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Abordagem co-evolutiva hierárquica para geração automática de sistemas nebulosos.

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Previous issue date: 2006-09-13 / This work focuses on the problem of automatic generation of fuzzy systems
through evolutionary computation, specifically using the approach of co-evolution. Coevolution
is based on the idea of modular modeling of the problem subcomponents. In
this work the subcomponents are represented by different species, which have a
collaborative relation among them. The fuzzy system to be created has the objective of
pattern classification. Basically, the evolutionary scheme is composed by four different
species, which have a hierarchical collaboration both in the generation of the species
and in the fitness determination of the individuals of these species. These species are
organized in levels, where the contribution in the species generation happens from the
lowest to highest levels and the contribution in the fitness determination happens from
the highest to lowest levels. The results obtained indicate that the studied approach is
very promising and, through its use, one can generate efficient classification systems,
that present a performance similar to other approaches found in the literature. / Este trabalho enfoca o problema de geração automática de sistemas nebulosos
por meio da computação evolutiva, mais especificamente por meio da abordagem de coevolução.
A co-evolução baseia-se na idéia de modelagem modular de subcomponentes
do problema. Neste trabalho esses subcomponentes são representados por espécies
diferentes, que têm uma relação colaborativa entre si. Essa relação força uma evolução
co-adaptada entre as populações das espécies. O sistema nebuloso a ser gerado tem
como objetivo a classificação de padrões. Basicamente, o esquema evolutivo é formado
por quatro espécies diferentes, que têm uma colaboração hierárquica, tanto na geração
das espécies, quanto na determinação da aptidão dos indivíduos dessas espécies. Essas
espécies são organizadas em níveis, onde a colaboração na geração das espécies se dá
dos níveis mais baixos para os mais altos, e a colaboração na determinação das aptidões
se dá dos níveis mais altos para os mais baixos. Os resultados obtidos indicam que a
abordagem estudada é bastante promissora e pode-se obter, por meio dela, sistemas de
classificação eficientes que apresentam desempenho semelhante ao de outras
abordagens encontradas na literatura.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/339
Date13 September 2006
CreatorsTalon, Anderson Francisco
ContributorsCamargo, Heloisa de Arruda
PublisherUniversidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFSCar, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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