Inclusão de metodologias baseadas em lógica paraconsistente anotada em modelos de busca elaborados com algoritmos genéticos
João Inácio da Silva Filho
Alan Claudius Maciel
Bruno dos Santos Umbelino Francisco
Fernando Paes Landim
Marcos Vinicius Santos Alves
Resumo:
Apresentamos um estudo da inclusão de metodologias baseadas na Lógica Paraconsistente Anotada (LPA) em processos de busca em profundidade elaborados por Algoritmos Genéticos. A LPA foi criada para admitir contradição sem que o conflito invalide as conclusões, portanto a sua estrutura teórica permite que informações incertas, redundantes e contraditórias possam ser consideradas através de seus algoritmos. Os Algoritmos Genéticos, por sua vez, são técnicas de busca que utilizam procedimentos interativos, os quais simulam o processo de evolução de uma população representante de possíveis soluções de um determinado problema. Na aplicação dos Algoritmos Genéticos o processo de evolução é aleatório, no entanto é guiado por um mecanismo de seleção baseado na adaptação de estruturas individuais. O estudo consiste na aplicação das duas técnicas em um processo de busca, o que resulta em um sistema híbrido com capacidade de unir e interpretar sinais de informação que podem ser contraditórios para formar, a cada iteração do algoritmo Genético (uma geração), um novo conjunto de estruturas com maior robustez. Apresentamos, portanto a Lógica Paraconsistente agregando valores através da troca de informações (bits ou blocos) entre as estruturas e os nós na árvore de tomadas de decisão. Com isso se consegue no processo de busca estruturas bem mais adaptadas e melhor selecionadas da geração anterior. Como resultado global se obtém um aumento da adaptação de indivíduos ao meio. Esse procedimento onde são aplicadas as duas técnicas irá acarretar também um aumento global da aptidão da população a cada nova geração se aproximando mais rapidamente de uma solução ótima. Essa pesquisa está em fase de desenvolvimento com os algoritmos da LPA sendo elaborados visando à adaptação em um Sistema de Busca em profundidade já desenvolvido. O objetivo em questão é testar novas abordagens do problema de otimização de caminhos através de processos heurísticos que produzam melhores resultados e aumentem a eficiência no processo computacional utilizado. Para esse desenvolvimento utilizamos uma aplicação de um método heurístico que utiliza o algoritmo “busca gulosa pela melhor escolha” (greedy best first) para traçar rotas entre cidades envolvendo Algoritmos Genéticos e a análise de evidências através da Lógica Paraconsistente.
Palavras-chave:
lógica paraconsistente, algoritmos genéticos, sistemas de buscas.
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