Post on 03-Oct-2018
Sistemas Especialistas(Expert Systems)
Expert Systems
• Tecnologia da informação
• Características dos sistema de informação
• Sistemas de informação (MIS, ES, DSS)
• Fuzzy expert systems
• Exemplo de aplicação
• Leitura complementar
Valério Salomon, 2017 SPS Publicações 2
Information is power!
• Quem tem poder, toma decisões
• Quem possui conhecimento, toma decisões corretas
• Quem tem informação, tem conhecimento
• Portanto, informação é poder
Edgard D. Batista Jr. (UNESP, 2009)
Information is data endowed with relevance
Peter F. Drucker (1992) Managing for the future. N. York: Routledge
Valério Salomon, 2017 SPS Publicações 3
Information systems (adaptado de Shimizu, 2001)
Valério Salomon, 2017 SPS Publicações 4
Sistema de processamento de dados
Sistema deinformação gerencial (MIS)
Sistema especialista (ES)
Sistema de auxílio à decisão (DSS)
Usuário Operador Gerente Profissional Diretor
Horizonte Passado Presente Presente Presente e futuro
Frequência Regular Regular Irregular Ad hoc
Objetivo Processar dados Informar Estruturar ou inferir Decidir
Custo De mercado Médio Médio a alto Alto
Aplicação Folha de pagamento PCP Diagnóstico Planejamento
Expert system
Valério Salomon, 2017 SPS Publicações 5
É um sistema de informação que contém dados ou sentenças descritivas sobre determinado ramo da atividade humana
Exemplo: ES para identificar animais em um zoológico
Usuário1: Qual é o animal carnívoro que tem manchas circulares pretas?
Sistema: Onça Pintada
Usuário2: Qual é o mamífero que tem listas pretas?
Sistema: Tigre ou Zebra... É carnívoro?
Usuário2: Sim
Sistema: Tigre
Fuzzy expert system (Mamdani e Assilian, 1975)
Valério Salomon, 2017 SPS Publicações 6
Fuzzy expert system (exemplo de aplicação)
Valério Salomon, 2017 SPS Publicações 7
Fornecedor Entrega (E) Preço (P) Qualidade (Q)
A Lenta Bom Aceitável
B Rápida Alto Muito boa
C Com atrasos Médio Boa
Fornecedor E P Q
A 6 10 6
B 10 6 9
C 4 8 7
FES (ex. fuzzification)
Valério Salomon, 2017 SPS Publicações 8
FES (ex. fuzzy rules)
Valério Salomon, 2017 SPS Publicações 9
R 1: Se E = ruim, P = ruim, Q = ruim, então Decisão = Não selecionarR 2: Se E = ruim, P = ruim, Q = médio, então Decisão = Não selecionarR 3: Se E = ruim, P = ruim, Q = bom, então Decisão = Não selecionarR 4: Se E = ruim, P = médio, Q = ruim, então Decisão = Não selecionar
...R13: Se E = médio, P = médio, Q = ruim, então Decisão = Não selecionarR14: Se E = médio, P = médio, Q= médio, então Decisão = SelecionarR15: Se E = médio, P = médio, Q = bom, então Decisão = SelecionarR16: Se E = médio, P = bom, Q = ruim, então Decisão = Não selecionar
...R25: Se E = bom, P = bom, Q = ruim, então Decisão = Não selecionarR26: Se E = bom, P = bom, Q = médio, então Decisão = SelecionarR27: Se E = bom, P = bom, Q = bom, então Decisão = Selecionar
FES (ex. inference)
Valério Salomon, 2017 SPS Publicações 10
Fornecedor A (E = 6, P = 10, Q = 6)mmédio (6) = 0,8 mbom (6) = 0,2mbom (10) = 1
FES (ex. a-cut)
Valério Salomon, 2017 SPS Publicações 11
a-cut R17(A) = min (mmédio(6), mbom(10), mmédio(6)) = min (0,8; 1; 0,8) = 0,8a-cutR18(A) = min (mmédio(6), mbom(10), mbom(6)) = min (0,8; 1; 0,2) = 0,2a-cutR26(A) = min (mbom(6), mbom(10), mmédio(6)) = min (0,2; 1; 0,8) = 0,2a-cutR27(A) = min (mbom(6), mbom(10), mbom(6)) = min (0,2; 1; 0,2) = 0,2
a-cutSelecionar(A) = max (a-cut R17(A) , a-cut R18(A) , a-cut R28(A), a-cut R27(A))a-cutSelecionar(A) = max (0,8; 0,2; 0,2; 0,2) = 0,8
R17: Se E = médio, P = bom, Q = médio, então Decisão = SelecionarR18: Se E = médio, P = bom, Q = bom, então Decisão = SelecionarR26: Se E = bom, P = bom, Q = médio, então Decisão = SelecionarR27: Se E = bom, P = bom, Q = bom, então Decisão = Selecionar
FES (ex. defuzzification)
Valério Salomon, 2017 SPS Publicações 12
Pelo centroide:Índice de Seleção do Fornecedor A = 8,3
FES (ex. decision output)
Valério Salomon, 2017 SPS Publicações 13
Fornecedor Entrega Preço Qualidade
A Lenta Bom Aceitável
B Rápida Alto Muito boa
C Com atrasos Médio Boa
Fornecedor Índice
A 8,3
B 8,3
C 0
Leitura complementar
Valério Salomon, 2017 SPS Publicações 14