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Sistemas Multi-Agentes e Computação Musical. Pedro Ferreira IME-USP. Sistemas Multi-Agentes e Computação Musical. 1. Programação Genética 1.1. O paradigma 1.2. Programação Genética x Computação Musical 2. Vida Artificial 2.1. Vida Artificial? - PowerPoint PPT Presentation
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Sistemas Multi-Agentes e Computação Musical
Pedro Ferreira
IME-USP
Sistemas Multi-Agentes e Computação Musical
1. Programação Genética– 1.1. O paradigma– 1.2. Programação Genética x Computação
Musical
2. Vida Artificial– 2.1. Vida Artificial?– 2.2. Vida Artificial e Computação Musical
3. Living Melodies
1. Programação Genética
1.1. O paradigma
Evolução de Programas Cromossomos Digitais Reprodução
– Genetic Recombination– Mutation
Seleção– Fitness-Proportionate Selection– Tournament Selection
Regressão Simbólica com Programação Genética– http://alphard.ethz.ch/gerber/approx/default.html
1.2. Programação Genética e Computação Musical (1)
Seleção: o quão um cromossomo é bom?– Human Critics– Rule-Base Critics– Learning-Based Critics– Coevolving Music Creators and Critics
A Seleção é o maior problema em programar arte com GP (ou PG ).
1.2. Programação Genética e Computação Musical (2)
Alguns Sistemas de composição com GP:– Occam (Bruce Jacob)– GenJam (Al Biles)
2. Vida Artificial
2.1. Vida Artificial?
Automatos Celulares– Conway’s Game of Life
Logo StarLogo NetLogo Tierra (Tom Ray) Firefly Sanctuary Living Melodies (Palle Dahlstedt e Mats
G.Nordahl)
Vida Artificial e Computação Musical
Frankensteinian Methods for Evolutionary Music Composition
Living Melodies Eden
Eden
3. Living Melodies
3. Living Melodies
3. Living Melodies– 3.1. O sistema– 3.2. Representação Genética– 3.3. Dinâmica– 3.4. Reprodução– 3.5. Mapeamento Sonoro– 3.6. Resultados
3.1. O Sistema
Co-evolução
Mating calls
Não interativo
Only my mom loves
3.2. Representação Genética
Genoma sonoro– N ≤ 10 notas preferidas– Repetições são permitidas– Espécie
Genoma procedural– Merece um slide
Genoma Procedural (1)
Determina o comportamento da criatura Genes:
– WALK, TURN, REST, SING, LOOP,IF– sintaticamente representados por W,{T-,T+,Ts},R,S,
L{loop-count}{ninstructions},{< | = | >}{sensor}{sensor | constant}{ninstructions}
Sensores e propriedades: – Sensores a [b,c]: espécie da criatura situada na direção right-
forward [frontal,left-forward]– Sensores d,e: intensidade e direção do som nas coordenadas
atuais– Propriedades g,h: idade e direção da criatura– Numerais 00..99: os respectivos números
Genoma Procedural (2)
Exemplos:– <d0103– =fh01– WWSRTsWW– WT-L0401S
3.3. Dinâmica
Espaço e movimento Condições de fronteira Idade,pontos de vida, alimento e morte Conservação de energia Som: propagação e sustentação Listening pleasure: ((L – P + 1) / L)2
Consumo de energia (cost-of-time, cost-of-mating, cost-of-sing)
3.4. Reprodução
Restrições:– Proximidade– Energia– Idade– Exercício– Felicidade
Nova criatura:– Disposição espacial– Cross-over
3.5. Mapeamento Sonoro
Mapeamento absoluto– C#-C acima do C central (piano)– Pavarotti isn’t here
Mapeamento de intervalos– Intervalos locais– Intervalos globais
Saída MIDI (som de piano)
3.6. Resultados
Referências
Palle Dahlstedt and Mats G. Nordahl, Living Melodies: Coevolution of Sonic Communication in Leonardo Vol. 34, Issue 3 - June 2001, pp. 243 – 248.
McCormack, J. 2001, Eden: An Evolutionary Sonic Ecosystem in Kelemen, J. & P. Sosík (eds), Advances in Artificial Life, 6th European Conference, ECAL 2001, Springer, Prague, Czech Republic, pp. 133-142. http://www.csse.monash.edu.au/~jonmc/projects/eden/eden.html
Werner, G.M. & Todd, P.M. (1998) Frankensteinian Methods for Evolutionary Music Composition, Musical Networks: Parallel distributed perception and performance. Cambridge, MA: MIT Press/Bradford Books