A arquitetura fuzzy proposta para o método foi primeiramente utilizada na aplicação do processo fuzzy realizado, passo a passo, manualmente com o auxílio do software Excel.
Considerando que o processo fuzzy (construção de conjuntos, fuzificação, inferência, defuzificação) realizado "manualmente" necessita de tempo elevado e está extremamente sujeito a erros em função da grande quantidade de números e análises a serem desenvolvidas, optou-se por implementar a arquitetura proposta no
software InFuzzy.
O InFuzzy é um software livre, desenvolvido por Posselt et al. (2011), na Universidade de Santa Cruz do Sul - UNISC e de acordo com o autor
"InFuzzy é um software designado a modelagem de sistemas difusos. A modelagem de sistemas difusos é realizada através de interface gráfica de fácil manuseio, respeitando regras de ergonomia e usabilidade de software. As principais funcionalidades do sistema estão relacionadas a definição de variáveis de entrada, variáveis de saída, termos linguísticos, blocos de regras, relações entre variáveis e blocos de regras, simulações, integração com aplicações externas, personalização por projeto difuso."
O software exige que a arquitetura proposta seja criada e implementada em janela específica para que os dados possam ser computados e executados conforme o processo fuzzy. Considerando que o software não permite a implementação de camadas intermediárias, apenas variáveis de entrada e saída, a arquitetura foi desenvolvida em duas etapas as quais encontram-se apresentadas nas figuras 44 e 45.
Figura 44: Arquitetura proposta implementada no InFuzzy (parte I)
Figura 45: Arquitetura proposta implementada no InFuzzy (parte II) Depois de implementada a arquitetura é preciso definir as regras para cada bloco de regra. As regras utilizadas foram as mesmas aplicadas no Excel. Após implementar as regras é preciso escolher os operadores que serão utilizados na inferência fuzzy e o método de defuzificação, dentre aqueles disponíveis no software.
Definidos os operadores é possível realizar simulações para obter valores das variáveis de saída. A combinação especialistai x usuárioj
utilizada é a mesma utilizada no Excel, bem como os valores empregados em cada simulação.
Foram realizadas simulações considerando 3 e 5 conjuntos fuzzy para a variável de saída grau final, de modo a avaliar a interferência destes no resultado final.
Os resultados gerados pelas alternativas para as duas situações encontram-se apresentados nos quadros 27, 28 e 29.
Quadro 27- Grau final das alternativas avaliadas considerando 3 conjuntos fuzzy para o grau final
E1xA1 E1xA2 E1xA3 E1xA4 E1xA5 E2xA1 E2xA2 E2xA3 E2xA4 E2xA5 E3xA1 E3xA2 E3xA3 E3xA4 E3xA5 Grau 0,32 0,31 0,43 0,31 0,39 0,32 0,31 0,43 0,31 0,41 0,32 0,31 0,43 0,31 0,36 0,35
E1xA1 E1xA2 E1xA3 E1xA4 E1xA5 E2xA1 E2xA2 E2xA3 E2xA4 E2xA5 E3xA1 E3xA2 E3xA3 E3xA4 E3xA5 Grau 0,52 0,52 0,51 0,52 0,52 0,52 0,52 0,51 0,52 0,52 0,44 0,51 0,51 0,51 0,51 0,51
E1xA1 E1xA2 E1xA3 E1xA4 E1xA5 E2xA1 E2xA2 E2xA3 E2xA4 E2xA5 E3xA1 E3xA2 E3xA3 E3xA4 E3xA5 Grau 0,51 0,52 0,52 0,51 0,52 0,51 0,52 0,52 0,51 0,52 0,51 0,52 0,52 0,51 0,52 0,52
E1xA1 E1xA2 E1xA3 E1xA4 E1xA5 E2xA1 E2xA2 E2xA3 E2xA4 E2xA5 E3xA1 E3xA2 E3xA3 E3xA4 E3xA5 Grau 0,16 0,31 0,23 0,21 0,31 0,43 0,54 0,49 0,48 0,54 0,45 0,57 0,52 0,5 0,57 0,42 Alternativa 3 Grau final Alternativa 4 Grau final Alternativa 1 Grau final
Alternativa 2 Grau final
Quadro 28- Grau final das alternativas avaliadas considerando 5 conjuntos fuzzy para o grau final
E1xA1 E1xA2 E1xA3 E1xA4 E1xA5 E2xA1 E2xA2 E2xA3 E2xA4 E2xA5 E3xA1 E3xA2 E3xA3 E3xA4 E3xA5 Grau 0,37 0,36 0,45 0,36 0,43 0,37 0,36 0,45 0,36 0,44 0,37 0,36 0,45 0,36 0,4 0,39
E1xA1 E1xA2 E1xA3 E1xA4 E1xA5 E2xA1 E2xA2 E2xA3 E2xA4 E2xA5 E3xA1 E3xA2 E3xA3 E3xA4 E3xA5 Grau 0,52 0,56 0,6 0,75 0,75 0,51 0,56 0,6 0,75 0,75 0,45 0,5 0,53 0,65 0,65 0,61
E1xA1 E1xA2 E1xA3 E1xA4 E1xA5 E2xA1 E2xA2 E2xA3 E2xA4 E2xA5 E3xA1 E3xA2 E3xA3 E3xA4 E3xA5 Grau 0,6 0,55 0,56 0,62 0,55 0,6 0,55 0,56 0,64 0,55 0,6 0,55 0,56 0,65 0,54 0,58
E1xA1 E1xA2 E1xA3 E1xA4 E1xA5 E2xA1 E2xA2 E2xA3 E2xA4 E2xA5 E3xA1 E3xA2 E3xA3 E3xA4 E3xA5 Grau 0,27 0,34 0,31 0,36 0,37 0,44 0,41 0,41 0,48 0,44 0,46 0,42 0,43 0,49 0,46 0,41 Alternativa 3 Grau final Alternativa 4 Grau final Alternativa 1 Grau final Alternativa 2 Grau final
Quadro 29- Grau final das alternativas avaliadas pelo InFuzzy
Grau final Grau final 3 conj. 5 conj. 1 0,35 0,39 2 0,51 0,61 3 0,52 0,58 4 0,42 0,41 Alternativa
Considerando que a definição do local mais adequado deve ser realizada com base na comparação dos resultados das alternativas e para o projeto em questão, quando da análise dos resultados, a comparação entre a situação 1 (que envolve as alternativas 1 e 2) e a situação 2 (que envolve as alternativas 3 e 4). observa-se que entre a alternativa 1 e 2, o grau final mais próximo de 1 foi atribuído para a alternativa 2. Entre a alternativa 3 e 4, a alternativa 3 é a que apresenta grau final mais próximo de 1. Logo, as posições 581 e 909 são as localizações mais adequadas para receber uma nova UBS.
5.5.3.7 Aplicação da lógica fuzzy através do software FuzzyTECH
A arquitetura fuzzy proposta para o método foi também implementada no software FuzzyTECH 5.54, visando analisar os resultados do método em diferentes situações.
O FuzzyTECH é um software comercial, que necessita de licença para utilização, e que apresenta grande aplicabilidade em projetos de lógica fuzzy, dada a rapidez e facilidade de operação do mesmo.
Assim como no software InFuzzy, a arquitetura proposta precisa ser implementada em janela específica para que os dados possam ser computados e executados conforme o processo fuzzy.
Diferentemente do InFuzzy, o FuzzyTECH permite a implementação de camadas intermediárias e, a fim de realizar análises das duas maneiras, implementou-se as mesmas no software conforme pode ser observado nas figuras 46 e 47.
Figura 46: Arquitetura proposta implementada no FuzzyTECH (1 variável defuzificada
Figura 47: Arquitetura proposta implementada no FuzzyTECH (4 variáveis defuzificadas)
Com a implementação da arquitetura no FuzzyTECH os conjuntos fuzzy e a base de regras são gerados automaticamente, sendo que procedeu-se apenas alguns ajustes nos conjuntos e na base de regras,com alteração dos valores do fator de certeza gerados para que os mesmos fossem coincidentes com aqueles utilizados na aplicação do Excel.
Após implementar as regras foram definidos os operadores utilizados na inferência fuzzy e método de defuzificação, dentre aqueles disponíveis no software. Através do FuzzyTECH foram realizadas simulações com a mudança dos operadores, também foram avaliados dois métodos de defuzificação: centro dos máximos (CoM) e centro de gravidade (ou centro de área - CoA), sendo utilizados três conjuntos fuzzy para a variável de saída grau final.
A combinação especialistai x usuárioj utilizada é a mesma
utilizada no Excel, bem como os valores empregados em cada simulação.
Os resultados gerados pelas alternativas para as diferentes situações encontram-se apresentados no quadro 30.
Quadro 30- Grau final das alternativas avaliadas pelo FuzzyTECH
Grau final Grau final Grau final Grau final
4 defuz. 1 defuz. 1 defuz. 4 defuz.
CoM CoM CoA CoM
Min/Max Min/Max Min/Max Prod/Sum
1 0,35 0,35 0,35 0,34
2 0,8 0,8 0,75 0,86
3 0,69 0,69 0,68 0,65
4 0,51 0,51 0,5 0,47
Considerando que a definição do local mais adequado deve ser realizada com base na comparação dos resultados das alternativas e para o projeto em questão, quando da análise dos resultados, a comparação entre a situação 1 (que envolve as alternativas 1 e 2) e a situação 2 (que envolve as alternativas 3 e 4). observa-se que entre a alternativa 1 e 2, o grau final mais próximo de 1 foi atribuído para a alternativa 2. Entre a alternativa 3 e 4, a alternativa 3 é a que apresenta grau final mais próximo de 1. Logo, as posições 581 e 909 são as localizações mais adequadas para receber uma nova UBS.