Implementação de uma abordagem para extração e otimização de Regras Fuzzy utilizando Sistemas Imunológicos Artificiais.

Esse trabalho de pesquisa apresenta um estudo analítico sobre a aplicabilidade e o potencial de uso de uma abordagem evolutiva denominada Sistemas Imunológicos Artificiais (SIA) no processo de Mineração de Dados (MD). Descreve o algoritmo AISFLO, que realiza a extração e a evolução de um sistema baseado em lógica fuzzy, composto pela base de regras e suas funções de pertinência, utilizando-se e um algoritmo de SIA de seleção clonal denominado GbCLONALG. Exemplos para a melhor compreensão desse algoritmo são apresentados. Detalha uma aplicação computacional que implementa o algoritmo CAISFLO, tanto em tarefas de classificação, quanto em tarefas de regressão. Ao final apresenta uma análise comparativa do algoritmo CAISFLO com outros algoritmos existentes na literatura. Em tarefas de classificação, o CAISFLO obteve resultados similares. Em tarefas de regressão, mostrou-se bem eficiente, dando uma precisão muito grande para o conjunto de dados testado

Aprendizado supervisionado de sistemas de inferência fuzzy aplicados em veículos inteligentes.

Esta tese trata do desenvolvimento de um algoritmo para aprendizado supervisionado capaz de extrair conhecimentos provenientes de tarefas de manobras veiculares realizadas por um motorista humano. Como o objetivo final e determinar o conhecimento do motorista de forma compreensível, este será representado por Sistema de Inferência Fuzzy (FIS) baseado no modelo Mamdani, por representar o problema de forma simples por meio da linguagem natural humana. O desenvolvimento de tal sistema e, na verdade, um problema de otimização inteira mista, onde se deseja mapear o relacionamento entre as entradas provenientes do sistema de aquisição de dados do veículo com as respostas fornecidas por um humano. A geração deste Sistema Fuzzy implica na geração de uma estrutura de regras fuzzy e funções de pertinência que representem adequadamente o conjunto de exemplos de treinamento. Assim, o problema e dividido em duas partes: uma responsável pelo aprendizado das regras e a outra responsável pela otimização das funções de pertinência. A implementação do algoritmo para solucionar este problema, aplica os conceitos de Sistema Imunológico Artificial baseado em Gradiente (GbAIS) com duas populações distintas de anticorpos: uma para aprendizagem da estrutura de regras e outra para otimização das funções de pertinência. Por meio do processo de coevolução das duas populações e possível: trocar informações entre elas, uma vez que as mesmas são interdependentes; evitar o surgimento de ótimos locais; e aumentar o fitness do sistema gerado. Para validar esta proposta, o FIS gerado e utilizado em uma aplicação de veículos inteligentes. O algoritmo foi testado inicialmente em um ambiente de simulação 3D e posteriormente em um veículo de passeio real. Os resultados obtidos para o problema de estacionamento em vaga paralela e navegação em um circuito com waypoints comprovaram a eficácia do algoritmo proposto. As principais contribuições desta tese são: 1) a utilização de técnicas de aprendizado supervisionado para geração automática de sistemas de controle de alto nível em veículos inteligentes, por ser um tema pouco pesquisado neste tipo de aplicação; 2) a proposta da Tabela de Regras Potencias (TRP) para pré-seleção de regras candidatas, conduzindo a redução do espaço de busca; e 3) a aplicação de CGbAIS, uma nova técnica baseada em população

Reconfiguração ótima de Sistemas de Distribuição Radiais utilizando Sistemas Imunológicos Artificiais.

A redução de perdas de energia é uma meta das concessionárias de energia elétrica. Reconfiguração do sistema de distribuição é uma das ferramentas disponíveis para realizá-lo, como também alocação de bancos de capacitores, reforço nas instalações elétricas como, por exemplo, aumento da bitola dos cabos, utilização de materiais com menores perdas, etc. Comparativamente a reconfiguração da rede pode ser feita quase de imediato, enquanto que as demais alternativas requerem de planejamento adequado, e maiores investimentos. Em ambientes regulatórios manter índices de continuidade de serviço dentro de limites adequados, também pode ser um objetivo a considerar. Neste trabalho é apresentada uma metodologia de reconfiguração de redes de distribuição do tipo radial com recursos. O sistema em estudo tem certas particularidades a serem abordadas. Uma destas particularidades é o desequilíbrio presente, devido, como será visto mais adiante, a setores com circuitos monofásicos e também cargas monofásicas alocadas em ramos ou setores trifásicos. O problema abordado, portanto, é um problema matemático de otimização, cujos objetivos podem ser então, minimizar as perdas elétricas mantendo níveis aceitáveis de tensão, maximizar o equilíbrio de demanda de alimentadores pertencentes a uma mesma subestação e/ou melhorar o índice de desempenho ou continuidade (e.g. SAIFI, SAIDI) o qual é reflexo da confiabilidade do sistema. Para a procura de uma configuração ótima, o estudo utilizará uma metodologia heurística baseada nos Sistemas Imunológicos Artificiais que demonstrou ser uma ferramenta muito eficiente em diversos problemas como fluxo ótimo, reconhecimento de padrões e solução de problemas de otimização em geral. A rede será representada topologicamente através de Grafos, uma vez que, de acordo com a bibliografia consultada, esta representação é de muita utilidade no auxilio da avaliação das funções e equações. Considerando a característica radial do Sistema de Distribuição, será procurada uma metodologia adequada e eficiente para cálculo de perdas, índices, etc. Finalmente, é proposta uma metodologia baseada na Dominância de Pareto combinada com a teoria de Sistemas Imunológicos Artificiais para a procura da solução de um problema multiobjetivo