóide como um mecanismo de metamorfose evolutiva em humanos, este trabalho enquadra a Arte não apenas como uma busca estética, mas como um instrumento vital para o "processamento esquizóide controlado". Argumentamos que, ao alcançar consciência de seu potencial simbólico e expressá-lo por meio da agência artística, os indivíduos podem dominar conscientemente o mecanismo de redesenho da mente-corpo, amplificando efetivamente o efeito placebo e neutralizando as consequências destrutivas de narrativas impostas externamente. Este quadro redefine doença, cura e formação da identidade como processos na interseção da evolução física e simbólica, revelando a profunda aplicabilidade da ECT nos campos da biologia evolutiva, neuroantropologia e medicina narrativa.},
url = "https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.17148219",
doi = "10.5281/zenodo.17148219"
}