Modelo evolucionário baseado em agregador fuzzy para avaliação de múltiplos objetivos
Ano de defesa: | 2017 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Centro de Tecnologia e Ciências::Faculdade de Engenharia BR UERJ Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eletrônica |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/11844 |
Resumo: | Este trabalho apresenta um modelo evolucionário para viabilizar a evolução de sistemas inteligentes, baseado em um algoritmo genético que utiliza a lógica fuzzy no processo de avaliação de múltiplos objetivos. O método de avaliação tradicional dos algoritmos genéticos é modificado, de forma que um sistema fuzzy é executado durante o processo de avaliação, agregando os diversos objetivos do problema em questão e gerando um valor de aptidão para cada indivíduo. O modelo proposto apresenta uma forma mais simples e interpretável de inserir preferências e/ou especificações, pois utiliza a lógica fuzzy para isso. Tais preferências são inseridas antes do processo de evolução, garantindo que a evolução seja guiada na direção desejada, evitando a necessidade de uma intervenção do projetista ao final do processo para escolha da solução mais adequada. Além da implementação no ambiente puramente simulado, o modelo ainda prevê uma interface para aplicações reais utilizando um hardware microcontrolado, possibilitando um ambiente real de aquisição de dados de entrada e saída para futuras aplicações. Estudos de casos em áreas de aplicações distintas são avaliados através de simulações computacionais e comparados a resultados encontrados por outras técnicas. Entre os estudos de casos, são incluídos problemas benchmark para avaliação multiobjetivo, projeto de sistemas fuzzy, projeto de controladores PID e projeto de controladores fuzzy. Um outro estudo de caso foi também desenvolvido para testar a funcionalidade de um protótipo simples do hardware microcontrolado. As ferramentas desenvolvidas para evolução, avaliação e implementação apresentaram bom desempenho nos estudos de casos analisados, podendo ser utilizadas como base para novas aplicações e implementações de sistemas reais. |