FACULTAD DE INGENIERÍA, ARQUITECTURA Y URBANISMO ESCUELA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
IMPLEMENTACIÓN DE LA LÓGICA DIFUSA PARA RESOLVER ELCASO DE TOMAR LA DECISIÓN DE CRUZAR UNA CALLE EN FUNCIÓN DE LA VELOCIDAD YDISTANCIA A LA QUE VIENE UN AUTOMÓVIL
Lambayeqe, !" #e O$%b&e #e' ()!*
RESUMEN El presente informe consisteen investigar la lógica difusa aplicada en la vida real, para el caso: “Un peatón tome la decisión de cruzar una calle en función de la velocidad y distancia a la que viene un automóvil”. Para ello se ha utilizado el oft!are "fuzzy, siendo una de las herramientas de la inteligencia artificial que utiliza la e#periencia del ser humano para generar un razonamiento que permite la toma de decisiones.
INTRODUCCIÓN $a $ógica %uzzy o lógica &orrosa, es una herramienta que puede representar un sistema de gestión a trav's de un modelo matem(tico no)lineal, para ello se hace uso de varia&les ling*+sticas y una serie de condiciones o reglas previamente definidas. Esta metodolog+a trata de emular la e#periencia adquirida por uno o m(s seres humanos a lo largo del tiempo, este sistema tendr( en su memoria una &ase de datos con mltiples soluciones a un mismo pro&lema, luego el sistema tendr( que escoger de entre esas soluciones a la que me-or pueda aplicarse a fin de lograr los me-ores resultados. $a elección de la estructura de decisiones a seguir depender( de las caracter+sticas del tra&a-o en donde se aplicar(, adem(s el sistema podr( ir aprendiendo con el tiempo y almacenar sus propias e#periencias para lo cual se puede apoyar en algoritmos de redes neuronales y algoritmos gen'ticos. Esta lógica puede usarse para e#plicar el mundo en el que vivimos, puesto que sigue el comportamiento humano de razonar, sacando conclusiones a partir de hechos o&servados. En el presente informe tiene por o&-etivo, realizar un an(lisis e#haustivo so&re la aplicación de la lógica difusa para que un peatón cruce una calle, utilizando el oft!are "fuzzy ./
RESULTADOS 0nicialmente se de&e: ) C&ea& e' O+e&a#& operatorsetoper 1 and#fl.min234 defuz#fl.5enter6f7rea234 8 ) C&ea& 'a Va&-ab'e T.a /Ve'$-#a# #e' A%0 type9va /./,;/./4;<= 1 lento#fl.trapezoid2)/.<,/./,./,>/./,;/./34 rapido#fl.triangle2>/./,;/./,;/./<34 8 ) C&ea& 'a Va&-ab'e T#a /D-1%a2$-a #e' A%0 type9da /./,
cerca#fl.triangle2)/.<,/./,/./34 le-os#fl.triangle2?/./,@/./,A/./34 muyle-os#fl.triangle2B/./,./34 trotar#fl.triangle2./,>./,@./34 correr#fl.triangle2>./,@./,;./34 corrermucho#fl.triangle2@./,;./,;./<34 8 ) C&ea&'a1Re4'a1 rule&ase &ase 29va va, 9da da : 9vpvp3 usingoper 1 if2va CC lento D da CC cerca3 )vp C caminar4 if2va CC lento D da CC le-os3 )vp C lento4 if2va CC lento D da CC muyle-os3 )vp C muylento4 if2va CC normal D da CC cerca3 )vp C correr4 if2va CC normal D da CC le-os3 )vp C trotar4 if2va CC normal D da CC muyle-os3 )vp C caminar4 if2va CC rapidoD da CC cerca3 )vp C corrermucho4 if2va CC rapidoD da CC le-os3 )vp C correr4 if2va CC rapidoD da CC muyle-os3 )vp C trotar4 8 ) C&ea&e' S-1%ema system 29va va, 9da da : 9vpvp3 1 &ase2va, da : vp34 8 Para realizar esta actividad se tendr(n en cuenta los siguientes aspectos: a3 Faria&les de Entrada. ) Felocidad del auto. ) Gistancia a la que se encuentra el auto. &3 Faria&le de alida. ) Felocidad del peatón. Felocidad del 7uto, se clasifica en tres categor+as:
$ento, normal y r(pido. 7preciando el t'rmino $ento:
7preciando el t'rmino Hormal:
$a distancia que se encuentra el auto:
5erca, le-os y muy le-os. $a Felocidad del peatón:
Iuy lento, lento, caminar, trotar, correr y correr mucho.
Ve'$-#a# A% $ento $ento $ento Hormal Hormal Hormal J(pido J(pido J(pido
Re4'a1 D-1%a2$-a A% 5erca $e-os Iuy $e-os 5erca $e-os Iuy $e-os 5erca $e-os Iuy $e-os
Ve'$-#a# Pea%32 5aminar $ento Iuy $ento 5orrer 9rotar 5aminar 5orrer Iucho 5orrer 9rotar
c3 7plicando valores en el "fuzzy, para el caso que un veh+culo a ?@KmLh, con una distancia de ?? metros. Jecapitulando se aprecia, que: Felocidad del 7uto: $ento, Hormal. Gistancia del 7uto: 5erca, $e-os. e aplica el operador “7HG” a las varia&les de entrada, considerando Felocidad del 7uto and Gistancia del 7uto C m+nimo.
N5 < ? >
Ve'$-#a# A% $ento ) /.?@// $ento ) /.?@// Hormal M /.B@// Hormal M /.B@//
D-1%a2$-a A% 5erca M /.?;;; $e-os M /./;;; 5erca M /.?;;; $e-os M /./;;;
AND /.?@// /./;;; /.?;;; /./;;;
Ve'$-#a# Pea%32 5aminar $ento 5orrer 9rotar
e calcular( el centroide de las reglas, las mismas que han sido llevadas a un gr(fico:
Ce2%&-#e1 %igura < %igura ? %igura %igura > %igura @
<,/>>>>>> ?,/>>>>> ?,<;;;;@;B ,AN;;;@;B >,//???<
%igura ; >,<@BBB@? %igura B @,N/>>>,NA;;;@ 5entroide de toda la figura: ,A@NA En conclusión se tendr( que: 5uando un auto se apro#ima a una 6.e'$-#a#7 de ?@ Oph y a una 6#-1%a2$-a7 de ?? mts, el peatón de&e 6$am-2a&7.
CONCLUSIONES8 )
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)
$a gran venta-a que tiene la $ógica Gifusa, es que se pueden mane-ar un nmero ilimitado de indicadores e#presados en cualquier unidad de medida 2volumen, masa, superficie, moneda, aos, etc.3. e planteó los conceptos y fundamentos que rigen la $ógica %uzzy, as+ como tam&i'n se pudo determinar las generalidades e importancia de una correcta aplicación para una toma de decisiones acorde con los cam&ios e imprevistos que puedan surgir, &rindando los conocimientos necesarios para responder positivamente en un corto tiempo minimizando el riesgo. Gel mismo modo se determinó la importancia del conocimiento humano en el desarrollo de la sociedad y m(s precisamente en un caso de la vida real. El empleo de algoritmos de inteligencia artificial implementados mediante herramientas inform(ticas trae consigo enormes venta-as frente a m'todos tradicionales de toma de decisiones puesto que se minimiza el riesgo de e#perimentar en el terreno real.
BIBLIOGRAFIA8 Kaufmann 7.4 Qil 7lu-a R. 2
