LOGICA FUZZY - IME-USP - Instituto de Matemática e ...adao/AULA02ROB.pdf · LOGICA FUZZY Adão de...
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SUMÁRIO
• INTRODUÇÃO
• PRINCÍPIOS
• CLÁSSICA x DIFUSA
• CONJUNTOS FUZZY
• OPERAÇÕES EM CONJUNTO FUZZY
• MODIFICADORES
Introdução
• "A logica difusa (fuzzy) tem por objetivo
modelar modos de raciocínio aproximados ao
invés de precisos.“
• Desenvolvida por Lofti A. Zadeh da Universi-
dade da Califórnia em Berkeley na década de
60.
Princípios • Todas as coisas admitem graus (temperatura, altura,
velocidade, distância, etc...)
• A lógica FUZZY permite especificar quão bem um
objeto satisfaz uma descrição vaga.
• Ela reflete o que as pessoas pensam
• Ela trabalha com uma grande variedade de informações vagas e incertas, as quais podem ser traduzidas por expressões do tipo: a maioria, mais ou menos, talvez, etc.
• Antes do surgimento da lógica FUZZY essas informações não tinham como ser processadas.
Princípios
• A lógica FUZZY vem sendo aplicada nas seguintes
áreas:
– Análise de dados
– Construção de sistemas especialistas
– Controle e otimização
– Reconhecimento de padrões,
Princípios
• Muitas vezes utiliza-se uma discretização dos
valores possíveis para um domínio (lógica de
múltiplos valores).
• Exemplo: {0, 0,5, 1} para valores que indiquem
"Falso", "Talvez verdadeiro" e "Verdadeiro",
respectivamente.
Clássica X Difusa
• A lógica difusa então visa modelar modos de
raciocínio imprecisos, tendo os casos precisos como
situações limite.
• Clássica
– Falso (0) x Verdadeiro (0 ou 1)
• Difusa
– o Intervalo [0..1]
Clássica X Difusa
• Clássica
– Predicados exigem definição exata
– Não existe resposta diferente de verdadeiro ou falso.
– “é homem”, “é mortal”, “é par” ..
• Difusa – Predicados não possuem definição exata.
– Respostas são relativas;
– Possuem um grau de veracidade que variam entre “totalmente falso” e “totalmente verdadeiro”
– “é alto”, “esta cansado”, “e jovem” ...
Conjuntos FUZZY
• No mundo real alguns problemas não conseguem ser representados pela logica clássica.
• Conjuntos convencionais tem apenas os critérios de pertinência “pertence” ou “não pertence”, e “esta contido” ou “não esta contido”, ou seja, um elemento não pode pertencer parcialmente a um conjunto, da mesma forma que um conjunto não pode estar parcialmente contido em outro
Conjuntos FUZZY
• Conjunto das pessoas jovens:
– Um bebê certamente pertence a esse conjunto e um idoso de 100 anos não. Mas o que podemos dizer sobre as pessoas com 20, 30 e 40 anos?
Conjuntos Fuzzy
• Grau de pertinência:
– Cada elemento do conjunto difuso tem um grau de pertinência no intervalo [0, 1], dessa forma permitindo uma transição gradual da falsidade para a verdade.
– Não existe uma base formal para determinar o grau de pertinência. Este é escolhido experimentalmente/empiri- camente.
Conjuntos FUZZY • Grau de pertinência:
– O grau de pertinência nos permite representar valores imprecisos como quente e frio.
– No eixo x representamos a temperatura da agua e no y seu grau de pertinência.
Conjuntos FUZZY
• Universo:
– O universo contém os elementos que podem ser considerados no conjunto.
– Universo de um conjunto que mede sabor poderia ser o conjunto de noções psicológicas {doce,amargo etc.}
Conjuntos FUZZY
O universo contém os elementos que podem ser considerados no conjunto. Universo
{cobertura de 0%, cobertura de 30%, cobertura de 30% e cobertura maior que 75%}
Conjuntos FUZZY
O universo contém os elementos que podem ser considerados no conjunto. Universo
{0,1,2,3,4,5,6}
Conjuntos FUZZY
O universo contém os elementos que podem ser considerados no conjunto. Universo
X ={conjunto de número discretos de 0 a 90}
Conjuntos FUZZY • Terminologia:
– Variável Linguística • É aquela que tem como valores palavras ou sentenças. (Exemplo: IDADE)
– Valor linguístico • É um conjunto FUZZY (exemplo JOVEM). Corresponde a cada um dos
conjuntos de termos.
– Todos os valores linguísticos formam um conjunto de termos:
– Variável FUZZY • Cada valor no conjunto de termos. (Exemplo: MADURO)
Conjuntos FUZZY
• O conjunto de termos permite que a linguagem de modelagem FUZZY expresse a semântica usada pelos especialistas
SE IDADE = MADURO ENTÃO SEGURO É ALTO
OPERÃÇÕES EM CONJUNTOS DIFUSOS • EXEMPLO:
– Uma família possui 04 integrantes (membros).
– Uma indicação de conforto refere-se ao número de dormitórios.
– Eles também desejam comprar uma casa grande
– Seja u = (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) o conjunto de casas descritas pelo número de quartos de dormir, ou seja, a casa “i” possui “i” número de quartos
– Seja c o conjunto FUZZY que caracteriza a noção de conforto.
• c = [ 0,2 0,5 0,8 1 0,7 0,3 0 0 0 0 ]
– Seja i o conjunto FUZZY que caracteriza a noção de grande.
• i = [ 0 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1 1 1 ]