Logica Fuzzy

Lógica Fuzzy
José Otaviano Travassos Sarinho
IFPA – Instituto Federal do Pará

1. Introdução:

Considerando os problemas reais que cercam a sociedade hoje tanto nas indústrias, no comércio ou mesmo no dia a dia das pessoas, fica claro a ausência de certezas absolutas quanto a alguns aspectos. Heisenberg em 1927 já falava sobre o princípio da incerteza que serviu como alicerce principal da teoria quântica. Este princípio mais tarde iria auxiliar no desenvolvimento da lógica fuzzy, onde sua forma de raciocinar é muito semelhante ao modelo de raciocínio humano, baseado em aproximações e cercado de incertezas e suposições.

Esses algoritmos são amplamente utilizados atualmente em diversas áreas como: robótica, automação de linhas de produção, simulações financeiras entre outras. O sistema lógico apresentado pela lógica fuzzy quando aplicado vai além do raciocínio booleano, pois busca atribuir graus para os elementos em questão de forma que a resposta contido ou não contido somente, não satisfaz e busca-se saber o quão contido ou o quão não contido esta determinado elemento.

2. Lógica Fuzzy:

A lógica fuzzy, também conhecida como lógica nebulosa ou difusa se tornou conhecida a partir de 1965 quando o professor Lofti Zadeh publicou o artigo Fuzzy Sets no journal Information and Control, porém como afirma Cox(1994) os princípios apresentados por esta lógica já existiam bem antes. Por volta de 1920 um polonês chamado Jan Luasiewicz (1878-1956) utilizando-se do principio da incerteza, apresentou pela primeira vez as noções da lógica dos conceitos vagos onde é admissível um conjunto com valores não precisos.

Segundo Cox(1994) o que diferencia a lógica fuzzy da lógica booleana é a capacidade desta de se aproximar do mundo real onde não existe somente respostas extremas. A lógica fuzzy da espaço ao meio termo apresentando ainda a possibilidade de mensurar o grau de aproximação da solução exata e assim inferir algo que seja necessário.

KLIR (1995) já apresenta que a