Esta Tese desenvolveu um instrumento para avaliação de desempenho ambiental no gerenciamento de resíduos sólidos industriais. A verificação das práticas considera o transcurso do ciclo de vida do produto por meio de indicadores e índices tendo como parâmetros alicerçadores a Política Nacional de Resíduos Sólidos e conceitos afins, como a logística reversa, a Produção mais Limpa e o Ecodesign, além de normas da série ISO 14000 tais como Sistemas de Gestão Ambiental, Integração de aspectos ambientais no projeto e desenvolvimento de produtos, Rotulagem ambiental e Avaliação de Desempenho Ambiental. O objetivo central da Tese, que foi desenvolver um modelo para avaliação de desempenho ambiental, esta contido neste panorama, o qual recorreu aos recursos da modelagem fuzzy a fim de assessorar as organizações na tomada de decisões. A metodologia, de natureza qualitativa e quantitativa, embasou a construção do instrumento denominado Índice de Desempenho Ambiental da Gestão de Resíduos Sólidos Industriais (IDEA PNRS+L). Este se constitui de 26 indicadores e 23 índices, concebido na forma top-down soft decision tree. O cálculo dos índices, compostos de regras fuzzy, variáveis e suas inferências, incluiu a visão de um grupo de especialistas, em pesquisa de opinião, para ajustar os graus de influência das variáveis de cada índice. Nas simulações, testes e aplicação do instrumento em uma indústria para avaliar as suas potencialidades, o IDEA PNRS+L mostrou-se sensível, mesmo para pequenas variações dos dados de entrada, plausível e confiável, ao reproduzir o comportamento estabelecido em sua concepção. Os parâmetros alicerçadores que constituíram o corpo teórico, concluindo, foram assaz abrangentes e permitiram a construção do instrumento de avaliação de desempenho ambiental IDEA PNRS+L, considerado adequado para a arbitragem das organizações. Concomitantemente, foram recuperadas as normas, concepções de iniciativas governamentais e atitudes profissionais ambientalmente corretas apoiadas em conceitos vanguardistas de produtos e serviços. / This Thesis develops an instrument for evaluating environmental performance in management of industrial solid waste. The practices verification consider the industrial product life-cycle through indicators and indices based on the National Policy on Solid Waste parameters and related concepts such as reverse logistics, Cleaner Production and Ecodesign, and standards like ISO 14000 series such as environmental management systems, integrating environmental aspects in product design and development, environmental labels and Environmental Performance Evaluation. The central Thesis’ aim, that was to develop an environmental evaluating model, contains this panorama, which calls on a fuzzy modeling tool to assist organizations in making decisions. Two methodological research groups covered the dicussions and the instrument construction called Environmental Performance Index of Industrial Solid Waste Management (IDEA PNRS+L): qualitative and quantitative. This fuzzy modeling is composed of 26 indicators and 23 index, conceived in top- down soft decision tree form. The index calculation - composed of fuzzy rules, variables and their inferences - included a group of specialists respondents view, through a survey, to adjust the variables influence degrees of each index. In the simulations, testing and application of the created instrument in an industry to assess their potential, IDEA PNRS+L was sensitive even to small variations of the input data, plausible and reliable, to reproduce the behavior established in the initial configuration. Concluding, the fundamental parameters that formed the theoretical framework were quite comprehensive and allowed the construction of Environmental Performance Evaluation called IDEA PNRS+L, appropriated for industrial arbitration. Simultaneously, the rules, government initiatives concepts and accurated environmentally professional attitudes supported by avant-garde products and services concepts were recuperated.

Esta dissertação apresenta uma aplicação de inteligência artificial, a lógica fuzzy, estruturada como um controlador fuzzy, para a sintonia dos ganhos Kp e Ki de um controlador PI. Este último, configurado num conversor de frequência para a operação de um conjunto motor-bomba do sistema de abastecimento de água potável na região denominada de Recalque Mercês (RMER), na cidade de Curitiba, compreendendo 4 bairros com 140 km de tubulação e mais de 13 mil ligações a clientes. Hoje, o sistema funciona com controle PI tradicional de ganhos fixos, variando a velocidade do conjunto motorbomba, controlados por um sensor de pressão à jusante do bombeamento. Contudo, a variação de consumo de água potável fornecida é muito grande durante o período de um dia, sendo máxima no entardecer e mínima durante a madrugada, e com características sazonais, o consumo aumenta com o calor e diminui no frio, o que faz esse tipo de controle fixo ser ineficiente em determinados momentos. A proposta é adotar o controle fuzzy para alterar os coeficientes do controlador PI ao longo do dia, de forma autônoma, de acordo com o consumo instantâneo e assim, alcançar uma melhor eficiência energética do sistema, prezando pela qualidade do serviço prestado à população. Isto é, garantindo a vazão e a pressão de água para o consumidor. Por meio do MatLab®, mais precisamente os toolbox’s de simulação, Simulink® e SimScape®, foram criados dois modelos, um com o controle atual e o outro com a proposta inteligente, de uma abreviação da rede e do sistema de bombeamento da elevatória existente, a diminuição de 4 conjuntos motor-bomba para apenas 1 (um) e num trajeto único, perfazendo 5,4 km de distância, até o local denominado de ponto crítico, onde é mais longe, alto e difícil de se manter a pressão no patamar de 10 m.c.a. (1 bar), por norma. O controlador fuzzy desenvolvido possui 2 entradas, o nível do reservatório e a pressão à jusante do conjunto motor-bomba, e 2 saídas, os ganhos proporcional e integral para o PI. Com a estrutura baseado em regras, foram criadas 123 regras de inferência para que o sistema obtenha um desempenho favorável. As simulações foram realizadas com a referência de dados – 3 meses de histórico – de medições do reservatório e do sensor de pressão que é a realimentação do controle PI existente. Assim, a eficiência energética de 6,15% ao mês, em termos de energia elétrica consumida, foi conseguida, comparando com o modelo de controle tradicional. / This dissertation presents an application of artificial intelligence, the fuzzy logic, structured as a fuzzy controller, for the tuning of the Kp and Ki gains of a PI controller. The latter, configured in a frequency converter for the operation of a motor-pump assembly of the drinking water supply system in the region called Recalque Mercês (RMER), in the city of Curitiba, comprising 4 districts with 140 km of pipeline and more than 13 thousand connections to customers. Today, the system operates with PI traditional control with fixed gains, varying the speed of the motor-pump assembly, controlled by a pressure sensor downstream to the pumping. However, the variation in the consumption of potable water supplied is very large during the period of one day, being maximum at dusk and minimum during the dawn, and with seasonal characteristics, consumption increases with heat and decreases in the cold, which makes static control inefficient at certain times. The proposal is to adopt the fuzzy control to change the coefficients of the PI controller throughout the day, autonomously, according to the instantaneous consumption and thus achieve a better energy efficiency of the system, appreciating the quality of service provided to the population. That is, ensuring the flow and pressure of water to the consumer. Through MatLab®, simulation tools, Simulink® and SimScape®, two models were created, one with the current control and the other with the intelligent proposal. An abbreviation of the network and the existing pumping system of the lift, the reduction of 4 engine-pump assemblies to only 1 (one) and a single path, making 5.4 km distance, to the socalled critical point location, where it is further, higher and more difficult to keep the pressure at the 10 mwg (1 bar), as a rule. The developed fuzzy controller has 2 inputs, the reservoir level and the downstream pressure of the motor-pump assembly, and 2 outputs, proportional and integral gains for the PI. With the rulesbased framework, 123 inference rules were created for the system to perform favorably. The simulations were carried out with the reference of data – 3 months of historical – of measurements of the reservoir and pressure sensor that is the feedback of the existing PI control. Thus, the energy efficiency of 6.15% per month, in terms of electric power consumed, was achieved, compared to the traditional control model.

ANP / Este trabalho propõe o uso de Mapas Cognitivos Fuzzy Dinâmicos (DFCM, do inglês Dynamic Fuzzy Cognitive Maps), uma evolução dos Mapas Cognitivos Fuzzy (FCM), para o desenvolvimento de sistemas autônomos para tomada de decisões. O FCM representa o conhecimento de forma simbólica, através de conceitos e relações causais dispostas em um grafo. Na sua versão clássica, os FCMs são usados no desenvolvimento de modelos estáticos, sendo inapropriados para o desenvolvimento de modelos temporais ou dinâmicos devido à ocorrência simultânea de todas as causalidades em uma estrutura fixa dos grafos, i.e., os conceitos e suas relações causais são invariantes no tempo. O DFCM utiliza o mesmo formalismo matemático do FCM através de grafos, acrescentando funcionalidades, como por exemplo, a capacidade de auto adaptação através de algoritmos de aprendizagem de máquina e a possibilidade de inclusão de novos tipos de conceitos e relações causais ao modelo FCM clássico. A partir dessas inclusões, é possível construir modelos DFCM para tomada de decisões dinâmicas, as quais são necessárias no desenvolvimento de ferramentas inteligentes em áreas de conhecimento correlatas à engenharia, de modo especifico a construção de modelos aplicados em Robótica Autônoma. Em especial, para as áreas de Robótica de Enxame e Vida artificial, como abordados nesta pesquisa. O sistema autônomo desenvolvido neste trabalho aborda problemas com diferentes objetivos (como desviar de obstáculos, coletar alvos ou alimentos, explorar o ambiente), hierarquizando as ações necessárias para atingi-los, através do uso de uma arquitetura para o planejamento, inspirada no modelo clássico de Subsunção de Brooks, e uma máquina de estados para o gerenciamento das ações. Conceitos de aprendizagem de máquina, em especial Aprendizagem por Reforço, são empregadas no DFCM para a adaptação dinâmica das relações de casualidade, possibilitando o controlador a lidar com eventos não modelados a priori. A validação do controlador DFCM proposto é realizada por meio de experimentos simulados através de aplicações nas áreas supracitadas. / This dissertation proposes the use of Dynamic Fuzzy Cognitive Maps (DFCM), an evolution of Fuzzy Cognitive Maps (FCM), for the development of autonomous system to decision-taking. The FCM represents knowledge in a symbolic way, through concepts and causal relationships disposed in a graph. In its standard form, the FCMs are limited to the development of static models, in other words, classical FCMs are inappropriate for development of temporal or dynamic models due to the simultaneous occurrence of all causalities in a permanent structure, i.e., the concepts and the causal relationships are time-invariant. The DFCM uses the same mathematical formalism of the FCM, adding features to its predecessor, such as self-adaptation by means of machine learning algorithms and the possibility of inclusion of new types of concepts and causal relationships into the classical FCM model. From these inclusions, it is possible to develop DFCM models for dynamic decision-making problems, which are needed to the development of intelligent tools in engineering and other correlated areas, specifically, the construction of autonomous systems applied in Autonomous Robotic. In particular, to the areas of Swarm Robotics and Artificial Life, as approached in this research. The developed autonomous system deals with multi-objective problems (such as deviate from obstacle, collect target or feed, explore the environment), hierarchizing the actions needed to reach them, through the use of an architecture for planning, inspired by the Brook’s classical Subsumption model, and a state machine for the management of the actions. Learning machine algorithms, in particular Reinforcement Learning, are implemented in the DFCM to dynamically tune the causalities, enabling the controller to handle not modelled event a priori. The proposed DFCM model is validated by means of simulated experiments applied in the aforementioned areas.

Esta Tese desenvolveu um instrumento para avaliação de desempenho ambiental no gerenciamento de resíduos sólidos industriais. A verificação das práticas considera o transcurso do ciclo de vida do produto por meio de indicadores e índices tendo como parâmetros alicerçadores a Política Nacional de Resíduos Sólidos e conceitos afins, como a logística reversa, a Produção mais Limpa e o Ecodesign, além de normas da série ISO 14000 tais como Sistemas de Gestão Ambiental, Integração de aspectos ambientais no projeto e desenvolvimento de produtos, Rotulagem ambiental e Avaliação de Desempenho Ambiental. O objetivo central da Tese, que foi desenvolver um modelo para avaliação de desempenho ambiental, esta contido neste panorama, o qual recorreu aos recursos da modelagem fuzzy a fim de assessorar as organizações na tomada de decisões. A metodologia, de natureza qualitativa e quantitativa, embasou a construção do instrumento denominado Índice de Desempenho Ambiental da Gestão de Resíduos Sólidos Industriais (IDEA PNRS+L). Este se constitui de 26 indicadores e 23 índices, concebido na forma top-down soft decision tree. O cálculo dos índices, compostos de regras fuzzy, variáveis e suas inferências, incluiu a visão de um grupo de especialistas, em pesquisa de opinião, para ajustar os graus de influência das variáveis de cada índice. Nas simulações, testes e aplicação do instrumento em uma indústria para avaliar as suas potencialidades, o IDEA PNRS+L mostrou-se sensível, mesmo para pequenas variações dos dados de entrada, plausível e confiável, ao reproduzir o comportamento estabelecido em sua concepção. Os parâmetros alicerçadores que constituíram o corpo teórico, concluindo, foram assaz abrangentes e permitiram a construção do instrumento de avaliação de desempenho ambiental IDEA PNRS+L, considerado adequado para a arbitragem das organizações. Concomitantemente, foram recuperadas as normas, concepções de iniciativas governamentais e atitudes profissionais ambientalmente corretas apoiadas em conceitos vanguardistas de produtos e serviços. / This Thesis develops an instrument for evaluating environmental performance in management of industrial solid waste. The practices verification consider the industrial product life-cycle through indicators and indices based on the National Policy on Solid Waste parameters and related concepts such as reverse logistics, Cleaner Production and Ecodesign, and standards like ISO 14000 series such as environmental management systems, integrating environmental aspects in product design and development, environmental labels and Environmental Performance Evaluation. The central Thesis’ aim, that was to develop an environmental evaluating model, contains this panorama, which calls on a fuzzy modeling tool to assist organizations in making decisions. Two methodological research groups covered the dicussions and the instrument construction called Environmental Performance Index of Industrial Solid Waste Management (IDEA PNRS+L): qualitative and quantitative. This fuzzy modeling is composed of 26 indicators and 23 index, conceived in top- down soft decision tree form. The index calculation - composed of fuzzy rules, variables and their inferences - included a group of specialists respondents view, through a survey, to adjust the variables influence degrees of each index. In the simulations, testing and application of the created instrument in an industry to assess their potential, IDEA PNRS+L was sensitive even to small variations of the input data, plausible and reliable, to reproduce the behavior established in the initial configuration. Concluding, the fundamental parameters that formed the theoretical framework were quite comprehensive and allowed the construction of Environmental Performance Evaluation called IDEA PNRS+L, appropriated for industrial arbitration. Simultaneously, the rules, government initiatives concepts and accurated environmentally professional attitudes supported by avant-garde products and services concepts were recuperated.

O presente trabalho apresenta um estudo feito para a elaboração de um modelo de análise de crédito para micro, pequenas e médias empresas (MPME) utilizando Inteligência Artificial. Apresenta, também, uma contribuição de um novo método de raciocínio baseado em casos, denominado FISKNN, que utiliza medida de similaridade presente nos métodos KNN e KNN-Fuzzy, e um sistema de inferência Fuzzy para decidir se a classe de um determinado caso é a classe do elemento mais próximo ou a classe da maioria dos K elementos selecionados para análise. Compara-se o método FISKNN com os métodos tradicionais KNN e KNN-Fuzzy utilizando os dados do Machine Learning Repository da Universidade da Califórnia, e apresentam-se três estudos de casos com bases de dados selecionadas das informações provenientes de solicitações de financiamento através do Cartão BNDES. / This work presents an investigation of a model of credit analysis for micro, small and medium size enterprises based on artificial intelligence techniques. The novelty is a cases-based reasoning, denoted by FISKNN, which uses a measure of similarity present in the KNN and KNN-Fuzzy methods, and a Fuzzy Inference System to decide between the class of the nearest case and the class of the majority of K elements selected for the analysis. One compares the FISKNN methods with the more traditional ones, KNN and KNNFuzzy, using data from the Machine Learning Repository of the University of California, and one presents three study cases with data bases selected from the set of financing applications to the BNDES Card.

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