Algoritmos Evolutivos Aplicados a Otimização Off-Line de um Mapa Cognitivo Fuzzy de um Misturador Industrial
Em instalações industriais, é comum
a existência de processos multivariáveis com
fortes interações entre suas variáveis. Além
disso, existem não linearidades e, em alguns
casos, com objetivos de controle conflitantes.
Neste contexto, esse trabalho foca-se na
aplicação de Algoritmos Genéticos (AG) para
a evolução de um Mapa Cognitivo Fuzzy
Dinâmico (DFCM) no controle inteligente
de um misturador industrial. O controlador
DFCM é baseado no aprendizado de Hebb.
Os resultados comparam duas abordagens do
AG proposto: a primeira com solução inicial
aleatória definida pelos autores, enquanto que a
segunda contém conhecimento de especialista
sobre o problema. A segunda abordagem
apresentou os melhores resultados relativos.
Trabalhos futuros apresentarão diferentes
metodologias para comparação de resultados,
como o simulated annealing para evolução do
DFCM.
Algoritmos Evolutivos Aplicados a Otimização Off-Line de um Mapa Cognitivo Fuzzy de um Misturador Industrial
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DOI: 10.22533/at.ed.8721931012
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Palavras-chave: Mapas Cognitivos Fuzzy Dinâmicos; Misturador Industrial; Algoritmos Genéticos; Controle Inteligente.
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Keywords: Dynamic Fuzzy Cognitive Maps; Industrial Mixer; Genetic Algorithms. Intelligent Control.
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Abstract:
In industrial installations, it
is common the existence of multivariable
processes with high correlation between its
variables. Besides, there are nonlinearities,
and in some cases, with conflicting control
objectives. In this context, this work focuses in
the application of Genetic Algorithms (AG) for
the evolution of a Dynamic Fuzzy Cognitive Map
(DFCM) in an industrial mixer intelligent control.
The DFCM controller is also based on Hebbian
learning. The results compare two approaches
of the proposed AG: the first with a random
initial solution proposed by the authors, and the
second containing experts’ knowledge of the
problem. The second approach presented the
best relative results. Future works will present
different methodologies to compare the results, such as simulated annealing for the
evolution of the DFCM.
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Número de páginas: 15
- Rodrigo Henrique Cunha Palácios
