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Título: Otimização de métodos de prova em tablôs KE através da aplicação de uma heurística baseada em algoritmos genéticos
Autor(es): Sugimoto, Emerson Shigueo
Orientador(es): Seca Neto, Adolfo Gustavo Serra
Palavras-chave: Algorítmos genéticos
Otimização combinatória
Lógica
Heurística
Genetic algorithms
Combinatorial optimization
Logic
Heuristic
Data do documento: 7-Mai-2013
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: SUGIMOTO, Emerson Shigueo. Otimização de métodos de prova em tablôs KE através da aplicação de uma heurística baseada em algoritmos genéticos. 2013. 127 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2013.
Resumo: Este trabalho apresenta uma abordagem de otimização dos métodos de prova em Sistema KE baseada em Algoritmos Genéticos. O foco do presente trabalho é feito sobre a regra PB (Princípio da Bivalência), que bifurca o tablô e onera a sua prova. A seleção das regras PB candidatas é baseada nos conceitos de Seleção Natural expressos na abordagem de Algoritmos Genéticos, de forma que fórmulas que permitam o aumento da variação de premissas na base de conhecimentos são consideradas mais aptas que outras. A seleção das fórmulas mais aptas é comparada com a metodologia convencional de prova em sistemas KE em um ambiente computacional através de um provador automatizado de teoremas. O aumento da variabilidade da base de conhecimentos propiciada pela pré-seleção das regras PB candidatas demonstra uma otimização dos métodos de prova em comparação com a metodologia convencional. Isto se deve ao fato de que quanto maior o número de premissas diferentes, maior a probabilidade de que uma inconsistência seja gerada na base de conhecimentos e, consequentemente, o tablô seja fechado.
Abstract: This work presents an approach for optimizing the proof methods in the KE system based on Genetic Algorithms. The focus of this work is on the PB (Principle of bivalence) rule, which bifurcates the tableau and increases the proof cost. The selection of PB candidates is based on concepts expressed in Natural Selection Genetic Algorithm approach, so that formulas that enable increased variation in the knowledge base are considered more suitable than others. The selection of the most suitable formula is compared with the conventional proof method for KE system in a computing environment via an automated theorem prover. The increased variability of the knowledge base provided by the pre-selection of PB candidates demonstrates an optimization of proof methods in comparison with the conventional methodology. This is due to the fact that the greater the number of different premises it is more likely that an inconsistency is generated in the knowledge base, consequently, the tableau will be closed.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/944
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