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metadata.teses.dc.title: Implementação computacional e aplicações em dinâmica populacional do princípio de extensão de Zadeh
metadata.teses.dc.creator: Mussel, Marcelo Corrêa
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Rojas Santos, Onofre
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Rojas Santos, Onofre
Ferreira, Danton Diego
Cirillo, Marcelo Ângelo
Sáfadi, Thelma
metadata.teses.dc.description.concentration: Modelagem de Sistemas Biológicos
metadata.teses.dc.subject: Lógica fuzzy
Equação de Verhulst
Princípio de Extensão
Inversão de funções
Dinâmica populacional
Fuzzy Logic
Extension principle
Inverse function
Verhulst equation
Population dynamics
metadata.teses.dc.date.issued: 4-Aug-2014
metadata.teses.dc.identifier.citation: MUSSEL, M. C. Implementação computacional e aplicações em dinâmica populacional do princípio de extensão de Zadeh. 2013. 80 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.
metadata.teses.dc.description.resumo: In this work, we presente a computational methodology that allows applying the extension principle to the logistic equation, more precisely the Verhulst equation. This methodology is used to allow the inclusion of uncertainty (parameters fuzzy) to mathematical models studied by classical theory. The population growth models depends of degree subjectivity when we need to estimate values for the rate of growth and / or carrying capacity. To apply the extension principle, we have used the technique of inverse function, and the solution is performed analytically. To apply this methodology, were used the data of Sorocaba city, and compared with the results of ROVEDA, (2009), the population projection of Lavras city, with data obtained from IBGE and a comparative study on the bovine growth in Brazil comparing with FREITAS, et al. (2005) data.
Neste trabalho, será apresentada uma metodologia computacional que permite aplicar o princípio de extensão à equação logística, mais precisamente à equação de Verhulst. Esta métodologia é utilizada para permitir o acréscimo de incerteza (parâmetros fuzzy) a modelos matemáticos estudados pela teoria clássica. Os modelos de crescimento populacional apresentam graus de subjetividade quando precisamos estimar valores para a taxa de crescimento e/ou para capacidade suporte. Para aplicação do princípio, foi utilizada a técnica de inversão de funções, sendo que a resolução é realizada de forma analítica, para validar esta metodologia foram utilizados dados do município de Sorocaba-SP e confrontados com os resultados de ROVEDA, (2009), realizada uma projeção da população de Lavras-MG, a partir dos dados obtidos do IBGE e um estudo comparativo sobre o crescimento de bovinos no Brasil confrontando os dados com FREITAS, et al. (2005).
metadata.teses.dc.description: Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas, área de concentração em Modelagem de Sistemas Biológicos, para obtenção do título de Mestre.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/2099
metadata.teses.dc.publisher: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
metadata.teses.dc.language: pt_BR
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