Inteligência Artificial para Jogos

Lógica Difusa

GT-JEDI – Jogos DigitaisInteligência Artificial para Jogos

UNISINOS

Prof. MSc. João Ricardo Bittencourt

Update: 20 Set. 2010joaorb@unisinos.br

Agradeço e dedico estasaulas ao Prof. Osório

“Tome a pílulavermelha”

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Sumário Conceitos básicos de lógica Conjuntos difusos Variáveis linguisticas Regras difusas Métodos de fuzzification/defuzzification Considerações Finais

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Conceitos básicos Amplia a lógica booleana. Proposta por Loft

Zadeh em 1965. Considera termos do tipo: muito, pouco, alguns,

parcial, estável, fraco, forte, alto, baixo,... São termos difíceis de estabelecer um valor fixo O termo difuso está relacionado com o conceito

de imprecisão

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Conceitos básicos Um elemento pode estar contido em vários

termos com graus de pertinência diferentes Por exemplo:

Na lógica booleana: Agora é dia OU é noite Na lógica difusa: Agora é dia E noite (com

graus diferentes de persistência)

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Conjuntos difusos Define o quanto que um objeto pertence a um

conjunto São usadas as funções de pertinência

(membership function) Podem ser usadas diferentes funções

Linear, normal, gaussiana, ascendente, descedente, sigmóide, constante, triangular, trapezoidal,...

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Conjuntos difusosTriangular

Trapezoidal

Descendente

Ascendente

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Variáveis lingüísticas Trata-se de uma associação de um adjetivo à um

conjunto difuso Uma determinada variável pode ser adjetivada

com vários termos (funções difusas) Idade Muito jovem, jovem,velho, muito velho→

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Variáveis lingüísticas Temperatura Muito baixa,baixa, normal, alta, →

muito alta

temperature

Otemperature

0

1

353227 36.5 37.5 40 41 43

very_highhighnormallowvery_low

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Variáveis lingüísticas Sarampo Nula, Baixa, Pode ser, Alta→

sarampo

Osarampo

0

1

5

highmaybelownull

10 5030 8070 95

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Regras difusas São regras do tipo IF ... THEN entretanto utiliza

variáveis linguísticas Todas as regras difusas são ativadas na

inferência com graus diferentes

IF age IS very_young THEN sarampo IS high IF age IS old AND febre IS alta THEN sarampo IS

maybe IF age IS very_old THEN sarampo IS null ...

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Regras difusasTemperature

very_low low normal high very_high

Age

very_young null low maybe high highyoung null null low maybe highold null null null low lowvery_old null null null null low

Quadro resumo das regras

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Inferência difusa

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Inferência difusa As variáveis precisas (crisp) são lidas do ambiente

(exemplo, idade = 48 anos) Precisam ser “fuzzyficadas” aplicar o valor sob os →

conjuntos difusos da variável linguística very_young = 0.0 young = 0.25 old = 0.25 very_old = 0.0

Todas as variáveis de entrada precisam passar por este processo de fuzzification

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Inferência difusa Agora para cada regra difusa aplica-se as variáveis

difusas na condicional A variável difusa da conseqüência da regra (THEN)

recebe um grau a partir das variáveis antecedentes A operação AND O menor valor dos conjuntos→

Se o valor do grau da conseqüência for maior que seu grau atual então o grau é substituído pelo maior

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Inferência difusa Exemplo

IF age IS old AND febre IS alta THEN sarampo IS pode_ser

Se old é 0.25, alta é 0.1, then poder_ser da variável sarampo recebe 0.1

No término da inferência todas as variáveis de saída possuem seus termos com algum grau de pertinência

É feito o processo de defuzzification para tornar as variáveis precisas novamente

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Inferência difusa Podem ser usados os seguintes métodos:

Máximo, média dos máximos, média local dos máximos, centro de gravidade (centróide), centro da área, centro da média

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Considerações Finais Isto tudo pode ser usado em jogos???

Claro! Pode ser usado como módulo de controle dos agentes

É um sistema especialista só com regras difusas Já foram feitos alguns projetos finais no curso

usando Lógica Difusa Veja o site do FuzzyF

Framework desenvolvido em Java distribuído sob a licença GNU GPL

http://www.inf.unisinos.br/~jrbitt/fuzzyf