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dc.creatorFerreira, Thiago Fernando-
dc.date.accessioned2016-06-22T18:47:01Z-
dc.date.available2012-09-04-
dc.date.available2016-06-22T18:47:01Z-
dc.date.issued2012-04-20-
dc.identifier.citationFERREIRA, Thiago Fernando. Sistemas p-fuzzy modificados para dinâmicas populacionais: modelagens e simulações. 2012. 152 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2012. DOI https://doi.org/10.14393/ufu.di.2012.224por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/16798-
dc.description.abstractThe great challenge of mathematical modeling is to describe natural phenomena in order to make predictions and take decisions. The use of difference equations and ordinary differential equations has been an essential tool in modeling population-related phenomena. The feasibility and applicability of partially fuzzy systems (p-fuzzy) in modeling phenomena described by differential equations have already been studied. The proposal in this work is to present modified p-fuzzy systems (which membership functions are altered by a potency) and in-time modified p-fuzzy systems (in which the membership functions are altered at each iteration in time) which describe a better approximation to the deterministic solutions for some dynamic population models, than the p-fuzzy systems without modifications. The modified p-fuzzy systems were obtained numerically by means of programs in Matlab software, in order to determine the potency and function that adequately alter the potency, calculating the smallest error between the analytic solution and the modified p-fuzzy systems for some models in population dynamics. We verified that in-time modified p-fuzzy system for the pest control model is more convenient in relation to both the p-fuzzy without modifications and the one modified by the potency, since in this system the final result is the smallest pest population that survives to the control. After analyzing the attained results, it can be concluded that when the potency modified p-fuzzy system with either restrictive modifications (potency > 1) or expansive (0 < potency < 1), we accomplish a better approximation for the analytical solution for each model. For the pest control model, this approximation becomes greater when the modification is made to each and a very iteration, i.e., with in-time modified p-fuzzy system.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior-
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectTeoria dos Conjuntos Fuzzypor
dc.subjectEquações de Diferençaspor
dc.subjectEquações Diferenciais Ordináriaspor
dc.subjectSistemas p-Fuzzy modificadospor
dc.subjectSistemas p-Fuzzy modificados no tempopor
dc.subjectFuzzy set theoryeng
dc.subjectDifference equationseng
dc.subjectOrdinary differential equationseng
dc.subjectModified p-Fuzzy systemeng
dc.subjectIn-time modified p-Fuzzy systemseng
dc.subjectConjuntos difusospor
dc.subjectEquações diferenciais ordináriaspor
dc.titleSistemas p-fuzzy modificados para dinâmicas populacionais: modelagens e simulaçõespor
dc.title.alternativeModified p-Fuzzy Systems for Population Dynamics: modeling and simulationeng
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Jafelice, Rosana Sueli da Motta-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4771518D2por
dc.contributor.referee1Barros, Laécio Carvalho de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4789171Z6por
dc.contributor.referee2Saramago, Sezimária de Fátima Pereira-
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4793978T7por
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4282529Y2por
dc.description.degreenameMestre em Matemáticapor
dc.description.resumoO grande desafio da modelagem matemática é descrever fenômenos naturais para fazer previsões e tomar decisões. O uso de equações de diferenças e equações diferenciais ordinárias tem sido ferramenta essencial na modelagem de fenômenos populacionais. A viabilidade e aplicabilidade de sistemas parcialmente fuzzy (p-fuzzy) na modelagem de fenômenos descritos por equações diferenciais já foi estudada anteriormente. A proposta deste trabalho é apresentar sistemas p-fuzzy modificados (cujas funções de pertinência são alteradas por uma potencia) e sistemas p-fuzzy modificados no tempo (em que as funções de pertinência são alteradas a cada iteração, no tempo) que descrevem uma melhor aproximação às soluções determinísticas para alguns modelos de dinâmica populacional, do que os sistemas p-fuzzy sem modificações. Os sistemas p-fuzzy modificados foram obtidos numericamente por meio de programas no Matlab para determinar a potência e a função que altera as potências adequadamente, calculando o menor erro entre a solução analítica e os sistemas p-fuzzy modificados para alguns modelos de dinâmica populacional. Constatamos que o sistema p-fuzzy modificado no tempo para o modelo do controle de pragas é mais conveniente em relação ao sistema p-fuzzy sem modificações; e modificado por potência, pois neste sistema o resultado final é a menor população de pragas sobrevivente ao controle. Analisando os resultados alcançados, pode-se concluir que com a utilização de sistemas p-fuzzy modificados por potência, com modificações tanto restritivas (potência > 1) como expansivas (0 < potência < 1), obtemos uma melhor aproximação à solução analítica de cada modelo. Para o modelo do controle de pragas essa aproximação torna-se ainda maior quando a modificação é feita a cada iteração, ou seja, com sistemas p-fuzzy modificados no tempo.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Matemáticapor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICApor
dc.publisher.departmentCiências Exatas e da Terrapor
dc.publisher.initialsUFUpor
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.14393/ufu.di.2012.224-
dc.orcid.putcode81757475-
dc.crossref.doibatchidb8d00e40-b24e-41bb-91d8-9af1e3c908fc-
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