Trabalho aborda o estudo da Lógica Nebulosa a partir do desenvolvimento de um aplicativo para dispositivos Android.
Essa pesquisa se destaca por apresentar uma aplicação prática da Lógica Nebulosa e por abordar um tema bastante popular e corriqueiro que é a venda de carros usados.
2. TÓPICOS
O que é Lógica Nebulosa (Fuzzy Logic)?
Como surgiu?
Características;
Aplicações;
Resultados.
3. PERGUNTA DA PESQUISA
Como resolver problemas que apresentam
características nebulosas e incertas?
METODOLOGIA DE PESQUISA
Quantitativa experimental.
4. O QUE É?
Lógica nebulosa é uma ferramenta matemática para
lidar com a incerteza.
Provê métodos para reduzir e explicar a
complexidade de sistemas.
Tem como base o uso de variáveis linguísticas.
Tais como “muito”, “baixo”, “frequentemente”,
“alguns”.
Ao contrário a teoria tradicional dos conjuntos
binários ela usa a teoria da probabilidade.
5. COMO SURGIU?
Lofit A. Zadeh inventou a Lógica Nebulosa,
apresentada pela primeira vez em 1965.
Nascido em Baku, Azerbaijão. Se formou na
Universidade de Teerã, Irã em 1942
Conseguiu o seu Ph.D. na Universidade de
Comlumbia, Nova York 1949.
6. EXEMPLO
Para definirmos se um alimento pertence ou não
ao conjunto das frutas.
A associação para cada elemento da figura acima
pode ser descrita com verdadeiro ou falso.
7. EXEMPLO
Abordando o mesmo conjunto com o conceito da
lógica nebulosa.
Com um conjunto nebuloso é possível descrever
uma associação parcial, como a do tomate e a da
uva no conjunto de frutas.
8. SISTEMA DE LÓGICA
NEBULOSA (FLS)
Consiste em quatro etapas: fuzificador, base de
regras, mecanismo de inferência e defuzificador.
Define ações de controle em função das diversas faixas
de valores que as variáveis podem assumir.
Sistemas baseados na lógica nebulosa têm mostrado
grande utilidade em uma variedade tarefas.
A utilidade de conjuntos nebulosos reside na sua
capacidade de modelar dados incertos ou ambíguos.
9. CONJUNTOS NEBULOSOS
(FUZZY SETS)
São funções que mapeiam valores que podem se
tornar membro de um conjunto entre um número de
0 a 1.
0 : valor não faz parte do conjunto,
1: valor faz completamente parte do conjunto.
10. CONJUNTOS NEBULOSOS
(FUZZY SETS)
Conjuntos Nebulosos são altamente dependentes
do modelo em que se aplicam.
A natureza da informação nebulosa está em
valores (elementos) poderem pertencer a vários
níveis de conjuntos ao mesmo tempo.
Tem como base o uso de variáveis linguísticas
para estabelecer qualificadores e modificadores
(posteriormente aplicado na base de regras do
sistema).
11. BASE DE REGRAS
SE veículo.velocidade é alta ENTÃO parada.duração
É longa
Maioria dos projetos longos estão geralmente
atrasados
Importante para sistemas “time-series-based”
12. BASE DE REGRAS
Uma base de regras é construída para controlar a
variável de saída do sistema.
A saída do sistema também consiste em um
conjunto nebuloso
A base de regras do sistema é avaliada e então
combinam-se os resultados de cada regra para
gerar uma saída.
Curto Médio Alto
: 5.21 seg
13. DEFUZIFICAÇÃO
A defuzificação é realizada de acordo com a
associação função da variável de saída.
Primeiro Máximo (SOM)
Método da Média dos Máximos (MOM)
Método do Centro da Área (COA)
17. APLICAÇÃO FINAL
Objetivos
Utilizar um sistema de Lógica nebulosa para
calcular o preço de um carro usado, com base na
avalição da qualidade do seu estado.
Receber a avalição do carro através de variáveis
linguísticas.
Executar o sistema de Lógica nebulosa para gerar o
preço final do carro.
19. AUTOMÓVEL VALOR (R$)
Carro Modelo Aplicativo WebMotors.com.br mercadolivre.com.br
Fiat
Uno 1.3 CS 8V
Álcool 2P
1989/1989
4.890,43 4.000,00 a 4.450,00 4.500,00 a 6.500,00
Renault
Clio 1.6 RL Álcool
2P 1996/1996 6.010,36 6.000,00 6.800,00
Volkswagen
Gol City 1.0 Mi
Álcool 4P
2003/2004
14.143,63 12.000,00 a 14.700,00 12.900,00 a 14.900,00
Chevrolet
Celta Life 1.0 MPFI
8V FlexPower 2p
2013/2013 22.050,43 16.900,00 a 23.000,00 16.900,00 a 21.980,00
Análise dos dados obtidos
20. Análise dos dados obtidos
AUTOMÓVEL VALOR (R$)
Carro Modelo Aplicativo WebMotors.com.br mercadolivre.com.br
Volkswagen
Gol City 1.0 Mi
Álcool 4P
2003/2004
14.143,63 12.000,00 a 14.700,00 12.900,00 a 14.900,00
21. Análise dos dados obtidos
AUTOMÓVEL VALOR (R$)
Carro Modelo Aplicativo WebMotors.com.br mercadolivre.com.br
Chevrolet
Celta Life 1.0 MPFI
8V FlexPower 2p
2013/2013
22.050,43 16.900,00 a 23.000,00 16.900,00 a 21.980,00
22. REFERÊNCIAS
GUIMARÃES, R. et al. “Lógica Fuzzy ou Lógica Nebulosa”. Projeto Robótica,
Colégio Nobel [Salvador, BA], 2002. Disponível em:
<http://www.colegionobel.com.br/robo tica/nebula.html>. Acesso em: 22
dez. 2014.
J. MENDEL. Fuzzy logic systems for engineering: a tutorial. Proceedings of
the IEEE, Vol. 83, 1995.
LAUDARES, L. A. Lógica Nebulosa: Uma abordagem filosófica e aplicada
(UFSC), Brasil, 2002.
SIVANANDAM, S.N.; S. SUMATHI; DEEPA S.N. Introduction to Fuzzy Logic
using MATLAB(Springer), 2007.
SANDRI, SANDRA.; CORREA, CLÁUDIO. Lógica Nebulosa, 1999. Disponível em
<http://www.deti.ufc.br/~guilherme/PAPERS/curso_ERN99_fuzzy.pdf>.
Acesso em: 30 dez. 2014.