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Sistemas de decisão
• Tecnologia da Informação
• Características dos IS
• Sistemas Especialistas
• Fuzzy Expert Systems
Prof. Valerio Salomon, 2013 1Sistemas de decisão
Tecnologia da Informação (IT)
Prof. Valerio Salomon, 2013 2Sistemas de decisão
“Tem poder quem toma decisãoToma decisão correta quem possui conhecimento
Possui conhecimento quem tem informaçãoPortanto, informação é poder”
Edgard D. Batista Jr. (ex-professor da UNESP, aposent. 2009)
“Informação = dados dotados de relevância”Peter F. Drucker (guru do Management)
Características dos IS
Prof. Valerio Salomon, 2013 3Sistemas de decisão
Sistema de processamento de dados
(PDS)
Sistema deinformação gerencial
(MIS)
Sistema especialista
(ES)
Sistema deauxílio à decisão
(DSS)
Usuário Operador Gerente Profissional Diretor
Horizonte Passado Presente Presente Presente e futuro
Frequência Regular Regular Irregular Periódica
Objetivo Processar dados Informar Estruturar ou inferir Decidir
Custo De mercado Médio Médio a alto Alto
Aplicação Processamento de dados PCP Diagnóstico Planejamento
Shimizu (2010, p. 55)
Sistema Especialista
Prof. Valerio Salomon, 2013 4Sistemas de decisão
É um sistema de informação que contém dados ou sentenças descritivas sobre determinado ramo da atividade humana
Exemplo (ES para identificar animais em um zoológico)Usuário1: Qual é o animal carnívoro que tem manchas circulares pretas?
Sistema: Onça Pintada
Usuário2: Qual é o mamífero que tem listas pretas?
Sistema: Tigre ou Zebra... É carnívoro?
Usuário2: Sim
Sistema: Tigre
Shimizu (2010, p. 378)
Fuzzy Expert System (data input)
Prof. Valerio Salomon, 2013 5Sistemas de decisão
Fornecedor Entrega Preço Qualidade
A Lenta Bom Aceitável
B Rápida Alto Muito boa
C Com atrasos Médio Boa
Fornecedor Entrega (E) Preço (P) Qualidade (Q)
A 6 10 6
B 10 6 9
C 4 8 7
Fuzzy Expert System (fuzzy rules)
R 1: Se E = ruim, P = ruim, Q = ruim, então Decisão = Não selecionarR 2: Se E = ruim, P = ruim, Q = médio, então Decisão = Não selecionarR 3: Se E = ruim, P = ruim, Q = bom, então Decisão = Não selecionarR 4: Se E = ruim, P = médio, Q = ruim, então Decisão = Não selecionar
...R13: Se E = médio, P = médio, Q = ruim, então Decisão = Não selecionarR14: Se E = médio, P = médio, Q= médio, então Decisão = SelecionarR15: Se E = médio, P = médio, Q = bom, então Decisão = SelecionarR16: Se E = médio, P = bom, Q = ruim, então Decisão = Não selecionar
...R25: Se E = bom, P = bom, Q = ruim, então Decisão = Não selecionarR26: Se E = bom, P = bom, Q = médio, então Decisão = SelecionarR27: Se E = bom, P = bom, Q = bom, então Decisão = Selecionar
Prof. Valerio Salomon, 2013 Sistemas de decisão 7
Fuzzy Expert System (inference)
Fornecedor A (E = 6, P = 10, Q = 6)mmédio (6) = 0,8 mbom (6) = 0,2mbom (10) = 1
Prof. Valerio Salomon, 2013 Sistemas de decisão 8
Fuzzy Expert System (a-cut)
a-cut R17(A) = min (mmédio(6), mbom(10), mmédio(6)) = min (0,8; 1; 0,8) = 0,8a-cutR18(A) = min (mmédio(6), mbom(10), mbom(6)) = min (0,8; 1; 0,2) = 0,2a-cutR26(A) = min (mbom(6), mbom(10), mmédio(6)) = min (0,2; 1; 0,8) = 0,2a-cutR27(A) = min (mbom(6), mbom(10), mbom(6)) = min (0,2; 1; 0,2) = 0,2
a-cutSelecionar(A) = max (a-cut R17(A) , a-cut R18(A) , a-cut R28(A), a-cut R27(A))a-cutSelecionar(A) = max (0,8; 0,2; 0,2; 0,2) = 0,8
R17: Se E = médio, P = bom, Q = médio, então Decisão = SelecionarR18: Se E = médio, P = bom, Q = bom, então Decisão = SelecionarR26: Se E = bom, P = bom, Q = médio, então Decisão = SelecionarR27: Se E = bom, P = bom, Q = bom, então Decisão = Selecionar
Prof. Valerio Salomon, 2013 Sistemas de decisão 9
Fuzzy Expert System (defuzzification)
Pelo centroide:Índice de Seleção do Fornecedor A = 8,3
Prof. Valerio Salomon, 2013 Sistemas de decisão 10
Fuzzy Expert System(decision output)
Prof. Valerio Salomon, 2013 Sistemas de decisão 11
Fornecedor Entrega Preço Qualidade
A Lenta Bom Aceitável
B Rápida Alto Muito boa
C Com atrasos Médio Boa
Fornecedor Índice
A 8,3
B 8,3
C 0
Leitura complementar
Prof. Valerio Salomon, 2013 Sistemas de decisão 12