Computação de Campos Atratores em Redes Booleanas Acopladas
Os processos de estabilização e sincronização em redes de entidades dinâmicas interagentes são quase onipresentes na natureza e desempenham um papel muito importante em muitos contextos diferentes, da biologia à sociologia. Redes Dinâmicas Discretas Acopladas (RDDA) são uma classe de modelos para redes de entidades dinâmicas interagentes, que incluem Redes Booleanas Acopladas (RBAs), e que apresentam um amplo leque de potenciais aplicações em diversas áreas
. Apesar da sua importância, existem relativamente poucos estudos focados em estabilidade envolvendo essa classe específica de modelos, em particular estudos baseados em abordagens computacionais. Campos atratores em R
B
As consistem em uma classe restrita de estados globalmente estáveis do sistema, nos quais a dinâmica de toda entidade interagente permanece ``localmente confinada'' -- para todo tempo -- em um mesmo atrator local. O
principal objetivo des
ta tese
consist
iu no
desenvolv
imento de
um método computacionalmente eficiente que, dada uma R
B
A como entrada, seja capaz de responder se ela contém ou não campos atratores, bem como identificá-los.
R
esultados experimentais
mostram que o método proposto é capaz de recuperar todos os campos atratores em um tempo factível (da ordem de minutos ou no máximo algumas horas em uma única máquina desktop), mesmo para R
B
As contendo milh
ões
de campos atratores, sugerindo que o método é capaz de capturar a estrutura da dinâmica de R
BA
s de tamanhos realistas.
Além disso, a análise das características das RBAs a partir da aplicação do método proposto em RBAs simuladas corroborou conhecimentos valiosos sobre a estrutura e o comportamento desses sistemas existentes na literatura, proporcionando uma compreensão mais aprofundada de como os campos atratores se formam e interagem. Esses resultados podem contribuir para o avanço do conhecimento na área de sistemas complexos.