Raciocínio baseado em casos: uma abordagem utilizando o sistema imune artificial

AUTOR(ES)

Eduardo Enrique Ostos Carvalho

FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

30/09/2009

RESUMO

O Raciocínio Baseado em Casos (RBC) é um poderoso método de resolução de problemas que se baseia no sistema cognitivo humano, alicerçado na utilização de soluções encontradas em problemas egressos semelhantes resolvidos. A solução em questão se dá pela busca na memória por um problema similar, que pode ou não ter a sua solução adaptada à demanda presente. Após a busca pelo problema mais parecido, este é analisado para detectar a necessidade de adaptação de algum componente, com o objetivo de evitar retrabalho e reaproveitar conhecimento previamente validado. Em seguida, e se necessário, a solução é avaliada para certificar a sua efetividade. Ao final, o caso, ou problema, resolvido é armazenado junto aos demais, contribuindo para aumentar o conhecimento do sistema. Estas quatro etapas, ou processos, operados em conjunto, constituem o ciclo de vida do RBC. O RBC é, antes de tudo, uma metodologia, e como tal, não especifica a operação de cada um dos seus processos, o que abre a possibilidade para a utilização de diferentes paradigmas e ferramentas computacionais. Sob esta ótica, o Sistema Imune Artificial (SIA) é um paradigma computacional interessante que pode ser utilizado em conjunto com o RBC. A razão é que ele se apóia em sofisticados atributos do sistema biológico humano, como a detecção de padrões, compressão de dados, geração de população e adaptação dinâmica ao ambiente, características relevantes para o RBC. Este trabalho apresenta um modelo híbrido de RBC e SIA, responsável por gerar contribuições nos processos de recuperação (busca e avaliação), adaptação (reutilização e revisão) e retenção (armazenamento) de casos. Dentre as contribuições mais relevantes estão a criação de uma maneira alternativa de agrupar casos, identificação de áreas de densidade de casos, melhoria na eficiência da busca no espaço de casos e armazenamento das relações entre casos correlatos. O modelo proposto é aplicado a um problema de detecção e diagnóstico de falhas de uma máquina de corrente contínua, operando com simulações em modo supervisionado e não supervisionado. O método híbrido de RBC e SIA é confrontado com outros mais tradicionais de busca e armazenamento de casos. Ao final, os seus desdobramentos são comparados utilizando métricas específicas de desempenho do RBC, com resultados indicando um horizonte promissor para o modelo proposto neste trabalho. 

ASSUNTO(S)

engenharia elétrica teses.

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