Uma breve comparação de modelos de memórias associativas fuzzy em problemas de guiagem autônoma

Resumo

 

Memórias associativas fuzzy (FAMs) são modelos inspirados na capacidade do cérebro humano de armazenar e recordar informação. Esses modelos podem ser usados para armazenar associações de conjuntos fuzzy e, portanto, podem ser usados como métodos de inferência em controladores fuzzy. Diversos modelos de FAMs foram desenvolvidos nos últimos anos, mas não temos conhecimento de um trabalho comparando o desempenho dos novos modelos em problemas de controle. Nesse artigo, comparamos brevemente o desempenho de algumas FAMs nos problemas de guiagem autônoma: Backing-up a Truck (BT) e Backing-up a Truck and Trailer (BTT). Em particular, observamos que as memórias associativas fuzzy implicativas duais (co-IFAMs) fornecem uma alternativa atraente aos modelos tradicionais como os de Kosko e Mamdani.