MAEB09 Feromonas

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Information about MAEB09 Feromonas
Technology

Published on February 16, 2009

Author: ainnika

Source: slideshare.net

Description

Presentation of paper on pheromone dispenser modeling at MAEB 2009

Modelado de las cinéticas de difusión de emisores de feromonas usando programación genética Eva Alfaro, Anna Esparcia , Pilar Moya, Beatriu Femenia, Ken Sharman, J.J. Merelo

Índice Objetivo Introducción: la confusión sexual Descripción del problema Programación genética fuertemente tipificada Resultados obtenidos en el modelizado Conclusiones y trabajo futuro

Objetivo

Introducción: la confusión sexual

Descripción del problema

Programación genética fuertemente tipificada

Resultados obtenidos en el modelizado

Conclusiones y trabajo futuro

Objetivos Modelizar la cinética de emisión de feromonas de un difusor experimental desarrollado en el Centro de Ecología Química Agrícola (CEQA) de la UPV. Validar la hipótesis de que el comportamiento del difusor CEQA es poco dependiente de las condiciones ambientales, a diferencia del difusor comercial más ampliamente utilizado (Isomate-CPlus). )

Modelizar la cinética de emisión de feromonas de un difusor experimental desarrollado en el Centro de Ecología Química Agrícola (CEQA) de la UPV.

Validar la hipótesis de que el comportamiento del difusor CEQA es poco dependiente de las condiciones ambientales, a diferencia del difusor comercial más ampliamente utilizado (Isomate-CPlus).

)

La técnica de la confusión sexual La confusión sexual es una técnica agrícola enfocada a sustituir a los pesticidas. Consiste en difundir en el ambiente una gran cantidad de la feromona sexual de las hembras para confundir a los machos y evitar que se produzcan los apareamientos. )

La confusión sexual es una técnica agrícola enfocada a sustituir a los pesticidas.

Consiste en difundir en el ambiente una gran cantidad de la feromona sexual de las hembras para confundir a los machos y evitar que se produzcan los apareamientos.

)

Difusores de feromonas El Centro de Ecología Química Agrícola (CEQA) de la Universidad Politécnica de Valencia ha desarrollado unos emisores biodegradables y capaces de cubrir de forma eficaz toda la campaña.

El Centro de Ecología Química Agrícola (CEQA) de la Universidad Politécnica de Valencia ha desarrollado unos emisores biodegradables y capaces de cubrir de forma eficaz toda la campaña.

Descripción del problema Dado un difusor cuyo residual (porcentaje de producto no emitido) es r , encontrar una función r , tal que r= r(t, T, H) donde: t = tiempo T = temperatura ambiente H = humedad ambiente Nuestra hipótesis es que para el difusor diseñado en el CEQA  r ≈ r ( t )

Dado un difusor cuyo residual (porcentaje de producto no emitido) es r , encontrar una función r , tal que r= r(t, T, H)

donde:

t = tiempo

T = temperatura ambiente

H = humedad ambiente

Datos disponibles Año 2005  15 medidas del difusor CEQA 13 medidas del difusor Isomate CPlus Año 2006  7 medidas de ambos

Programación genética Tipo de algoritmo PG fuertemente tipificada, generacional con elitismo (0.1 %). Inicialización Ramped half and half Selección Por torneo, tanto para el operador de reemplazo como para los de cruce y mutación Operadores evolutivos Reemplazo, cruce y mutación. Los nodos internos del árbol se seleccionan con una probabilidad de 0.9, los terminales con una probabilidad de 0.1 y la raíz nunca puede ser elegida como punto de cruce o mutación. Sólo se admiten los árboles resultantes del cruce o la mutación si su longitud es igual o menor de 17 alturas. Criterio de finalización 51 generaciones (incluyendo la inicial) Parámetros fijos Tamaño de la población, popSize = 2000 Tamaño del torneo, tSize = 7 Probabilidad de mutación, pM = 0 . 1 Probabilidad de cruce, pC = 0 . 8 Probabilidad de reemplazo, pR = 0 . 1 Número de ejecuciones, n = 10

Programación genética fuertemente tipificada Consideramos variables de 4 tipos : temperatura humedad tiempo valor real Función de coste: error cuadrático medio (MSE) MSE = 1/n *  (x obtenido – x medido ) 2

Consideramos variables de 4 tipos :

temperatura

humedad

tiempo

valor real

Función de coste: error cuadrático medio (MSE)

MSE = 1/n *  (x obtenido – x medido ) 2

Programación genética: Funciones y terminales Datos climatológicos disponibles (diarios): temperatura máxima, temperatura promedio, humedad máxima y humedad promedio. Proporcionados por la Xarxa Agrometeorològica de Catalunya. Consideramos los valores de temperatura y humedad hasta 9 días antes de la medición del residual. Por ejemplo, T 0 representa la temperatura del día que se hizo la medición; T 1 , la del día anterior; T 2 , la de dos días antes, etc. Conjuntos de terminales: { temperatura promedio, humedad promedio, tiempo,  } { temperatura máxima, humedad máxima, tiempo,  } { tiempo,  } Conjunto de funciones: { +, -, *, /, exp, log}

Datos climatológicos disponibles (diarios): temperatura máxima, temperatura promedio, humedad máxima y humedad promedio. Proporcionados por la Xarxa Agrometeorològica de Catalunya.

Consideramos los valores de temperatura y humedad hasta 9 días antes de la medición del residual. Por ejemplo, T 0 representa la temperatura del día que se hizo la medición; T 1 , la del día anterior; T 2 , la de dos días antes, etc.

Conjuntos de terminales:

{ temperatura promedio, humedad promedio, tiempo,  }

{ temperatura máxima, humedad máxima, tiempo,  }

{ tiempo,  }

Conjunto de funciones: { +, -, *, /, exp, log}

Resultados - CEQA Valores promedio de T y H Valores máximos de T y H Sólo tiempo

Resultados - CEQA

Resultados - CEQA Sólo dependencia temporal:

Resultados – Isomate CPlus Valores promedio de T y H Valores máximos de T y H Sólo tiempo

Resultados – Isomate CPlus

Resultados – Isomate CPlus Sólo dependencia temporal:

Resultados – Isomate CPlus Temperatura, humedad máxima y tiempo:

Conclusiones La programación genética ha encontrado funciones que ajustan bien el comportamiento del residual de ambos difusores. En el caso del difusor CEQA, el ajuste a las medidas del residual cuando se ha considerado exclusivamente la dependencia con respecto al tiempo es mejor. Aunque esto no es una prueba concluyente de la independencia del residual frente a estos factores, sí que se puede considerar como un indicio en ese sentido. En el caso del difusor comercial el test estadístico revela los resultados obtenidos usando valores de temperatura y humedad máximos son mejores que los otros, lo que reafirma la evidencia experimental que se tiene de la gran influencia de las condiciones atmosféricas en el funcionamiento de estos difusores.

La programación genética ha encontrado funciones que ajustan bien el comportamiento del residual de ambos difusores.

En el caso del difusor CEQA, el ajuste a las medidas del residual cuando se ha considerado exclusivamente la dependencia con respecto al tiempo es mejor. Aunque esto no es una prueba concluyente de la independencia del residual frente a estos factores, sí que se puede considerar como un indicio en ese sentido.

En el caso del difusor comercial el test estadístico revela los resultados obtenidos usando valores de temperatura y humedad máximos son mejores que los otros, lo que reafirma la evidencia experimental que se tiene de la gran influencia de las condiciones atmosféricas en el funcionamiento de estos difusores.

Trabajo futuro Modelizar la distribución de feromona en el ambiente . Gran interés económico-> permitiría optimizar la ubicación de difusores en el campo, de manera que se pudiera minimizar su número, garantizando al mismo tiempo el control eficaz de la plaga. Inclusión del gradiente de temperatura como terminal en el algoritmo de programación genética

Modelizar la distribución de feromona en el ambiente .

Gran interés económico-> permitiría optimizar la ubicación de difusores en el campo, de manera que se pudiera minimizar su número, garantizando al mismo tiempo el control eficaz de la plaga.

Inclusión del gradiente de temperatura como terminal en el algoritmo de programación genética

Gracias [email_address]

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