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.