O USO DA LÓGICA FUZZY PARA SUPORTE À TOMADA DE DECISÕES EM MODELAGENS DE SISTEMAS MULTIAGENTES
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Data de Publicação: | 2017 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia |
Texto Completo: | https://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/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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O USO DA LÓGICA FUZZY PARA SUPORTE À TOMADA DE DECISÕES EM MODELAGENS DE SISTEMAS MULTIAGENTESA 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.Programa de Pós-Graduação em Integridade de Materiais da Engenharia2017-01-25info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/1503810.26512/ripe.v2i9.15038Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; Vol. 2 No. 9 (2016): COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR OPTMIZATION AND DATA MODELING (I); 124-137Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; v. 2 n. 9 (2016): COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR OPTMIZATION AND DATA MODELING (I); 124-1372447-6102reponame:Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenhariainstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBporhttps://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/15038/13352Copyright (c) 2017 Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia - RIPEinfo:eu-repo/semantics/openAccessBraga, Henrique CostaMoita, Gray Fariasde Almeida, Paulo Eduardo Maciel2019-06-09T21:31:11Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/15038Revistahttps://periodicos.unb.br/index.php/ripePUBhttps://periodicos.unb.br/index.php/ripe/oaianflor@unb.br2447-61022447-6102opendoar:2019-06-09T21:31:11Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia - Universidade de Brasília (UnB)false |
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Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; Vol. 2 No. 9 (2016): COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR OPTMIZATION AND DATA MODELING (I); 124-137 Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; v. 2 n. 9 (2016): COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR OPTMIZATION AND DATA MODELING (I); 124-137 2447-6102 reponame:Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia instname:Universidade de Brasília (UnB) instacron:UNB |
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