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Dissertação de Mestrado:
Modelagem Automática de Sistemas Fuzzy Utilizando Otimização Por Enxame de Partículas
Sergio Oliveira Costa Junior
- PEL
- Orientador Profa. Nadia Nedjah , Ph.D., 1997, UMIST, Grã-Bretanha -
- Coorientador Profa. Luiza De Macedo Mourelle , Ph.D., 1998, UMIST, Grã-Bretanha -
- Banca * Prof. Dr. José Ernesto De Araujo Filho - UNIFESP
- Data - hora da defesa
- 15/07/2010
- Resumo
- Esta disserta¸c˜ao investiga a utiliza¸c˜ao de Particle Swarm Optimization (PSO) para a obten¸c˜ao autom´atica de sistemas fuzzy do tipo Mamdani, tendo como insumo apenas as defini- ¸c˜oes das vari´aveis do problema, seus dom´ınios e a fun¸c˜ao objetivo. Neste trabalho utilizam-se algumas t´ecnicas conhecidas na tentativa de minimizar a obten¸c˜ao de sistemas fuzzy que n˜ao sejam coerentes. As principais t´ecnicas usadas s˜ao o m´etodo de Wang e Mendell, chamado de WM, para auxiliar na obten¸c˜ao de regras, e os conceitos de clusteriza¸c˜ao para obten¸c˜ao das fun¸c˜oes de pertinˆencia. Na fun¸c˜ao de avalia¸c˜ao proposta, considera-se n˜ao somente a acur´acia do sistema fuzzy, atrav´es da medida do erro, mas tamb´em a sua interpretabilidade, atrav´es da medida da compacidade, que consiste da quantidade de regras e fun¸c˜oes membro, da distinguibilidade, que permite evitar que as fun¸c˜oes membro n˜ao se confundam, e da completude, que permite avaliar que as fun¸c˜oes membro abranjam o m´aximo do dom´ınio. O prop´osito deste trabalho consiste no desenvolvimento de um algoritmo baseado em PSO, cuja fun¸c˜ao de avalia¸c˜ao congregue todos esses objetivos. Com parˆametros bem definidos, o algoritmo pode ser utilizado em diversos tipos de problemas sem qualquer altera¸c˜ao, tornando totalmente autom´atica a obten¸c˜ao de sistemas fuzzy. Com este intuito, o algoritmo proposto ´e testado utilizando alguns problemas pr´e-selecionados, que foram classificados em dois grupos, com base no tipo de fun¸c˜ao: cont´ınua ou discreta. Nos testes com fun¸c˜oes cont´ınuas, s˜ao utilizados sistemas tridimensionais, com duas vari´aveis de entrada e uma de sa´ıda, enquanto nos testes com fun¸c˜oes discretas s˜ao utilizados problemas de classifica¸c˜ao, sendo um com quatro vari´aveis e outro com seis vari´aveis de entrada. Os resultados gerados pelo algoritmo proposto s˜ao comparados com aqueles obtidos em outros trabalhos. Palavras-chave: Enxame. Part´ıcula. Otimiza¸c˜ao. Sistema fuzzy.
kk* Prof. Dr. Cl´audio M´arcio do Nascimento Abreu Pereira - CNEN
* Profa. Nadia Nedjah , Ph.D., 1997, UMIST, Grã-Bretanha -
k* Profa. Luiza De Macedo Mourelle , Ph.D., 1998, UMIST, Grã-Bretanha -
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