O USO DA LÓGICA FUZZY PARA SUPORTE À TOMADA DE DECISÕES EM MODELAGENS DE SISTEMAS MULTIAGENTES

Autores

  • Henrique Costa Braga CEFET-MG
  • Gray Farias Moita CEFET-MG
  • Paulo Eduardo Maciel de Almeida CEFET-MG

DOI:

https://doi.org/10.26512/ripe.v2i9.15038

Resumo

A lógica fuzzy pode ser aplicada na emulação do processo de tomada de decisão humana em modelagens de sistemas multiagentes. Entretanto estas aplicações se limitam quase que exclusivamente ao contexto acadêmico, enquanto outras formas de utilização da lógica fuzzy já se encontram empregadas efetivamente em aplicações profissionais. Um dos fatores que pode estar contribuindo para isto é a sua velocidade de processamento. Neste trabalho vamos apresentar algumas técnicas que podem ser usadas para se acelerar o tempo de processamento fuzzy. A ideia central está em se captar todo o conhecimento fuzzy de um processamento padrão, e então o simular por outra forma de representação que apresente resultados similares mas que tenha um tempo de processamento computacional muito inferior ”“ no caso a Matriz Fuzzy. Um exemplo prático de uma modelagem multiagente no contexto da simulação da evacuação de um ambiente construído será apresentado mostrando a equivalência dos resultados e resultando numa redução no tempo de processamento de cerca de 140 vezes sem perda da precisão dos resultados.


Palavras-chave: Lógica Fuzzy, Matriz Fuzzy, Sistemas complexos, Modelagem, Sistemas multiagentes, Inteligência computacional.

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Referências

Almeida, P.E.M. & Evsukoff, A.G., 2003. Sistemas Fuzzy. In: REZENDE, S.O. (coord.). Sistemas inteligentes: Fundamentos e Aplicações, Cap. 7, Manole, p. 169-202.

Biondi Neto, L., Coelho, P.H.G., Amaral, J.L.M. & Mello, M.H.C.S., 2006. Minicurso de sistema especialista nebuloso. In: XXXVIII SBPO - Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, Goiânia. Anais…, Goiânia: Editora UGF, p. 2508-2543.

Boccara, N., 2004. Modeling Complex System, Springer.

Boulmakoul, A. & Mandar, M., 2011. Fuzzy Ant Colony for Virtual Pedestrian Simulation. The Open Operational Research Journal, v. 5, p. 19”“29.

Braga, H.C., Moita, G.F., Camargo, F. & Almeida, P.E.M., 2014. Simulação da movimentação de pessoas em situações de emergência: aspectos ergonômicos e computacionais com autômatos Fuzzy e sua aplicação ao projeto arquitetônico. Ambiente Construído, v. 14, p. 61-77.

Cysne, M.A., Braga, H.C., Savini, G., Borges, I.T., Lamas, M.S. & Silveira, R.C., 1998. Otimização da metodologia para amostragem de silício metálico líquido refinado na Eletrosilex. In: XIII Seminário de Controle Químico em Metalurgia, Belo Horizonte. Anais…, São Paulo: ABM, 1998. v. 1. p. 219-232.

Hoel, P.G., 1992. Estatística Elementar, São Paulo: Atlas.

Marro, A.A., Souza, A.M.C., Cavalcante, E.R.S., Bezerra, G.S. & Nunes, R.O., 2010. Lógica Fuzzy: conceitos e aplicações. Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 23 p.

Oliveira, H.A., Caldeira, A.M., Machado, M.A.S., Souza, R.C. & Tanscheit, R., 2007. Inteligência Computacional Aplicada à Administração, Economia e Engenharia em Matlab, São Paulo: Thompson.

Pan, X., Han, C.S., Dauber, K. & Law, K.H., 2007. A multi-agent based framework for the simulation of human and social behaviors during emergency evacuations. AI and Society, n. 2, v. 22, p. 113-132.

Pelechano, N., Allbeck, J. & Badler, N., 2008. Virtual crowds: methods, simulation, and control, Morgan & Claypool Publishers.

Rojas, R., 1996. Fuzzy logic. In: Neural networks: a systematic introduction. Cap. 11, Berlim: Springer-Verlag, p. 297-318.

Simões, M.G. & Shaw, I.S., 2007. Controle e Modelagem Fuzzy, 2ª ed., São Paulo: Blücher: FAPESP.

Staal, M.A., 2004. Stress, cognition and human performance: a literature review and conceptual framework. NASA, 171 p. TM 212824.

Thompson, P.A. & Marchant, E.W., 1995. Testing and application of the computer model “SIMULEX”. Fire Safety Journal, n. 24, p. 149-166.

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Publicado

2017-01-25

Como Citar

Braga, H. C., Moita, G. F., & de Almeida, P. E. M. (2017). O USO DA LÓGICA FUZZY PARA SUPORTE À TOMADA DE DECISÕES EM MODELAGENS DE SISTEMAS MULTIAGENTES. Revista Interdisciplinar De Pesquisa Em Engenharia, 2(9), 124–137. https://doi.org/10.26512/ripe.v2i9.15038