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Programação Evolutiva e Lógica Fuzzy
CMP 135Arquiteturas Especiais de ComputadoresFauzi Shubeita - UFRGS 2004
Taxonomia da Computação Evolutiva
ComputaçãoEvolutiva
ComputaçãoNatural
Fuzzy Systems
Vida Artificial
Estratégias deEvolução
Redes Neurais
Geometria Fractal Teoria do CaosInteligênciaComputacional
SistemasComplexos
ProgramaçãoEvolutiva
AlgoritmosGenéticos
Sistemas deClassificação
ProgramaçãoGenética
Computação Evolutiva - Conceito
Computação Evolutiva consiste numa máquina “aprendente”
otimizada, baseada nos moldes dos mecanismos de evolução biológica e seleção natural.
A característica que é comum as áreas da Computação Evolutiva
é uma Base de Conhecimento (Knowledge). Essa base é alimentada e a quantidade de dados e/ou regras define
a maior ou menor “inteligência” do sistema.
A base de conhecimento é explorada através de algoritmos que pesquisam a população-alvo através de seleção, cruzamento e mutação. Além de algoritmos, também são utilizadas regras baseadas em condições If-Then-Else e de operadores relacionais And, Or, Not,...
Base de conhecimento
O software AIDA
Utilizado para diagnóstico e tratamento de pacientes com diabetes.
Programado em Turbo Pascal 5.5 e QuickBasic.
Baseado em programação evolutiva e estratégias de evolução.
Demonstração
Software ExSinta
Baseado em sistemas de classificação Desenvolvido em Prolog Utiliza o padrão de regras If-then-else Explora o conceito de variáveis, regras
e objetivos.
Demonstração
Lógica Fuzzy (Difusa)
Microcontroladores Fuzzy
VANTAGENS Baixo custo do processo de fabricação Rápido desenvolvimento do protótipo Facilidade de automatização do
processo Arquitetura Flexivel
Microcontroladores Fuzzy
DESVANTAGENS Geram circuitos VLSI complicados e
grandes Em função da interface com o mundo real
de um sistema Fuzzy ser analógico torna-se necessário a utilização de conversores A/D D/A
A velocidade de processamento é limitada.
Arquitetura Fuzzy
Fuzificador Inferência Desfuzificador
Problema a ser controlado
Fuzzy Fan
Software para controle de um sistema de refrigeração.
Desenvolvido em linguagem C.
Controle de Temperatura
Velocidade doVentilador
Sensor deTemperatura
Sensor deUmidade
Ambiente
Fluxo de ar
Demonstração
Pêndulo Invertido
Controle de equilíbrio Desenvolvido em C Dispositivo de uso geral
Pêndulo Invertido
Ângulo InclinaçãoÂngulo Inclinação
Velocidade
Aceleração
Demonstração
Conclusão Todos os problemas baseados na lógica humana
podem ser resolvidos por sistemas computacionais, com uma maior ou menor complexidade. A computação evolutiva apesar de não ser recente, demostra com suas sub-áreas que as técnicas para otimizar o processamento de dados é essencial. Já a lógica Fuzzy quebra os paradigmas da lógica tradicional com a sua “incerteza” inerente a qualquer processo. Portanto, as duas isoladas ou em conjunto são poderosas ferramentas da computação natural.
ReferênciasWan, Eric A.; Control Systems: Classical, Neural, and Fuzzy;
Oregon Graduate Institute; Lecture Notes - 1998Arabshahi, Payman; Marks II, Robert J.; Oh, Seho; Caudell,
T.P.; Pointer Adaptation and Pruning of Min-Max Fuzzy Inference and Estimation, 1998
Whithley, Darrell; A Genetic Algorithm Tutorial; Technical Report; 1993.
Full´er, Robert; Neural Fuzzy Systems;Abo Akademi; 1995.