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Objetivo Geral:

Esta disciplina objetiva estudar a fundamentação conceitual relativa à computação flexível, apresentando os conceitos básicos e propriedades como também discutindo os principais modelos matemáticos na modelagem de incertezas e atuais aplicações.

1. Computação Flexível e Lógica Multivaloradas
1.1 Origem, significado e comparação da computação flexível com a abordagem clássica
1.2 Importância, aplicabilidade e modelos matemáticos para a computação flexível
1.4 Histórico, caracterização e abrangência

2. Fundamentação
2.1 Relação de pertinência e funções multi-valoradas
2.2 Conectivos (negações, conjunção, disjunção, (co)diferença, (co)implicações e bi-(co)mplicações), propriedades e classificações
2.3 Operadores duais e de conjugação sobre funções multi-valoradas

3. Classes de operadores
3.1 Operadores de Agregadores
3.2 Operadores de Dualização
3.3 Operadores de Conjugação

4. Sistemas Baseados em Lógicas Multivaloradas
4.1 Avaliação e representação de funções
4.2 Relações, propriedades, métodos e algoritmos
4.3 Sistemas de regras e inferência

5. Aplicações em sistemas de controle baseados em múltiplos critérios

Bibliografia Básica:

• Mendel, J., Hani Hagras, Woei-Wan Tan, William W. Melek, Hao Ying, Introduction to Type-2 Fuzzy Logic Control: Theory and Applications, 376 pages, ISBN: 978-1-118-27839-0, July 2014, Wiley-IEEE Press.
• Castillo, O. and Melin, P., Type-2 Fuzzy Logic: Theory and Applications, Studies in Fuzziness and Soft Computing Series, Springer, Ed.: Janusz Kacprzyk, 2008.

Bibliografia Complementar:

• Alsina, C.; Frank, M.; Schweizer, B. Associative Functions: Triangular Norms and Copolas, World Scientific Publishing Co., 2006.
• Baczynski, M.; Jayaram, B., Fuzzy Implications, Studies in Fuzziness and Soft Computing Series, vol. 231, Springer, 2008.
• Barros, L. and Bassanezi, R., Tópicos de Lógica Fuzzy com Aplicações em Biomatemática. Campinas, SP: UNICAMP/IMECC, 2006.
• Bustince, H. Indicator of inclusion grade for interval-valued fuzzy sets: Application to approximate reasoning based on interval-valued fuzzy sets, Intl. J. of Approximate Reasoning, vol. 23, pp. 137–209, 2000.
• Castillo, O. and Melin, P. , A review on interval type-2 fuzzy logic applications in intelligent control, Information Science, vol. 279, pp. 615-631, 2014.
• Castillo, O.; Melin, P., Type-2 Fuzzy Logic: Theory and Applications, Studies in Fuzziness and Soft Computing Series, vol. 223, pp.1- 223, Springer, 2008.
• Chen, G. and Pham, T., Introduction to Fuzzy Sets, Fuzzy Logic and Fuzzy Control Systems. New York: CRC Press, 2001
• Dubois, D. and Prade, H., Fundamentals of Fuzzy Sets: Foreword by Lotfi A Zadeh, The Handbooks of Fuzzy Sets Series, Boston: Kluwer Academic Publishers, 2000.
• Fodor, J. and Roubens, M., Fuzzy Preference Modelling and Multicriteria Decision Suport, Systems Theory, Knowledge Engineering and Problem Solving Series, Springer, 1994.
• Klir, J. and Folger, T., Fuzzy sets, uncertainty, and information. [S.l.]: Prentice-Hall, 1988.
• Grabisch, M., Marichal, J.L., Mesiar, R., Pap, E. Aggregation Function. [S.l.]: Encyclopedia of Mathematics and its Applications 127, Cambridge, 2009.
• Gorzalczany, M., A Method of Inference in Approximate Reasoning Based on Interval-Valued Fuzzy Sets, Fuzzy Sets and Systems, vol. 21, pp. 1–17, 1987.
• Hagras, H., Type-2 FLCs: A new generation of fuzzy controllers, IEEE Computational Intelligence Magazine, vol. 2, pp. 30–43, February 2007.
• John, R. and Coupland, S., Type-2 fuzzy logic: a historical view, IEEE Computational Intelligence Magazine, vol. 2, pp. 57–62, February 2007.
• Karnik, N. and Mendel,J., Operations on Type-2 Fuzzy Sets, Fuzzy Sets and Systems, vol. 122, pp. 327–348, 2001.
• Karnik, N. and Mendel,J., Centroid of a type-2 fuzzy set, Information Sciences, vol. 132, pp. 195–220, 2001.
• Liang, Q. and Mendel, J., Interval Type-2 Fuzzy Logic Systems: Theory and Design, IEEE Trans. on Fuzzy Systems, vol. 8, pp. 535–550, 2000.
• Mendel, J., Type-2 Fuzzy Sets and Systems: an Overview, IEEE Computational Intelligence Magazine, Vol. 2, pp. 20-29, 2007.
• Moore, R., Methods and Applications of Interval Analysis. Philadelphia: SIAM, 1979. (SIAM Studies in Applied and Numerical Mathematics).