MAEB09 Feromonas

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Presentation of paper on pheromone dispenser modeling at MAEB 2009

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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

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).

• )

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.

• )

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.

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 enel CEQA r ≈ r (t)

Datos disponibles

Medidas del residual

0

20

40

60

80

100

120

1 16 31 46 61 76 91 106 121 136 151 166

Días

Re

sid

ua

l (%

)

CPlus 2005

CPlus 2006

CEQA 2005

CEQA 2006

Año 2005 15 medidas del difusor CEQA13 medidas del difusor Isomate CPlus

Año 2006 7 medidas de ambos

Programación genéticaTipo 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 * (xobtenido – xmedido)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, T0 representa la temperatura del día que se hizo la medición; T1, la del día anterior; T2, 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

AÑO 2005

0

20

40

60

80

100

120

1 21 41 61 81 101 121 141 161

Días

Res

idu

al (

%)

AÑO 2006

0

20

40

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100

120

1 21 41 61 81 101 121 141 161

Días

Res

idu

al (

%)

Año 2005

0

20

40

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1 21 41 61 81 101 121 141 161

Días

Re

sid

ua

l (%

)

Año 2006

0

20

40

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80

100

120

1 21 41 61 81 101 121 141 161

Días

Re

sid

ua

l (%

)

Valores promedio de T y H

Valores máximos de T y H

Año 2006

0

20

40

60

80

100

120

1 21 41 61 81 101 121 141 161

Días

Res

idu

al (

%)

Año 2005

0

20

40

60

80

100

120

1 21 41 61 81 101 121 141 161

Días

Res

idua

l (%

)

Sólo tiempo

Resultados - CEQA

Resultados - CEQA

t

t

t

t

tt

tttr

429.679)log(77.7047.79log23.003.96)(

2

Sólo dependencia temporal:

Resultados – Isomate CPlus

Valores promedio de T y H

Valores máximos de T y H

Sólo tiempo

AÑO 2005

0

20

40

60

80

100

120

1 21 41 61 81 101 121

Días

Re

sid

ua

l (%

)

AÑO 2006

0

20

40

60

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100

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1 21 41 61 81 101 121

Días

Re

sid

ua

l (%

)

Año 2006

0

20

40

60

80

100

120

1 21 41 61 81 101

Días

Res

idu

al (

%)

Año 2005

0

20

40

60

80

100

120

1 21 41 61 81 101 121

Días

Res

idua

l (%

)

Año 2006

0

20

40

60

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120

1 21 41 61 81 101

Días

Res

idu

al (

%)

Año 2005

0

20

40

60

80

100

120

1 21 41 61 81 101 121

Días

Res

idua

l (%

)

Resultados – Isomate CPlus

Resultados – Isomate CPlus

38.83log93.7493.74log67.56

log

log2log8.796.71

38.83loglog93.746.71log47.102.067.1577.0loglog

08.5642

29.146.81log

29.136.81log95.93

32.74log23.046.76)(

tttt

tD

ttttttN

Dt

Ntt

ttttr

Sólo dependencia temporal:

Resultados – Isomate CPlus

7

2

9

12

2

1

1027

1107

4

9

93.43exp

53.271explog

53.271log3.83log

87.179exp1032.1

log

log

53.271exp

log

log

53.271exp1064.6

log42.1

29.92)(

Tt

tHT

tttT

t

TtTT

tT

tL

LTtTTtTt

T

ttr

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.

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

Gracias

aesparcia@iti.upv.es