Otimização utilizando funções substitutas e extração de regras difusas.

• Ano de defesa: 2002
• Autor(a) principal: Hilton Cleber Pietrobom
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Tecnológico de Aeronáutica
• Palavras-chave em Português: Controle automático; Otimização; Modelos matemáticos; Métodos computacionais; Algoritmos; Controle
• Link de acesso: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2556

Uma ferramenta chamada XPERIMENT, baseada em algoritmos de otimização, foi desenvolvida no ITA durante a última década para projetar sistemas de controle assistido por computador. No entanto, em problemas de otimização que demandam um alto esforço computacional, métodos padrões de otimização (entre eles estão os métodos utilizados no XPERIMENT) muitas vezes não produzem resultados em um tempo/custo aceitável. Uma metodologia para resolver este tipo de problema foi desenvolvida nesta tese. A solução é obtida através do uso de aproximações da função real, cujo cálculo (e otimização) exige um esforço computacional menor. Tais aproximações são chamadas funções ``surrogate''. Exemplos de funções que podem ser utilizadas como funções surrogate são redes neurais e interpoladores polinomiais. O uso de funções surrogate resulta na redução do tempo computacional necessário para determinar uma solução para o problema original (não o aproximado). Resultados numéricos mostram este fato. Para aumentar a capacidade do XPERIMENT de executar projeto de sistemas de controle assistido por computador, funções surrogate foram incorporadas ao XPERIMENT.Esta tese também descreve um algoritmo de determinação de modelos difusos tipo Takagi-Sugeno-Kang. Este método, baseado em pares de dados entrada-saída do sistema, determina as funções de pertinência e o conjunto de regras difusas. Um sistema não-linear instável em malha aberta é usado para ilustrar o algoritmo. Os resultados obtidos mostram a capacidade do algoritmo em identificar um modelo difuso e também mostram que o método pode ser utilizado em outras aplicações. Contudo, o desempenho do sistema difuso inicialmente determinado pode ser melhorado. Isso pode ser feito otimizando os parâmetros que definem o modelo difuso através do XPERIMENT. Outra possibilidade a ser investigada em trabalhos futuros é utilizar o modelo difuso determinado através de pares de dados entrada-saída como uma função surrogate.