Trabalho de Lógica Fuzzy
Por: WVitek • 18/8/2019 • Trabalho acadêmico • 1.337 Palavras (6 Páginas) • 216 Visualizações
UNIP – São Paulo 2018
“Matlab Fuzzy Logic Toolbox”
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Coordenador:
Índice
- Objetivo 3
- Introdução 4
- Fundamentos 5
- Como utilizar e por que 6
- Exercícios 8
- Conclusão 27
Objetivo
Solucionar exercícios de fixação aplicando a Lógica de Fuzzy e propor alternativas de resolução para os problemas junto com o processo de projeto para checar quais as possíveis estratégias apresentadas.
Introdução
O Matlab é uma ferramenta de alto desempenho com o foco em cálculo numérico. O ambiente é fácil de usar onde os problemas e as soluções são propostas somente com escritas matematicamente. Seu elemento básico de informação é uma matriz e não requer dimensionamento. Permite ainda a resolução de muitos problemas numéricos em apenas uma fração do tempo pequena, possui uma linguagem própria, o aplicativo apresenta duas telas a primeira é seu prompt de comando a outra sua parte gráfica.
O Matlab contempla ainda um shell interativo de matemática com uma seqüência de comandos que podem ser guardados em arquivos.
O Matlab é uma ferramenta que facilita o trabalho na resolução de problemas comuns, onde basta a composição de variáveis para resolver matematicamente o problema, onde as variáveis são definidas através de conjuntos de regras.
Fundamentos
A Lógica Fuzzy aborda uma gama enorme de problemas, possibilita a automação trabalhos da área domésticas e industriais.
O trabalho que deu início a aplicação da lógica Fuzzy ocorreu na década de 80, onde surgiu o controle de processos. Inicialmente o foco era voltado para o controle de máquinas, o que garantiu o conceito da modelagem matemática de “ações” tornando suas tarefas automatizáveis. Isso influenciou pesquisadores a explorarem controladores fuzzy na teoria de controle. A teoria dos conjuntos Fuzzy mostrou-se interresante também em outras pesquisas, bem como trabalhos de especializações.
A lógica de Fuzzy está inserida em muitas outras áreas, como a da saúde e pesquisas, indicando possibilidades de tratamentos e outras soluções.
Seus modelos podem tratar parâmetros de difícil obtenção experimental ou obtidos sem uma ordem cronológica sendo ainda não característicos da classe de problema matemático
Como utilizar e por que
O Matlab permite a interação com o usuário através de uma janela, denotada por um prompt de comando, onde os comandos devem ser fornecidos pelos usuários para que os cálculos e resultados realizados através da linguagem FORTRAN.
Após a inicialização dentro do Fuzzy Logical Toolbox estão disponibilizados funções destinados ao uso da teoria fuzzy.
[pic 1]
A opção referente ao tipo de análise fuzzy está destacada com o nome MAMDANI.
Em geral, um sistema fuzzy faz corresponder a cada entrada fuzzy uma saída fuzzy. Matlab é um ambiente de computação científica, que permite a interação com o usuário através de uma janela, através de comandos que devem ser fornecidos pelos usuários para que os cálculos e resultados sejam realizados.
A fuzzificação: é o quem modela matematicamente a informação das variáveis de entrada por meio de conjuntos fuzzy. Já o módulo da base de regras: é o que constitui o núcleo do sistema. É neste módulo onde “se guardam” as variáveis e suas classificações lingüísticas. O Módulo de
inferência: é onde se definem quais são os conectivos lógicos usados para estabelecer a relação fuzzy que modela a base de regras. A defuzzificação revela o estado da variável de saída fuzzy para um valor numérico.
Nos problemas podem existir diversas variáveis de entrada bem como de saída que em Inglês MISO significa “multiple input and simple output” outros sistemas são descritos por MIMO(multiple input and multiple output).
O conjunto fuzzy pode ser caracterizado por uma função de pertinência que assume valores dentro do intervalo [0,1].
A função de pertinência assume apenas os valores zero indicando que o elemento não pertence ao conjunto, ou um indicando que o elemento pertence ao conjunto, na teoria de conjuntos fuzzy, os elementos podem estar associados a graus de pertinência entre zero e um indicando que os mesmos podem pertencer parcialmente a um conjunto.
Uma vez selecionados o número e formato, determina-se, para cada função de pertinência seus valores associados entre mínimo e máximo, onde a função de pertinência é igual a um, e os valores associados à mínima pertinência, onde o valor da função de pertinência é igual a zero.
Existem várias funções de pertinência, podendo elas serem triangulares, gaussianas ou trapezoidais. Funções as quais utilizaremos para solucionar os cases administrados.
[pic 2]
Exercícios
O primeiro problema revela a necessidade de estacionar um veículo, cujas variáveis são distância, ângulo do veículo e ângulo da roda do veículo e foram apresentadas no momento da enunciação do exercício.
O segundo problema trata o desenvolvimento de um sistema especialista para definir a probabilidade de execução de uma viagem.
Realizaram-se testes do primeiro problema utilizando o valor de x=45m e Ø=123°, nomeados no intervalo dentro de “LC” e “CE” e Ø a “LV” e “LU”.
Inferiram-se as regras;.
Se x= “LC” e Ø = “LV”, então Ø = NM Se x= “CE” e Ø = “LU”, então Ø = NM Se x= “LC” e Ø = “LU”, então Ø = NB Se x’= “CE” e Ø = “LV”, então Ø = NS
Para o segundo problema os valores apresentados foram a umidade= 23, temperatura=37° e previsão de chuva=57,5%.
Solução Problema 1 - Valores no MATLAB
[pic 3]
Intervalo LE (Trapezoidal).
[pic 4]
Intervalo LC (Triangular).
[pic 5]
Intervalo CE (Triangular).[pic 6]
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