Submitted by Diogo Barreiros (diogo.barreiros@ufba.br) on 2017-02-17T15:22:24Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_final_com_fichas - Marcio Pereira Lima.pdf: 2793355 bytes, checksum: 6551facb26382efd28120b85850f0026 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-02-17T15:35:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao_final_com_fichas - Marcio Pereira Lima.pdf: 2793355 bytes, checksum: 6551facb26382efd28120b85850f0026 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-17T15:35:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_final_com_fichas - Marcio Pereira Lima.pdf: 2793355 bytes, checksum: 6551facb26382efd28120b85850f0026 (MD5) / A lógica fuzzy tipo 2 é uma extensão da lógica fuzzy tradicional e tem ganhado bastante atenção e reconhecimento nas diversas áreas do conhecimento humano. Ela trata elementos que a lógica fuzzy tradicional não é capaz de resolver, em conseqüência da dificuldade presente na descrição da própria incerteza, tais como limites imprecisos de conjuntos e imprecisão de parâmetros das funções de pertinências. Esta imprecisão muitas vezes é dada pelas definições oriundas de informações de especialistas ou por erros presentes nos dados. Neste trabalho é apresentada esta nova modalidade da lógica e algumas de suas variações, como a intervalar com modelo TSK (Takagi-Sugeno-Kang). Também foram abordadas as diferenças em relação à lógica fuzzy tradicional, trabalhos desenvolvidos, áreas de aplicação, vantagens e desvantagens. Um estudo de caso foi realizado a fim de ilustrar a aplicabilidade da lógica fuzzy tipo 2 em relação à tomada de decisão, especificamente para o tratamento de um problema existente no controle de tráfego aéreo. Para isto, foi necessária a criação de uma metodologia apropriada e o desenvolvimento de um framework para a validação do modelo proposto. Através dos resultados obtidos e comparações com modelos fuzzy tradicionais (tipo 1), foi possível identificar que o modelo fuzzy tipo 2 se apresentou como uma melhor proposta de tradução das tomadas de decisões em tráfego aéreo para o cenário definido. Desta forma, os resultados mostram a potencialidade da metodologia proposta para o desenvolvimento de sistemas que sirvam como ferramenta de apoio à tomada de decisão em tráfego aéreo, e, além disso, confirmam a eficácia e a adequação da lógica fuzzy tipo 2 na identificação de modelos que contemplam a informação humana (do especialista) como elemento fundamental para a sua construção.