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Inteligência Artificial 1
ConteúdoLógica Fuzzy
• Introdução• Benefícios da Lógica Fuzzy• Conjuntos Fuzzy• Variáveis Linguísticas• Operadores• Sistemas Fuzzy• Raciocínio• Etapas• Conclusão
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Inteligência Artificial 2
IntroduçãoLógica Fuzzy
• Surgiu com Lofti Zadeh em 1965.
• O boom foi nos anos 80, no Japão.
• Lógica Fuzzy é uma nova forma de pensamento sobre o mundo.
• É uma técnica baseada em graus de verdade.– os valores 0 e 1 ficam nas extremidades
– inclui os vários estados de verdade entre 0 e 1
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Inteligência Artificial 3
IntroduçãoLógica Fuzzy
• O conhecimento humano é incerto, incompleto ou impreciso.
• Ex.: Você vai para o show de Cidade Negra?– talvez sim.
– se não chover eu vou.
– se o ingresso não for caro vou.
– vou logo cedo.
• Muitas das frases e estimativas humanas não são facilmente definidas através de formalísmos matemáticos.
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Inteligência Artificial 4
Benefícios da Lógica Fuzzy
• Permite soluções mais eficientes para problemas tratados com técnicas não-fuzzy.
• Reduz o tempo de desenvolvimento.
• Modela sistemas não-lineares complexos.
• Sistemas avançados precisam de menos chips e sensores.
Lógica Fuzzy
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Inteligência Artificial 5
Lógica Fuzzy Complexidade e Compreensão
• Zadeh percebeu que a complexidade do sistema vem de como as variáveis foram representadas e manipuladas.
• Zadeh representa o raciocínio humano em termos de conjuntos fuzzy.
Princípio de Zadeh:
“Quando a complexidade do problema cresce, nossa habilidade para tornar as proposições precisas diminui até um limiar que está fora do nosso alcance. Isto torna a precisão e a relevância duas características excelentes.”
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Inteligência Artificial 6
Lógica Fuzzy Conjuntos Fuzzy
• São funções que mapeam o valor que poderia ser um membro do
conjunto para um número entre 0 e 1.
• O grau de pertinência 0 indica que o valor não pertence ao conjunto.
• O grau 1 indica significa que o valor é uma representação completa do
conjunto.
• Um conjunto fuzzy indica com qual grau um projeto específico é
membro do conjunto de projetos LONGOS.
• A definição do que é um projeto LONGO depende do contexto.
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Inteligência Artificial 7
Lógica Fuzzy Conjuntos Fuzzy
Grau de Pertinência
)(x
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
Duração(em semanas)
1
Um projeto Longo
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Inteligência Artificial 8
Variáveis Lingüísticas
• É o centro da técnica de modelagem de sistemas fuzzy.
• Uma variável lingüística é o nome do conjunto fuzzy.
• Pode ser usado num sistema baseado em regras para tomadas de decisão.
• Exemplo: if projeto.duração is LONGO
then risco is aumentado.
• Transmitem o conceito de qüalificadores.
• Qüalificadores mudam a forma do conjunto fuzzy.
Lógica Fuzzy
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Inteligência Artificial 9
Variáveis Lingüísticas
• Algumas variáveis lingüísticas do conjunto LONGO com qüalificadores:– muito LONGO– um tanto LONGO– ligeiramente LONGO– positivamente não muito LONGO
Lógica Fuzzy
Variáveis Linguísticas
Conjunto Fuzzy
Qüalificadores
Variáveis Lingüísticas
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Inteligência Artificial 10
Variáveis Lingüísticas
• Permitem que a linguagem da modelagem fuzzy expresse a semântica usada por especialistas.
• Exemplo:If projeto.duração is positivamente não muito LONGO
then risco is reduzido um pouco
• Encapsula as propriedades dos conceitos imprecisos numa forma usada computacionalmente.
• Reduz a complexidade do problema.
• Sempre representa um espaço fuzzy.
Lógica Fuzzy
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Inteligência Artificial 11
Teoria dos Conjuntos Fuzzy
• Não é um método específico para qualquer aplicação.
• É mais geral que a Lógica Fuzzy e o cálculo das proposições Fuzzy.
• Suporta a lógica usada para criar e manipular sistemas Fuzzy.
Lógica Fuzzy
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Inteligência Artificial 12
Operadores dos Conjuntos Fuzzy
• Intersecção
Lógica Fuzzy
. e em contidos
conjuntos e pontos, de conjunto Sejam
XxX
BAX
A B))(),(min()()( xxx BABA
)()()()( xxx BABA
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Inteligência Artificial 13
Operadores dos Conjuntos Fuzzy
• União
Lógica Fuzzy
. e em contidos
conjuntos e pontos, de conjunto Sejam
XxX
BAX
A
))(),(max()()( xxx BABA
)()()()( xxx BABA
B
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Inteligência Artificial 14
Operadores dos Conjuntos Fuzzy
• Complemento
Lógica Fuzzy
. e em contido
conjunto um pontos, de conjunto Sejam
XxX
AX
)(1)( xx AA
A
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Inteligência Artificial 15
Operadores dos Conjuntos Fuzzy
• Em conjuntos Fuzzy,
o que não satisfaz a teoria dos conjuntos clássica.
•
Lógica Fuzzy
),() ( e )()( FALSEAATRUEAA
11/2
)2/1,2/11max(
))(),(max()(
AAAA
01/2
)2/1,2/11min(
))(),(min()(
AAAA
,2/1)( Considere A
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Inteligência Artificial 16
Lógica Fuzzy Sistemas Fuzzy
• Externamente são menos complexos e mais fáceis de entender.
• Os problemas são rapidamente isolados e fixados, reduzindo o tempo de manutenção.
• Requisitam menos regras, por isso o tempo médio entre as falhas diminui.
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Inteligência Artificial 17
Lógica Fuzzy Sistemas Fuzzy
• Possuem grande habilidade para modelar sistemas comercias altamente complexos.– sistemas convencionais tem dificuldade em resolver problemas
não-lineares complexos.
• São capazes de aproximar o comportamento do sistema– porque apresentam várias propriedades não-lineares e pouco
compreensíveis.
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Inteligência Artificial 18
Lógica Fuzzy Sistemas Fuzzy
• Benefícios para os especialistas:– habilidade em codificar o conhecimento de uma forma próxima a
linguagem usada por eles.
• Mas o que faz uma pessoa ser um especialista?– é a capacidade em fazer diagnósticos ou recomendações em
termos imprecisos.
• Sistemas Fuzzy capturam uma habilidade próxima do conhecimento do especialista.
• O processo de aquisição do conhecimento é:– mais fácil,– mais confiável,– menos propenso a falhas e ambigüidades.
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Inteligência Artificial 19
Lógica Fuzzy Sistemas Fuzzy
• É capaz de modelar sistemas envolvendo múltiplos especialistas.
• Nos sistemas do mundo real, há vários especialistas sob um mesmo domínio.
• Representam bem a cooperação múltipla, a colaboração e os conflitos entre os especialistas.
• Um exemplo das posições dos gerentes de controle, de produção, financeiro e marketing.– Nosso preço deve ser baixo.– Nosso preço deve ser alto.– Nosso preço deve ser em torno de 2*custo– Se o preço dos concorrentes não é muito alto então nosso preço deve ser
próximo do preço deles.
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Inteligência Artificial 20
Lógica Fuzzy Sistemas Fuzzy
• Devido aos seus benefícios, como:– regras próximas da linguagem natural
– fácil manutenção
– simplicidade estrutural
• Os modelos baseados em sistemas Fuzzy são validados com maior precisão.
• A confiança destes modelos cresce.
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Inteligência Artificial 21
Lógica Fuzzy Sistemas Fuzzy
• Sistemas especialistas convencionais são modelados a partir da:– probabilidade Bayesiana
– algumas fatores de confiança ou certeza.
• Ambas alternativas confiam na transferência de valores incertos fora do próprio modelo.
• Sistemas Fuzzy fornecem a sistemas especialistas um método mais consistente e matematicamente forte para manipulação de incertezas.
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Inteligência Artificial 22
Lógica Fuzzy Sistemas Fuzzy
• Um exemplo de sistema especialista baseado em regras simples para prever o peso de uma pessoa:– If altura > 1.65 and altura < 1.68
then peso is 60, CF =.082
• O mesmo exemplo baseado lógica Fuzzy:– if altura is ALTA then peso is PESADO
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Inteligência Artificial 23
Lógica Fuzzy Raciocínio Fuzzy
• Nos sistemas especialista convencionais:– as proposições são executadas seqüencialmente
– heurísticas e algoritmos são usados para reduzir o número de regras examinadas.
• Nos sistemas especialistas Fuzzy:– o protocolo de raciocínio é um paradigma de processamento
paralelo
– todas as regras são disparadas
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Inteligência Artificial 24
Lógica Fuzzy
1ª FUZZIFICAÇÃO
2ª INFERÊNCIA
AGREGAÇÃO
3ª DEFUZZIFICAÇÃO
COMPOSIÇÃO
Etapas do Raciocínio
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Inteligência Artificial 25
Etapas do RaciocínioLógica Fuzzy
Linguístico
NuméricoNível
Variáveis Calculadas
Variáveis Calculadas
(Valores Numéricos)
(Valores Linguísticos)Inferência Variáveis de Comando
Defuzzificação
Objeto
Fuzzificação
(Valores Linguísticos)
Variáveis de Comando(Valores Numéricos)
Nível
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Inteligência Artificial 26
Lógica Fuzzy Etapas do Raciocínio
Proposição 1 Proposição 2 Proposição 3 Proposição n
DefuzzificaçãoDefuzzificação
Valor EsperadoValor Esperado
ComposiçãoComposição
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Inteligência Artificial 27
Fuzzificação e CertezaLógica Fuzzy
Diferentes Faces da Imprecisão
INEXATIDÃOPRECISÃO
INDECISÃOAMBIGUIDADE
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Inteligência Artificial 28
• Saber o que realmente é
• Saber o que representar
Fuzzificação e CertezaLógica Fuzzy
Qual o porquê deste problema existencial ?
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Inteligência Artificial 29
Fuzzificação e CertezaLógica Fuzzy
• Lógica Fuzzy é um cálculo de compatibilidade. Ela trabalha com a descrição das características das propriedades ;
• Lógica Fuzzy x Probabilidade ;
• Descreve características que variam continuamente, associando partes dos valores a significados semânticos ;
• Poder relacionado a existência de overlap;
• Representa uma medida de pertinência de um elemento a um conjunto Fuzzy;
• Não acaba com o tempo. É uma propriedade intrínseca de um evento ou objeto.
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Inteligência Artificial 30
Fuzzificação e ImprecisãoLógica Fuzzy
Por que imprecisão:
• Ela existe devido a nossa incoerência em compreender um fenômeno do mundo real.
• Ferramentas baseadas na visão formalizada de Aristóteles.
O que dizer da seguinte declaração:
O CARRO ESTÁ RÁPIDO
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Inteligência Artificial 31
Fuzzificação e ImprecisãoLógica Fuzzy
O CARRO ESTÁ RÁPIDO
O que significa rápido?
A qual conjunto rápido pertence?
Modelo Dependente do Contexto
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Inteligência Artificial 32
Fuzzificação e ImprecisãoLógica Fuzzy
Curiosidade do Cotidiano:
Diálogo entre Glauber e Carina para decidir “O quão rápido é um carro rápido”
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Inteligência Artificial 33
Fuzzificação e ImprecisãoLógica Fuzzy
Glauber: ... então podemos criar uma categoria para carros rápidos uRÁPIDO [x] = { velocidade 100 };
Carina: ... e um carro a 99.5 km/h não é rápido?
Glauber: ... vamos aumentar o limite para 99, combinado?
Carina: ... ainda não. E 98.5?
Glauber: Temos que parar em algum ponto !
Carina: Porque?
Glauber: ... concordar em algum ponto onde os carros não estão rápidos.
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Inteligência Artificial 34
Carina: É verdade. Então vamos dizer que carros abaixode 35 km/h não são rápidos.
Glauber: ... concluímos que u RÁPIDO [x] = { velocidade 35 e
velocidade 100 }. Não, não podemos ter dois limites para rápido. Então u RÁPIDO [x] = { velocidade 35 }.
Carina: Não! Carros a 35 km/k são lentos para serem considerados rápidos.
Glauber: Sem problemas. 35 será o mínimo para ser considerado rápido - não em todos os casos, e
Fuzzificação e ImprecisãoLógica Fuzzy
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Inteligência Artificial 35
Fuzzificação e ImprecisãoLógica Fuzzy
Glauber: 100 será a velocidade que nós dois consideramos ser rápido. Qualquer valor entre eles terá o seu grau de rapidez.
CONCLUSÕES ?
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Inteligência Artificial 36
• Esta variação de grau de rapidez significa que alguns carros estarão mais fortemente associados com a categoria rápido do que outros;
• Este grau pode assumir qualquer valor em um determinado intervalo, não ficando restrito apenas a PERTENCER ou NÃO PERTENCER aquele intervalo;
• Finalmente Glauber e Carina conseguiram entender o princípio da lógica Fuzzy.
Fuzzificação e CertezaLógica Fuzzy
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Inteligência Artificial 37
FuzzificaçãoLógica Fuzzy
• Etapa no qual as variáveis lingüísticas são definidas de forma subjetiva, bem como as funções membro (funções de pertinência).
Engloba:
Análise do Problema;
Definição das Variáveis;
Definição das Funções de Pertinência; e
Criação das Regiões.
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Inteligência Artificial 38
FuzzificaçãoLógica Fuzzy
• Na definição das funções de pertinência para cada variável, diversos tipos de espaço podem ser gerados.
• Os mais comuns são: Triangular, Trapezoidal, Singleton e Shouldered
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Inteligência Artificial 39
FuzzificaçãoLógica Fuzzy
TRIANGULAR:
Frio Normal Quente
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Inteligência Artificial 40
FuzzificaçãoLógica Fuzzy
TRAPEZOIDAL:
Lento Rápido
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Inteligência Artificial 41
Fuzzificação - Exemplo Lógica Fuzzy
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Inteligência Artificial 42
InferênciaLógica Fuzzy
• Etapa na qual as proposições (regras) são definidas e depois são examinadas paralelamente.
Engloba:
Definição das proposições;
Análise das Regras; e
Criação da região resultante.
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Inteligência Artificial 43
InferênciaLógica Fuzzy
• O mecanismo chave do modelo Fuzzy é a proposição.
• A proposição é o relacionamento entre as variáveis do modelo e regiões Fuzzy
• Na definição das proposições, deve-se trabalhar com:
PROPOSIÇÕES CONDICIONAIS
PROPOSIÇÕES NÃO CONDICIONAIS
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Inteligência Artificial 44
• PROPOSIÇÕES CONDICIONAIS:
if W is Z then X is Y
• PROPOSIÇÕES NÃO-CONDICIONAIS:
X is Y
InferênciaLógica Fuzzy
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Inteligência Artificial 45
COMPOSIÇÃO:Calcula a influência de cada regra nas variáveis de saída.
InferênciaLógica Fuzzy
AGREGRAÇÃO:Calcula a importância de uma determinada regra para a situação corrente.
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Inteligência Artificial 46
InferênciaLógica Fuzzy
Regras de Inferência:
1ª - IF duração = longa AND qualidade = alta THEN risco = médio
2ª - IF duração = média AND qualidade = alta THEN risco = baixo
3ª - IF duração = curta AND qualidade = baixa THEN risco = baixo
4ª - IF duração = longa AND qualidade = média THENA risco = alto
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Inteligência Artificial 47
DefuzzificaçãoLógica Fuzzy
• Etapa no qual as regiões resultantes são convertidas em valores para
a variável de saída do sistema;
•Esta etapa corresponde a ligação funcional entre as regiões Fuzzy e o valor esperado;
• Dentre os diversos tipos de técnicas de defuzzificação destacamos:
Centróide, First-of-Maxima, Middle-of-Maxima e Critério Máximo.
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Inteligência Artificial 48
DefuzzificaçãoLógica Fuzzy
Exemplos:
z0 z0 z0
Centróide First-of-Maxima Critério Máximo
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Inteligência Artificial 49
Lógica Fuzzy no MundoLógica Fuzzy
• Lógica Fuzzy tornou-se tecnologia padrão e é também aplicada em
análise de dados e sinais de sensores;
• Também utiliza-se lógica fuzzy em finanças e negócios;
• Aproximadamente 1100 aplicações bem sucedidas foram publicadas
em 1996; e
• Utilizada em sistemas de Máquinas Fotográficas, Máquina de Lavar
Roupas, Freios ABS, Ar Condicionado e etc.
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Inteligência Artificial 50
ConclusãoLógica Fuzzy
Lógica Fuzzy é uma importante ferramenta para auxiliar a
concepção de sistemas complexos, de difícil modelagem,
e pode ser utilizada em conjunto com outras tecnologias
de ponta, como é o caso da combinação entre Lógica Fuzzy
e Redes Neurais Artificiais.
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Inteligência Artificial 51
BibliografiaLógica Fuzzy
• Cox, E. The Fuzzy Systems Handbook;
• Kartalopoulos, S. V. Understanding Neural Networks and Fuzzy
Logic. IEEE PRESS, 1996;
• Kosko, B. Fuzzy Engineering. Prentice-Hall, 1997;
• Fullér, R. Neural Fuzzy Systems. Dissertação de Mestrado, Abo 1995