Practica Lab Ia Unidad3 i5s17

DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN GUIA DE PRACTICA DE LABORATORIO /TALLER CARRERA: Ingeniería en Sistemas e informática ASIGNATURA: Inteligencia Artificial I NRC: 3848 TÍTULO: Aplicación con Lógica Difusa

GUÍA TIEMPO ESTIMADO: No. 01 2 horas. FECHA DE ELABORACION: 22-01-2019 SEMESTRE: Octubre 2018 – Febrero 2019 DOCENTES: Ing. Sonia Cárdenas Delgado Ing. Mauricio Loachamín Valencia

OBJETIVO Aplicar el fundamento teórico sobre técnicas de Lógica Difusa mediante la implementación de un sistema de inferencia difusa. INSTRUCCIONES i) ii)

Utilice como material principal que ha sido facilitado por el docente. Puede guiarse en la práctica realizada y explicada en clase.

ACTIVIDADES 1. Ubicación de recursos i) Un estudiante por computador ii) Instalar la herramienta XFuzzy 2. Planteamiento del problema Propina al mesero  El conocimiento experto de un comensal de un restaurante se modela mediante un sistema de reglas difusas.  El sistema cuenta con dos variables de entrada Servicio (Calidad del Servicio, que se evalúa de 0 a 10), y Comida (Calidad de la Comida, que se evalúa igualmente de 0 a 10).  El porcentaje de propina se modela con la variable Propina (definida entre 5% y 25% del precio total).  A la variable de entrada Servicio le asociaremos tres conjuntos difusos asociados a las etiquetas lingüísticas Pobre, Bueno y Excelente. Estos conjuntos

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se definirán empleando una función Gausiana Simple, con la siguiente especificación: a. Pobre = m = 0; = 1.5 b. Bueno = m = 5; = 1.5 c. Excelente = m = 10; = 1.5 La calidad de la entrada Comida tendrá asociada dos conjuntos difusos, con las etiquetas Rancia y Deliciosa. Estos conjuntos se definirán mediante funciones trapezoidales, con la siguiente especificación según sus vectores de ajuste: a. Rancia = (1/0; 1/1; 0/3) b. Deliciosa = (0/7; 1/9; 1/10) De forma análoga, la Propina estará definida sobre tres conjuntos difusos con las etiquetas Tacaña, Promedio y Generosa. Estos conjuntos se definirán mediante funciones triangulares, con la siguiente especificación según sus vectores de ajuste: a. Tacaña = (0/0; 1/5; 0/10) b. Promedio = (0/5; 1/15; 0/25) c. Generosa = (0/20; 1/25; 0/30) El sistema de reglas que modela el conocimiento experto del comensal está basado en tres reglas, con la siguiente especificación: a. R1 : Si servicio es pobre Y comida es rancia  propina es tacaña b. R2 : Si servicio es bueno  propina es promedio c. R3 : Si servicio es excelente Y comida es deliciosa  propina es generosa Crear el Sistema Difuso utilizando la herramienta Xfuzzy. Dada una calificación de Servicio=3 y Comida=8, calcule la propina para el camarero empleando: a) Un modelo de Inferencia de Mamdani. b) Un modelo de Inferencia TSK. Pasos a seguir:

1. 2. 3. 4.

Asignar un nombre al sistema (opción File/Save As..) Crear en types las variables del sistema con su función de pertenencia De las variables definidas establecer las que son Entrada y Salida Definir las operaciones ( And, Or y defuzzyficación)

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Definir las reglas Asignar la regla de inferencia en el sistema Visualizar representación gráfica de datos Monitorizar el sistema difuso (Simulación según los datos de entrada)

3. Entregable (s) a) Cada estudiante debe entregar el archivo con el código fuente (.xfl) b) También debe redactar un informe académico en el que conste: El objetivo de la práctica, los resultados de la simulación y análisis del modelo planteado, las conclusiones correspondientes sobre la técnica usada (lógica difusa), la utilidad de dicha técnica y sus aplicaciones. c) El informe y el código fuente debe ser enviado por medio del aula virtual en un solo archivo comprimido.

__________________________ DOCENTE RESPONSABLE Ing. Sonia Cárdenas Delgado, Ph.D.

______________________________ COORDINADORA DE ÁREA Ing. Mauricio Loachamín Valencia, Ph.D.

______________________________ COORDINADORA DE ÁREA Ing. Tatiana Noboa, Msc.