PDF de programación - Aprendizaje Cooperativo para Modelado Lingüístico Flexible Basado en Reglas Difusas: Interpretabilidad y Precisión

UNIVERSIDAD DE GRANADA

E.T.S. DE INGENIERÍA INFORMÁTICA

Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial

Departamento de

Aprendizaje Cooperativo para Modelado

Lingüístico Flexible Basado en Reglas Difusas:

Interpretabilidad y Precisión

Tesis Doctoral

Jorge Casillas Barranquero

Granada, mayo de 2001

Aprendizaje Cooperativo para Modelado

Lingüístico Flexible Basado en Reglas Difusas:

Interpretabilidad y Precisión

MEMORIA QUE PRESENTA

Jorge Casillas Barranquero

PARA OPTAR AL GRADO DE DOCTOR EN INFORMÁTICA

MAYO DE 2001

DIRECTORES

Óscar Cordón García

Francisco Herrera Triguero

CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

DEPARTAMENTO DE

E.T.S. DE INGENIERÍA INFORMÁTICA

UNIVERSIDAD DE GRANADA

La memoria titulada Aprendizaje Cooperativo para Modelado Lingüístico
Flexible Basado en Reglas Difusas: Interpretabilidad y Precisión, que presen-
ta D. Jorge Casillas Barranquero para optar al grado de doctor, ha sido realizada en
el Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Uni-
versidad de Granada bajo la dirección de los doctores D. Óscar Cordón García y
D. Francisco Herrera Triguero.

Granada, mayo de 2001

El doctorando:

Jorge Casillas

Los directores:

Óscar Cordón

Francisco Herrera

Agradecimientos

Existe un tipo de relación básica en la vida humana. Empieza con la relación entre
los padres y los hijos. Sigue con los profesores y alumnos. Y luego, si tenemos suerte
en la vida laboral, quizás haya alguien que reconozca que poseemos alguna aptitud
que ni siquiera sabíamos, y que nos motiva a hacer cosas, que tal vez ignorábamos que
fuéramos capaces de hacer. He tenido la gran fortuna de experimentar esa relación
mayéutica y por ello agradezco a mis mentores Óscar Cordón y Francisco Herrera su
apoyo y confianza incondicional.

También desearía dar las gracias a todas aquellas personas que tanto me han ayu-
dado en numerosos aspectos de la preparación de este manuscrito, anímica o intelec-
tualmente.

A mis padres por la comprensión y dedicación que me ofrecen, por el interés que
muestran por mi trabajo y por hacer mis problemas suyos. Agradezco a mi hermana
Anabel la compañía que me aporta y la contagiosa alegría que transmite. A Velén,
mi musa particular, que me dio toda su fuerza durante el desarrollo de esta memoria
y que estuvo a mi lado en cada infortunio que sufrí.

Mi agradecimiento a Rafa por su cercanía y el tiempo que hemos compartido
desde que nos embarcamos en esta aventura. Una mención muy especial al resto de
compañeros de Mecenas: Nico, los Fernandos y José María; mi reconocimiento por
su compañía y amistad.

Tampoco puedo olvidar a María José del Jesus, por su ayuda; a Igor Zwir, por sus
lecciones bonarenses; y a José Manuel Benítez, por su amable asistencia con LATEX.
Quiero expresar mi profunda gratitud a José Piñar y Ángeles Agrela por su genia-
lidad en el diseño de la portada, por las cenas de pasta y su generosa disponibilidad.

Y, finalmente, mi agradecimiento y disculpas a todos aquellos amigos y amigas
que descuidé mientras me ahogaba en esta memoria, pero a los que prometo recuperar
el tiempo perdido, porque ¡vuelvo a ser persona!

Índice General

Introducción

A. Planteamiento . . . . . . . . . .
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B. Objetivos . . . . .
C. Resumen . . . . .
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1.4.3.

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Identificación de Sistemas

1.3. Modelado Difuso Restringido . . .
1.4. Modelado Lingüístico Extendido .

1.1.
1.2. Modelado de Sistemas con Sistemas Basados en Reglas Difusas

1. Modelado de Sistemas Mediante Sistemas Basados en Reglas Difusas
. . . .
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1.2.1. Tipos de Modelado con Sistemas Basados en Reglas Difusas
1.2.2. Modelado Lingüístico o Difuso: Interpretabilidad o Precisión
.
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1.4.1. Mejoras al Proceso de Derivación del Modelo Lingüístico .
1.4.2. Extensiones de la Estructura del Modelo Lingüístico . .
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1.4.2.1. Uso de Modificadores Lingüísticos . . .
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1.4.2.2. Uso de más de un Consecuente para cada Regla .
1.4.2.3. Uso de Reglas Ponderadas . . .
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Interpretabilidad del Modelado Lingüístico Extendido .
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1.5.1.1. Métodos de Derivación de Modelos Lingüísticos .
1.5.1.2. Métodos de Derivación de Modelos Lingüísticos
.
1.5.1.3. Métodos de Derivación de Modelos Difusos Apro-
.
. .

1.5. Estudio Experimental del ML Extendido frente al MD . .

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1.5.1. Métodos de Derivación de Reglas Difusas Analizados

1.5.2. Experimentos . . . . .

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Extendidos . .

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ximativos

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ÍndiceGeneral

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1.5.3. Análisis de Resultados .

tico Extendido . .

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1.5.3.1. Modelado Lingüístico frente a Modelado Difuso .
1.5.3.2. Modelado Lingüístico frente a Modelado Lingüís-
.
1.5.3.3. Modelado Lingüístico Extendido frente a Modela-
.
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do Difuso . .
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1.6. Sumario . . . .
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1.7. Nuevas Líneas de Trabajo Propuestas en esta Memoria . . .

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2. Metodología COR: Cooperación entre Reglas

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2.1. Métodos Específicos de Envoltura de Ejemplos: Características y Ta-
xonomía . . .
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2.1.1. Características de los Métodos Específicos de Envoltura de
.
2.1.2. Taxonomía de los Métodos Específicos de Envoltura de Ejem-
.

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plos . . .
2.1.2.1. Métodos Específicos de Envoltura de Ejemplos

Ejemplos . . .

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Guiados por Ejemplos . . . .

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2.1.2.2. Métodos Específicos de Envoltura de Ejemplos

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Guiados por Rejilla Difusa

Envoltura de Ejemplos . . .

y los Guiados por Rejilla Difusa

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2.1.2.3. Relación entre los Métodos Guiados por Ejemplos
.
2.1.2.4. Esquema Genérico de los Métodos Específicos de
.
2.2. Una Nueva Metodología para Mejorar la Precisión con Reglas Más
. .
Cooperativas
2.2.1. La Metodología de Cooperación entre Reglas . . .
. .
2.2.2. Análisis de la Metodología de Cooperación entre Reglas . .
2.3. Uso de Diferentes Técnicas de Búsqueda en la Metodología COR .
2.3.1. Aplicación del ES a la Metodología COR . .
. .
2.3.2. Aplicación de la Búsqueda Tabú a la Metodología COR . .
2.3.3. Aplicación de los AGs a la Metodología COR . . .
. .
2.3.4. Aplicación de los Algoritmos de Optimización Basados en
. . . .
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2.4. Estudio Experimental de la Metodología COR . . .

Colonias de Hormigas a la Metodología COR . . .

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ÍndiceGeneral

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Guiados por Rejilla Difusa

2.5. Extensiones a la Metodología COR . . .

2.4.1. Tablas de Resultados y Valores de Parámetros .
2.4.2. Análisis de los Resultados Obtenidos

. .
. .
2.4.2.1. Métodos Guiados por Ejemplos frente a Métodos
. . . .
2.4.2.2. Métodos Basados en COR frente al Resto . . . .
2.4.2.3. Enfoques de Generación de Reglas y Técnicas de
Búsqueda en los Métodos Basados en COR . . . .
.
2.5.1. Uso del Sistema de Colonias de Hormigas .
. .
2.5.2. Uso de una Búsqueda Local dentro del Sistema de Colonias
. . . .
2.5.3. Extensión de la Metodología COR para Eliminar Reglas Lin-
. . . .
2.6. Estudio Experimental de las Extensiones a la Metodología COR .
.
2.7. Sensibilidad de los Parámetros en los Métodos de OCH Basados en
. .
.

COR y CORR . . . . . . . . . .
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2.8. Sumario . .

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de Hormigas

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güísticas

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güísticos

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3. Ajuste de las Estructuras Profundas de las Reglas Lingüísticas
3.1. Estructuras Profundas de las Reglas Lingüísticas Difusas . .
. .
3.2. Ajuste de Estructuras Profundas en SBRDs

.
.
3.2.1. Ajuste de la Estructura Superficial usando Modificadores Lin-
. . . .
3.2.2. Ajuste de la Estructura Profunda Con Variaciones Lineales y
. . . .
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3.4.1. Tablas de Resultados y Valores de Parámetros .
3.4.2. Análisis de los Resultados Obtenidos

3.3. Un Método para el Ajuste Completo de las Estructuras Profundas .
3.4. Estudio Experimental . .
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no Lineales . . . . .

3.5. Sumario . .

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4. Hibridación de Diferentes Mejoras al Modelado Lingüístico
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4.1. Derivación Secuencial o Simultánea .
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4.2. Algoritmos Coevolutivos Cooperativos . .
4.3. Hibridaciones Propuestas . . .

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4.3.1. Método CPAL .

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iii

ÍndiceGeneral

4.4. Estudio Experimental . . .

4.3.2. Métodos Coevolutivos: PA-L, C-PAL y CL-PA . . . . .

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4.3.2.1. Esquema de Interacción Cooperativa Considerado
4.3.2.2. Operadores Evolutivos .
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4.4.1. Tabla de Resultados y Valores de Parámetros
4.4.2.