dc.creator | Teixeira, Milene Santos | |
dc.date.accessioned | 2018-12-05T13:20:00Z | |
dc.date.available | 2018-12-05T13:20:00Z | |
dc.date.issued | 2018-03-16 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/15027 | |
dc.description.abstract | More and more there is the emergence of automated environments that seek to add intelligence
to the decision making on the many different real world problems, which often
have multiple and conflicting objectives. In some cases, these objectives have the same
importance and, therefore, one or the other cannot be prioritized. For dealing with human
reasoning and everyday activities, Ambient Intelligence (AmI) systems often present this
feature. This paper presents a situation aware model that aims to assist systems in multiobjective
decision making for objectives with same importance in AmI. From context data
obtained from sensors in the environment, a system developed based on this model identifies
the situation of interest; performs multiobjective decision making without assigning
weights to the objectives; and automatically performs an action to control the environment.
To verify the proposed model, a system was developed using as scenario an office in an
AmI for which it is desired to provide thermal comfort to the user while avoiding unnecessary
energy consumption. Allied to this system, it was used an IoT device that makes use
of sensors and is able to: a) obtain data on consumption and temperature of the environment
and b) manipulate the temperature setting of the air conditioner. As results, this work
provides an L-fuzzy library (used in the decision module) and shows that the inclusion of
this intelligence in AmI systems allows the achievement of both objectives, without the need
to choose one or the other aspect. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Multiobjetividade | por |
dc.subject | Sensibilidade a situação | por |
dc.subject | Sensibilidade ao contexto | por |
dc.subject | L-fuzzy | por |
dc.subject | Ambientes inteligentes | por |
dc.subject | Multiobjectivity | eng |
dc.subject | Situation awareness | eng |
dc.subject | Context awareness | eng |
dc.subject | Ambient intelligence | eng |
dc.title | Modelo sensível à situação para tomada de decisão multiobjetiva em ambientes inteligentes | por |
dc.title.alternative | Context sensitive model for multiobjective decision making in ambient intelligence | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | Cada dia mais surgem ambientes automatizados que buscam adicionar inteligência na
tomada de decisão sobre os mais diversos problemas do mundo real, os quais, muitas
vezes, apresentam objetivos múltiplos e conflitantes entre si. Em alguns casos, estes objetivos
apresentam a mesma importância e, portanto, um ou outro não pode ser priorizado.
Por lidarem com o raciocínio humano e questões cotidianas, Ambientes Inteligentes (AmI),
frequentemente, apresentam esta característica. Este trabalho apresenta um modelo sensível
à situação que busca auxiliar sistemas na tomada de decisão multiobjetiva para objetivos
com mesma importância em Ambientes Inteligentes. Um sistema desenvolvido com
base neste modelo identifica a situação de interesse a partir de dados do contexto obtidos
de sensores existentes no ambiente; realiza a tomada de decisão multiobjetiva sem
atribuir pesos aos objetivos; e executa automaticamente uma ação que visa controlar o
ambiente. Para verificação do modelo proposto, foi desenvolvido um sistema utilizando
como cenário um escritório em um AmI para a qual deseja-se prover conforto térmico ao
usuário, evitando o consumo desnecessário de energia. Aliado a este sistema foi utilizado
um dispositivo IoT que faz uso de sensores e é capaz de: a) obter valores de consumo
e temperatura do ambiente e b) manipular a configuração de temperatura do ar condicionado.
Como resultados, este trabalho disponibiliza uma biblioteca L-fuzzy (utilizada no
módulo de decisão) e mostra que a inclusão desta inteligência nos sistemas para AmI possibilita
o alcance de ambos objetivos sem a necessidade de optar por um ou outro aspecto. | por |
dc.contributor.advisor1 | Machado, Alencar | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5538050121450638 | por |
dc.contributor.referee1 | Oliveira, José Palazzo Moreira de | |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5558354805733623 | por |
dc.contributor.referee2 | Piveta, Eduardo Kessler | |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/8687196768910831 | por |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/3513101659219130 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Ciência da Computação | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Informática | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |