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dc.creatorTeixeira, Milene Santos
dc.date.accessioned2018-12-05T13:20:00Z
dc.date.available2018-12-05T13:20:00Z
dc.date.issued2018-03-16
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/15027
dc.description.abstractMore 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.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectMultiobjetividadepor
dc.subjectSensibilidade a situaçãopor
dc.subjectSensibilidade ao contextopor
dc.subjectL-fuzzypor
dc.subjectAmbientes inteligentespor
dc.subjectMultiobjectivityeng
dc.subjectSituation awarenesseng
dc.subjectContext awarenesseng
dc.subjectAmbient intelligenceeng
dc.titleModelo sensível à situação para tomada de decisão multiobjetiva em ambientes inteligentespor
dc.title.alternativeContext sensitive model for multiobjective decision making in ambient intelligenceeng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoCada 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.advisor1Machado, Alencar
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5538050121450638por
dc.contributor.referee1Oliveira, José Palazzo Moreira de
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5558354805733623por
dc.contributor.referee2Piveta, Eduardo Kessler
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8687196768910831por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3513101659219130por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentCiência da Computaçãopor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informáticapor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.publisher.unidadeCentro de Tecnologiapor


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