Seção 6: ESTATÍSTICA EM ENGENHARIA E CIÊNCIAS EXATAS Título: Seção 6: ESTATÍSTICA EM ENGENHARIA E CIÊNCIAS EXATAS Título: Jaime Shinsuke Ide Fábio Gagliardi.

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1 Seção 6: ESTATÍSTICA EM ENGENHARIA E CIÊNCIAS EXATAS Título: Seção 6: ESTATÍSTICA EM ENGENHARIA E CIÊNCIAS EXATAS Título: Jaime Shinsuke Ide Fábio Gagliardi Cozman Escola Politécnica, Universidade de São Paulo Av. Prof. Mello Moraes, 2231, 05508-900, São Paulo, SP – Brasil jaime.ide@poli.usp.br, fgcozman@usp.br Jaime Shinsuke Ide Fábio Gagliardi Cozman Escola Politécnica, Universidade de São Paulo Av. Prof. Mello Moraes, 2231, 05508-900, São Paulo, SP – Brasil jaime.ide@poli.usp.br, fgcozman@usp.br 1 1

2 Este trabalho apresenta métodos para geração uniforme de redes Bayesianas (modelos baseados em grafos direcionados para representação de distribuições conjuntas). Redes Bayesianas foram originalmente propostas pela comunidade de inteligência artificial na década de 80 e tem sido aplicadas em uma enorme variedade de problemas de decisão e diagnóstico automatizado. Inúmeros trabalhos tem sido propostos para inferência e estimação de redes Bayesianas, e testes tem sido conduzidos em conjuntos de redes selecionados arbitrariamente. Até o momento não existe nenhum método na literatura que permita gerar redes Bayesianas de forma uniforme. A proposta deste trabalho é construir um gerador aleatório e uniforme de redes Bayesianas com características determinadas pelo usuário (tipo de estrutura, tipo de distribuições de probabilidade associadas, número máximo de arcos ou número máximo de arcos por nó e número de nós). Para tanto, empregam-se cadeias de Markov para geração da estrutura da rede (informação qualitativa) e métodos baseados em distribuições Dirichlet para geração das distribuições de probabilidades associadas a cada nó (informação quantitativa). O método para geração de estruturas foca tanto a geração de grafos multi-conectados quanto de grafos conectados de forma única (“polytrees”). O método desenvolvido foi implementado e o programa resultante (BNGenerator) está disponível na Internet pelo endereço: http://www.pmr.poli.usp.br/ltd/Software/BNGenerator/index.html Este trabalho apresenta métodos para geração uniforme de redes Bayesianas (modelos baseados em grafos direcionados para representação de distribuições conjuntas). Redes Bayesianas foram originalmente propostas pela comunidade de inteligência artificial na década de 80 e tem sido aplicadas em uma enorme variedade de problemas de decisão e diagnóstico automatizado. Inúmeros trabalhos tem sido propostos para inferência e estimação de redes Bayesianas, e testes tem sido conduzidos em conjuntos de redes selecionados arbitrariamente. Até o momento não existe nenhum método na literatura que permita gerar redes Bayesianas de forma uniforme. A proposta deste trabalho é construir um gerador aleatório e uniforme de redes Bayesianas com características determinadas pelo usuário (tipo de estrutura, tipo de distribuições de probabilidade associadas, número máximo de arcos ou número máximo de arcos por nó e número de nós). Para tanto, empregam-se cadeias de Markov para geração da estrutura da rede (informação qualitativa) e métodos baseados em distribuições Dirichlet para geração das distribuições de probabilidades associadas a cada nó (informação quantitativa). O método para geração de estruturas foca tanto a geração de grafos multi-conectados quanto de grafos conectados de forma única (“polytrees”). O método desenvolvido foi implementado e o programa resultante (BNGenerator) está disponível na Internet pelo endereço: http://www.pmr.poli.usp.br/ltd/Software/BNGenerator/index.html 2 2

3 Gibbs sampler Inteligência Artificial (incertezas) Redes Bayesianas (RB) Geração de RB Geração de DAG Geração de distribuições condicionais Métodos Aproximados Algoritmos de Inferência Métodos MCMC números quasi- aleatórios BNGenerator Motivação: Inúmeros trabalhos tem sido propostos para inferência e estimação de redes Bayesianas, e testes tem sido conduzidos em conjunto com redes selecionados arbitrariamente. Até o momento não existe nenhum método na literatura que permita gerar redes Bayesianas de forma uniforme. A proposta deste trabalho é construir um gerador aleatório e uniforme de redes Bayesianas com características determinadas pelo usuário (tipo de estrutura, tipo de distribuições de probabilidade associadas, etc). (Estrutura do grafo) 3 3

4 Definição Grafos acíclicos direcionados. (Directed Acyclic Graph - DAG) Cada variável está associada à uma distribuição de probabilidade. Distribuição Conjunta definida por: Definição Grafos acíclicos direcionados. (Directed Acyclic Graph - DAG) Cada variável está associada à uma distribuição de probabilidade. Distribuição Conjunta definida por: p(X) =  i p(X i | pa{X i }) Conjunto de todas as variáveis Conjunto de todos os pais ( se tiver) A A B B C C Nó: representa uma variável de interesse. Arco: indica uma dependência causal e de informação entre duas variáveis p(A,B,C) = p(A).p(B/A).p(C/A) p (A) A=0 0,3 A=1 0,7 p (C/A) 0 0 0,3 0 1 0,2 1 0 0,7 1 1 0,8 Resultado:representação compacta e eficiente. Ilustração: Rede com 3 nós. 4 4

5 Grafos Árvore simplesPolytree Acíclico Não direcionados Conectado Uni-conectado (árvore) Direcionados Desconectado Cíclico Multi-conectado A BC ED A BC E D A BC ED A BC ED A BC E D A BC ED Tipos diferentes de estruturas de grafos Ilustrações para cada tipo de estrutura 5 5

6 Para gerar (construir) uma rede Bayesiana precisamos: Gerar a estrutura (grafo) Gerar as distribuições condicionais associadas a cada nó Para gerar (construir) uma rede Bayesiana precisamos: Gerar a estrutura (grafo) Gerar as distribuições condicionais associadas a cada nó A A B B C C Nó: representa uma variável de interesse. Arco: indica uma dependência causal e de informação entre duas variáveis p(A,B,C) = p(A).p(B/A).p(C/A) p (A) A=0 0,3 A=1 0,7 p (C/A) 0 0 0,3 0 1 0,2 1 0 0,7 1 1 0,8 A parte mais difícil é a geração de grafos (de maneira controlada) 6 6

7 p (C/A,B) 0 0 0 0,1 0 0 1 0,2 0 1 0 0,3 0 1 1 0,4 1 0 0 0,9 1 0 1 0,8 1 1 0 0,7 1 1 1 0,6 Sejam as variáveis binárias: A, B e C B B A A C C [0,1 0,9] [0,2 0,8] [0,3 0,7] [0,4 0,6] Distribuições a serem geradas de forma uniforme Metodologia geral Para uma distribuição com k valores, emprega-se a distribuição multivariável de Dirchlet de dimensão k. Para isso, define-se k parâmetros (  1,  2,...,  k ). Para se ter distribuição uniforme, define-se  ’s =1. Geração : - Sorteia-se k valores de u~U(0,1) - Computar - log(u) para cada u - Normalizar os k valores obtidos Metodologia geral Para uma distribuição com k valores, emprega-se a distribuição multivariável de Dirchlet de dimensão k. Para isso, define-se k parâmetros (  1,  2,...,  k ). Para se ter distribuição uniforme, define-se  ’s =1. Geração : - Sorteia-se k valores de u~U(0,1) - Computar - log(u) para cada u - Normalizar os k valores obtidos 7 7

8 Dimensão da dificuldade. O número de estruturas de grafos possíveis cresce super-exponencialmente em função do número de nós. Métodos heurísticos são propostos para geração de redes Bayesianas. Não garante sobre a distribuição dos grafos gerados. É desejável que se possua controle sobre a geração do grafo. “Geração uniforme de grafos” significa que cada grafo tem a mesma probabilidade de ser gerado, dentro do domínio de todos os grafos possíveis. Dimensão da dificuldade. O número de estruturas de grafos possíveis cresce super-exponencialmente em função do número de nós. Métodos heurísticos são propostos para geração de redes Bayesianas. Não garante sobre a distribuição dos grafos gerados. É desejável que se possua controle sobre a geração do grafo. “Geração uniforme de grafos” significa que cada grafo tem a mesma probabilidade de ser gerado, dentro do domínio de todos os grafos possíveis. Número total de combinações possíveis número de nós (n) 1 2 3 4 5 6 7 8 combinações possíveis (c n ) 1 3 25 543 29281 3781503 1138779265 783702329343 Número total de combinações possíveis número de nós (n) 1 2 3 4 5 6 7 8 combinações possíveis (c n ) 1 3 25 543 29281 3781503 1138779265 783702329343 8 8

9 Idéia chave: partir de um grafo (estado) inicial, e gerar grafos subsequentes segundo uma regra de transição de Markov que garante a convergência da simulação. A cada n- iterações suficientes para a convergência, o grafo (estado) atual é selecionado para a amostra. Estes grafos selecionados constituirão uma amostra uniforme de grafos com determinadas características. Condições que devem ser satisfeitas: Irredutibilidade Aperiodicidade Matriz de transição duplamente estocástica Idéia chave: partir de um grafo (estado) inicial, e gerar grafos subsequentes segundo uma regra de transição de Markov que garante a convergência da simulação. A cada n- iterações suficientes para a convergência, o grafo (estado) atual é selecionado para a amostra. Estes grafos selecionados constituirão uma amostra uniforme de grafos com determinadas características. Condições que devem ser satisfeitas: Irredutibilidade Aperiodicidade Matriz de transição duplamente estocástica... Cadeia de Markov Ergódica Distribuição estacionária converge para uniforme 9 9

10 P 10 (0,2)=1/6 P 12 (1,2)=1/6 0 0 1 1 2 2 0 0 1 1 2 2 0 0 1 1 2 2 0 0 1 1 2 2 P 13 (0,1)=1/6 P 21 (1,2)=1/6 P 31 (0,1)=1/6 P 01 (0,2)=1/6 P 00 =5/6 P 11 =1/2............ Exemplo de geração de grafo multi-conectado com 3 nós estado 0 estado 1 estado 2 estado 3 Matriz de transição 0 1 2 3... 17 0 0 1 1 2 2 3 3 17...... 5/6 1/6 0 0 0 0 0 0 1/2 0 0 0 0 0 0 1/6 p 22 p 33 0 0................................. Regra de transição Sortear um arco(i,j), com probabilidade 1/6 Se o arco(i,j) existir, manter atual estado Senão, adicionar o arco(i,j) Regra de transição Sortear um arco(i,j), com probabilidade 1/6 Se o arco(i,j) existir, manter atual estado Senão, adicionar o arco(i,j) P 22 P 33 10

11 Teorema 1- A matriz de transição definida pelo Algoritmo 1 é duplamente estocástica. Teorema 2 - A cadeia de Markov gerada pelo Algoritmo 1 é irredutível. Teorema 3 - A cadeia de Markov gerada é aperiódica. Teorema 4 - A cadeia de Markov gerada é ergódica e sua distribuição estacionária única converge para a distribuição uniforme. Teorema 1- A matriz de transição definida pelo Algoritmo 1 é duplamente estocástica. Teorema 2 - A cadeia de Markov gerada pelo Algoritmo 1 é irredutível. Teorema 3 - A cadeia de Markov gerada é aperiódica. Teorema 4 - A cadeia de Markov gerada é ergódica e sua distribuição estacionária única converge para a distribuição uniforme. Algoritmo 1: Gerando DAG´s multi-conectados Entrada: número de nós (n), número máximo de arcos por nó (maxD), número de iterações (N). Saída: DAG multi-conectado com n nós. 01. Inicializar grafo como uma árvore única ordenada. 02. Repetir o seguinte ciclo N vezes; 03.Gerar um par distinto de nós, i e j, distribuído uniformemente; 04.Se o arco (i,j) existir no grafo atual, remover o arco (i,j), desde que o grafo permaneça acíclico e conectado; 05.Senão; 06.Adicionar o arco(i,j), desde que o grafo permaneça acíclico e satisfaça a condição maxD; 07.Senão, permaneça no mesmo estado (grafo) ; 08. Retornar o grafo atual após as N iterações. Entrada: número de nós (n), número máximo de arcos por nó (maxD), número de iterações (N). Saída: DAG multi-conectado com n nós. 01. Inicializar grafo como uma árvore única ordenada. 02. Repetir o seguinte ciclo N vezes; 03.Gerar um par distinto de nós, i e j, distribuído uniformemente; 04.Se o arco (i,j) existir no grafo atual, remover o arco (i,j), desde que o grafo permaneça acíclico e conectado; 05.Senão; 06.Adicionar o arco(i,j), desde que o grafo permaneça acíclico e satisfaça a condição maxD; 07.Senão, permaneça no mesmo estado (grafo) ; 08. Retornar o grafo atual após as N iterações. 11

12 Algoritmo 2: Gerando polytrees Entrada: número de nós (n), número máximo de arcos por nó (maxD), número de iterações (N). Saída: polytree com n nós. 01. Inicializar grafo como uma árvore simples ordenada. 02. Repetir o seguinte ciclo N vezes; 03.Gerar um par distinto de nós, i e j, distribuído uniformemente; 04.Se o arco (i,j) existir no grafo atual ou se o grafo resultante não satisfazer a condição maxD, manter o mesmo estado (grafo); 05.Senão; 06.Inverter o arco (i,j) com probabilidade de 1/2, e então; 07.Encontrar o predecessor, nó k, no caminho entre os nós i e j, remover o arco entre k e j, e adicionar o arco (i,j) ou (j,i), dependendo do sorteio na linha 6; 08. Retornar o grafo atual após as N iterações. 12

13 Geração aleatória e uniforme de redes Bayesianas Programa desenvolvido em Java BNGenerator Geração aleatória e uniforme de redes Bayesianas Programa desenvolvido em Java BNGenerator Linha de comando do BNGenerator: java BnGenerator -nNodes 20 - maxDegree 3 -nGraphs 1 -format xml -nval 4 -fName Poly1 -structure singly ( http://www.pmr.poli.usp.br/ltd/Software/BNGenerator/index.html) Visualização (no sistema JavaBayes - http://www-2.cs.cmu.edu/~javabayes ) de uma polytree de 20 nós gerada pelo BNGenerator. 13

14 estado freqüência Histograma 1: Gerando grafos multi-conectados média Histograma 2: Gerando polytrees estado média freqüência 4 nós; maxDegree 3; 446 diferentes tipos de grafos 5 nós; maxDegree 3; 128 diferentes tipos 14

15 O gerador aleatório de redes Bayesianas desenvolvido, BNGenerator, é algo inédito na área. Devido à sua característica de possibilitar o controle da estrutura da rede gerada. Vale a pena ressaltar que a metodologia desenvolvida, empregando cadeias de Markov, para geração aleatória de redes é flexível o suficiente para aplicá-la a diversos tipos de estruturas de interesse. A desvantagem do método é a dificuldade em determinar o número de iterações necessários para a convergência da cadeia de Markov. O inconveniente é superado, adotando-se um número grande de iterações; e constatou-se que o algoritmo desenvolvido é rápido, podendo processar muitas iterações em pouco tempo. Provas teóricas sobre o método desenvolvido encontra-se no artigo: Random generation of Bayesian networks. XI Simpósio em Inteligência Artificial (SBIA2002), Recife, 2002. (artigo aceito, a ser publicado) O uso de amostras uniformes de redes Bayesianas para análise de métodos MCMC de inferência é apresentado em: Testing MCMC algorithms with ramdomly generated Bayesian networks. I Workshop de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial - WTDIA'02, realizado junto ao SBIA2002. (artigo submetido) O gerador aleatório de redes Bayesianas desenvolvido, BNGenerator, é algo inédito na área. Devido à sua característica de possibilitar o controle da estrutura da rede gerada. Vale a pena ressaltar que a metodologia desenvolvida, empregando cadeias de Markov, para geração aleatória de redes é flexível o suficiente para aplicá-la a diversos tipos de estruturas de interesse. A desvantagem do método é a dificuldade em determinar o número de iterações necessários para a convergência da cadeia de Markov. O inconveniente é superado, adotando-se um número grande de iterações; e constatou-se que o algoritmo desenvolvido é rápido, podendo processar muitas iterações em pouco tempo. Provas teóricas sobre o método desenvolvido encontra-se no artigo: Random generation of Bayesian networks. XI Simpósio em Inteligência Artificial (SBIA2002), Recife, 2002. (artigo aceito, a ser publicado) O uso de amostras uniformes de redes Bayesianas para análise de métodos MCMC de inferência é apresentado em: Testing MCMC algorithms with ramdomly generated Bayesian networks. I Workshop de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial - WTDIA'02, realizado junto ao SBIA2002. (artigo submetido) (Para os interessados, o autor estará distribuindo alguns exemplares dos artigos acima, entre 17h30 e 18h30. Compareça!) 15