Estratégia CDM: explorando consenso Fuzzy no gerenciamento de memórias híbridas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Oliveira, Lizandro de Souza
Orientador(a): Yamin, Adenauer Corrêa
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pelotas
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação
Departamento: Centro de Desenvolvimento Tecnológico
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/8074
Resumo: Esta Tese considera a análise consensual nos processos de tomada de decisão baseados em lógica fuzzy (LF) e lógica fuzzy valorada intervalarmente (IVFL), com a proposição de uma estratégia denominada CDM. Na sua fundamentação, a CDM ao explorar as propriedades axiomáticas das medidas de consenso (CM) fuzzy formaliza dois modelos. Um primeiro, aplicado sobre o reticulado de valores fuzzy, viabiliza a análise das informações fuzzy para os termos de uma variável linguística (VL), obtido pela composição entre relações de equivalência restritas, funções de agregação e implicações fuzzy, incluindo CM-construtores para somas convexas, operadores de conjugação e dualidades. Um segundo modelo aplicado a conjuntos fuzzy, construindo uma nova análise consensual modelando a coesão de vários termos relacionados à mesma VL, e também a coerência entre conjuntos fuzzy referente às projeções de ínfimo e de supremo, caracterizando a mancha de incerteza na extensão intervalar. Tais modelos decidem considerando critérios de relevância ou avaliações qualitativas, via seleção de alternativas na modelagem das funções de pertinência e provêm o suporte para duas estratégias algorítmicas: FS-FCM, aplicada nos valores fuzzy; e, IVFS-FCM, com sua aplicação abrangendo conjuntos fuzzy. Esta Tese tem como objetivo contribuir com o gerenciamento de memórias híbridas proposto pela abordagem Intf-HybridMem, o qual explora a identificação dos padrões de acesso às duas memórias que compõem o sistema híbrido, formado por memórias voláteis e não voláteis. O gerenciamento empregado na abordagem Intf-HybridMem contempla o emprego de IVFL. Neste contexto, de modo mais específico, as estratégias algorítmicas propostas nesta Tese auxiliam na tomada de decisões da Intf-HybridMem em duas frentes: (i) a estratégia FS-FCM, explora medidas de consenso em valores fuzzy a partir das funções de pertinência; e (ii) a estratégia IVFS-FCM, que considera a imprecisão inerente às medidas das variáveis de entrada, frequência de leitura/escrita e recência de acesso para exploração das medidas de consenso de conjunto fuzzy, além de incluir a recomendação de migração como saída. As avaliações realizadas apontam para a viabilidade do emprego das estratégias propostas por esta Tese, em particular no gerenciamento de memórias híbridas e, de modo geral, na continuidade das pesquisas do grupo que contemplem modelagem fuzzy nos processos de tomada de decisão.