Optimización evolutiva multi-objetivo de medidas de complejidad e interpretabilidad semántica para sistemas basados en reglas lingüísticas

• Autores: María José Gacto Colorado
• Directores de la Tesis: Francisco Herrera Triguero (dir. tes.) , Rafael Alcalá Fernández (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2010
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: María José del Jesús Díaz (presid.) , José Manuel Benítez Sánchez (secret.) , Antonio Peregrín Rubio (voc.) , G.I. Sáinz (voc.) , Óscar Cordón García (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: DIGIBUG
• Resumen

  • En esta memoria se realiza un estudio de la interpretabilidad de los Sistemas Basados en Reglas Difusas (SBRDs) Lingüísticos para el caso de problemas de regresión, buscando obtener no sólo un buen equilibrio entre dos objetivos contradictorios como son precisión e interpretabilidad, sino también determinar qué medidas pueden utilizarse para cuantificar la interpretabilidad de los SBRDs lingüísticos. Para ello proponemos usar Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivo (AEMOs), que permiten generar frentes de Pareto con distintos equilibrios para ambos objetivos. Esta forma de trabajar permite no sólo seleccionar la solución que más nos interese en cada momento, sino centrar la búsqueda en la zona del frente más prometedora.

    Para llevar a cabo este estudio, la presente memoria se divide en dos partes, la primera de ellas dedicada al planteamiento del problema y discusión de los resultados y la segunda correspondiente a las publicaciones asociadas al estudio.

    En la Parte I de la memoria comenzamos con una sección dedicada al ''Planteamiento" del problema, introduciendo éste con detalle y describiendo las técnicas utilizadas para resolverlo. Asimismo, definimos los problemas abiertos en este marco de trabajo que justifican la realización de esta memoria así como los objetivos propuestos. Posteriormente, incluimos una sección de "Discusión de Resultados", que proporciona una información resumida de las propuestas y los resultados más interesantes obtenidos en las distintas partes en las que se divide el estudio. La sección "Comentarios Finales" resume los resultados obtenidos en esta memoria y presenta algunas conclusiones sobre éstos, para finalmente comentar algunos aspectos sobre trabajos futuros que quedan abiertos en la presente memoria.

    Por último, para desarrollar los objetivos planteados, la Parte II de la memoria está constituida por cinco publicaciones distribuidas en cuatro partes:

    1. Mejora de Controladores Difusos Obtenidos a partir de Expertos: Un Caso de Estudio sobre un Sistema de Ventilación, Calefacción y Aire Acondicionado - Improving Fuzzy Logic Controllers Obtained by Experts: A Case Study in HVAC Systems.

    2. Interpretabilidad de los Sistemas Basados en Reglas Difusas Lingüísticos: Una Revisión sobre Medidas de Interpretabilidad - Interpretability of Linguistic Fuzzy Rule-Based Systems: An Overview on Interpretability Measures.

    3. Algoritmos Evolutivos Multi-Objetivo que Combinan las Técnicas de Ajuste y de Selección de Reglas para Obtener Sistemas Basados en Reglas Difusas Lingüísticos Precisos y Compactos (con dos de las cinco publicaciones) - Multi-objective Genetic Algorithms for Tuning and Rule Selection to Obtain Accurate and Compact Linguistic Fuzzy Rule-Based Systems.

    4. Integración de un Índice para Preservar la Interpretabilidad Semántica en la Selección y Ajuste Evolutivos Multi-Objetivo de los Sistemas Difusos Lingüísticos - Integration of an Index to Preserve the Semantic Interpretability in the Multi-Objective Evolutionary Rule Selection and Tuning of Linguistic Fuzzy Systems.