Trabajo deTesis

de la O,Castillo,

Melendez

Introduccion

Antecedentes

Objetivos

General

Especıficos

Justificacion

Metas

Marco Teorico

Logica Difusa

Conjunto Difuso

Sistemas Difusos

Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

Referencias

Optimizacion de Sistemas de Control Difusopara Robots Autonomos Moviles

Trabajo de Tesis

Tesista: Ing. David Salomon de la O HidalgoDirector: Dr. Oscar Castillo Lopez

Instituto Tecnologico de Tijuana

27 de Febrero del 2013

Trabajo deTesis

de la O,Castillo,

Melendez

Introduccion

Antecedentes

Objetivos

General

Especıficos

Justificacion

Metas

Marco Teorico

Logica Difusa

Conjunto Difuso

Sistemas Difusos

Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

Referencias

Indice

1 Introduccion

2 Antecedentes

3 ObjetivosGeneralEspecıficos

4 Justificacion

5 Metas

6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

7 Propuesta

8 Cronograma

9 Referencias

Trabajo deTesis

de la O,Castillo,

Melendez

Introduccion

Antecedentes

Objetivos

General

Especıficos

Justificacion

Metas

Marco Teorico

Logica Difusa

Conjunto Difuso

Sistemas Difusos

Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

Referencias

Indice

1 Introduccion

2 Antecedentes

3 ObjetivosGeneralEspecıficos

4 Justificacion

5 Metas

6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

7 Propuesta

8 Cronograma

9 Referencias

Trabajo deTesis

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Introduccion

Antecedentes

Objetivos

General

Especıficos

Justificacion

Metas

Marco Teorico

Logica Difusa

Conjunto Difuso

Sistemas Difusos

Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

Referencias

Introduccion

Los origenes de los sistemas difusos se remontan a la decada delos 60’s, con el desarrollo de un nuevo concepto llamado logicadifusa, sin embargo su aplicacion radica fundamentalmente, enel diseno de sistemas de control difusos que a partir de ladecada de los ochentas y de los noventa han demostrado sugran versatilidad en la resolucion de una gran cantidad deproblemas de nuestras actividades diarias, desde el control delmezclado en una fabrica, pasando por el control de frenado desistemas de transporte, hasta el control de calidad de limpiezaen una lavadora.

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General

Especıficos

Justificacion

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Marco Teorico

Logica Difusa

Conjunto Difuso

Sistemas Difusos

Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

Referencias

Introduccion

El uso de robots moviles se ha incrementado en las ultimasdecadas en muchas areas tanto como trabajo industrial, lainvestigacion y del hogar.El robot movil, necesita moverse alrededor de su entorno es poreso que una gran cantidad de investigacion se ha invertido enuna prueba con sistemas de control que permiten a los robotsnavegar por su cuenta.

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Objetivos

General

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Metas

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Logica Difusa

Conjunto Difuso

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Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

Referencias

Introduccion

PSO es una de las metaheurısticas mas usadas paraoptimizacion con parametros reales. Esto es debido a lassiguientes ventajas:

(1) es muy sencillo de implementar,

(2) converge mas rapido que los Algoritmos Evolutivos enalgunos problemas y

(3) tiene un mejor desempeno en algunos casos del queproveen los Algoritmos Evolutivos.Ademas, se han propuesto varias versiones nuevas y, lascuales optimizan problemas multiobjetivo.

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Conjunto Difuso

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Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

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1 Introduccion

2 Antecedentes

3 ObjetivosGeneralEspecıficos

4 Justificacion

5 Metas

6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

7 Propuesta

8 Cronograma

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Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

Referencias

Antecedentes

[1] P. Melin and O. Castillo, “Intelligent control of aircraft dynamicsystems with a new hybrid neuro-fuzzy fractal approach,” inf. Sci.,vol. 142, no. 1-4, pp. 161-175, 2002.

[2] A. Melendez, Castillo O. , and Soria J. , “Reactive Control of aMobile Robot in a Distributed Environment Using Fuzzy Logic,” inFuzzy Information Processing Society, New York, 2008.

[3] A. Melendez, Castillo O. , and Soria J. , “Reactive and TrackingControl of a Mobile Robot in a Distributed Environment Using FuzzyLogic,” in Fuzzy Systems (FUZZ), IEEE International Conference,Madrid, 2010.

[4] L. Aguilar, P. Melin, and O. Castillo, “Intelligent Control of a

stepping motor drive using a hybrid neuro-fuzzy ANFIS approach,”

Appl Soft Comput, pp. 209-219, 2003.

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Propuesta

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Indice

1 Introduccion

2 Antecedentes

3 ObjetivosGeneralEspecıficos

4 Justificacion

5 Metas

6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

7 Propuesta

8 Cronograma

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Propuesta

Cronograma

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1 Introduccion

2 Antecedentes

3 ObjetivosGeneralEspecıficos

4 Justificacion

5 Metas

6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

7 Propuesta

8 Cronograma

9 Referencias

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General

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Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

Referencias

Objetivo General

Desarrollar un algoritmo multi-objetivo con base en lametaheurıstica conocida como nube de partıculas, para laoptimizacion de parametros del Sistemas de Control Difuso,para la navegacion de Robots Autonomos Moviles.

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General

Especıficos

Justificacion

Metas

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Conjunto Difuso

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Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

Referencias

Indice

1 Introduccion

2 Antecedentes

3 ObjetivosGeneralEspecıficos

4 Justificacion

5 Metas

6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

7 Propuesta

8 Cronograma

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Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

Referencias

Objetivos Especıficos

Disenar un Algoritmo PSO para la Optimizacion delControl Difuso de Seguimiento.

Disenar un Algoritmo PSO para la Optimizacion delControl Difuso Reactivo.

Disenar un Algoritmo PSO para la Optimizacion delControl Difuso Integrador.

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Conjunto Difuso

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Propuesta

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1 Introduccion

2 Antecedentes

3 ObjetivosGeneralEspecıficos

4 Justificacion

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6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

7 Propuesta

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Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

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Justificacion

En muchas de las actividades que realizamos diariamente existeuna gran cantidad de problemas de optimizacion para los cualeslos metodos matematicos no pueden garantizar que lasolucion obtenida sea optima y, en muchos de ellos, ni siquierapueden aplicarse. En dichos problemas la alternativa viable sonlas metaheurısticas. De las diversas metaheurısticas que existenen la actualidad, los algoritmos PSO se cuentan entre los maspopulares debido a su facilidad de implementacion y su eficacia.

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Propuesta

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Referencias

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1 Introduccion

2 Antecedentes

3 ObjetivosGeneralEspecıficos

4 Justificacion

5 Metas

6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

7 Propuesta

8 Cronograma

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Marco Teorico

Logica Difusa

Conjunto Difuso

Sistemas Difusos

Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

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Metas

Publicar al menos un articulo de libro o en revistaindexada.

Prototipo de Optimizacion de parametros para unSistemas de Control Difuso de Robots Autonomos Moviles.

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6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

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Propuesta

Cronograma

Referencias

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1 Introduccion

2 Antecedentes

3 ObjetivosGeneralEspecıficos

4 Justificacion

5 Metas

6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

7 Propuesta

8 Cronograma

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Propuesta

Cronograma

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Logica Difusa

Se ha considerado de manera general que el concepto de logicadifusa aparecio en 1965, en la Universidad de California enBerkeley, introducido por Lotfi A. Zadeh[38]. La logica difusa,es esencialmente logica multivaluada que extienden a la logicaclasica(falso o verdadero), que utiliza conceptos absolutoscuando se refiere al mundo real, la logica difusa define estosconceptos en un grado variable de pertenencia, siguiendopatrones de razonamiento de los del pensamiento humano. Elrazonamiento humano utiliza valores de verdad que nonecesariamente son “tan deterministas”. Sus aplicaciones, vandesde el control de complejos procesos industriales, disenodispositivo para controlar la electronica del hogar y elentretenimiento, ası como los sistemas de diagnostico.

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1 Introduccion

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6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

7 Propuesta

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Conjunto Difuso

Un conjunto difuso en un universo dado o conjunto universal Use caracteriza por una funcion de membrecıa que puede tomartodos los valores reales en el intervalo [0, 1]. [1]

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6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

7 Propuesta

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Sistemas Difusos

El sistema de inferencia difusa es una estructura computacionalmuy popular basada en los conceptos de la teorıa difusa, enreglas del tipo si-entonces y en metodos de inferencia difusa.Los sistemas de inferencia difusa, actualmente han encontradodiversas aplicaciones exitosas dentro de una gran variedad deareas tales como el control automatico, la clasificacion dedatos, el analisis de decisiones, los sistemas expertos, laprediccion de series de tiempo, la robotica y en elreconocimiento de patrones. A causa de su naturalezamultidisciplinaria, los sistemas de inferencia difusa sonconocidos como sistemas experto, modelos difusos,controladores logicos difusos o simplemente como sistemasdifusos.

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Sistemas Difusos

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Conjunto Difuso

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1 Introduccion

2 Antecedentes

3 ObjetivosGeneralEspecıficos

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6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

7 Propuesta

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Optimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

Kennedy y Eberhart [1995] propusieron la Optimizacionmediante Cumulos de Partıculas PSO, que es un algoritmo debusqueda basado en la simulacion del comportamiento socialde los pajaros dentro de una parvada. En PSO, los individuos,llamados partıculas vuelan a traves de un espacio de busquedamultidimensional. Los cambios a la posicion de las partıculasdentro del espacio de busqueda se basan en la tendenciasocio-psicologica de los individuos a emular el exito de otrosindividuos.

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Optimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

Un nubes consiste en un conjunto de partıculas, donde cadapartıcula representa una solucion potencial al problema. Laposicion de cada partıcula cambia de acuerdo a su propia

experiencia y a la de sus vecinos. Sea→x i (t) que denota la

posicion de la partıcula pi , en el tiempo t. La posicion de pi

cambia al agregarse una velocidad→v i (t):

→x i (t + 1) =

→x i (t)+

→v i (t + 1)

→x Vector de posicion→v Vector de velocidad

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Conjunto Difuso

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Propuesta

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Optimizacion mediante nubes de Partıculas (PSO)

El vector velocidad conduce el proceso de optimizacion y reflejala informacion intercambiada socialmente (factores sociales ycognitivos).

vij (t+1) = vij (t)+c1r1j (t)[yij (t)−xij (t)]+c2r2j (t)[yij (t)−xij (t)]

donde:yi es la mejor particula del vencindarioc1r1 componente cognitivo, representa la distancia entre laposicion actual y la mejor conocida por esa partıculac2r2 componente social, representa la distancia entre laposicion actual y la mejor posicion del vecindario

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Conjunto Difuso

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Propuesta

Cronograma

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Trayectoria de la partıcula→x

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Logica Difusa

Conjunto Difuso

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Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

Referencias

Optimizacion mediante nubes de Partıculas (PSO)

Pseudocodigo de PSO

Empezar.Generar aleatoriamente un nube inicial de soluciones.Calcular la aptitud del nube inicial.Repetir.Seleccionar al lıder (o lıderes del cumulo).Para cada partıcula, actualizar la posicion (vuelo).Evaluar cada partıcula.Actualizar el pbest de cada partıcula.

Hasta que se satisfaga una condicion de paro.Fin.

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Conjunto Difuso

Sistemas Difusos

Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

Referencias

Optimizacion mediante nubes de Partıculas (PSO)

Pseudocodigo de PSO

Empezar.Generar aleatoriamente un nube inicial de soluciones.Calcular la aptitud del nube inicial.Repetir.Seleccionar al lıder (o lıderes del cumulo).Para cada partıcula, actualizar la posicion (vuelo).Evaluar cada partıcula.Actualizar el pbest de cada partıcula.

Hasta que se satisfaga una condicion de paro.Fin.

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Conjunto Difuso

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Propuesta

Cronograma

Referencias

Indice

1 Introduccion

2 Antecedentes

3 ObjetivosGeneralEspecıficos

4 Justificacion

5 Metas

6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

7 Propuesta

8 Cronograma

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Conjunto Difuso

Sistemas Difusos

Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

Referencias

Bases

Tomaremos como base la propuesta[2] siguiente:

Controlador reactivo

Controlador de seguimiento

Integracion de los controladores implementado unaintegracion por pesos difusos (WFIS).

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Bases

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Bases

El robot se basa en la descripcion de la Toolbox de simulacionpara robots moviles[3], un robot con ruedas moviles, consta deuna rueda convencional, dirigida sin actuador y no sensada, ydos ruedas convencionales, con actuador, y sensada.

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Logica Difusa

Conjunto Difuso

Sistemas Difusos

Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

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Bases

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Referencias

Arquitectura

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Arquitectura

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Referencias

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2 Antecedentes

3 ObjetivosGeneralEspecıficos

4 Justificacion

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6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

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Cronograma

Referencias

Cronograma

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Logica Difusa

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2 Antecedentes

3 ObjetivosGeneralEspecıficos

4 Justificacion

5 Metas

6 Marco TeoricoLogica DifusaConjunto DifusoSistemas DifusosOptimizacion mediante Nubes de Partıculas (PSO)

7 Propuesta

8 Cronograma

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Metas

Marco Teorico

Logica Difusa

Conjunto Difuso

Sistemas Difusos

Optimizacionmediante Nubesde Partıculas(PSO)

Propuesta

Cronograma

Referencias

Referencias

[1] P. Melin and O. Castillo, “Intelligent control of aircraft dynamic systems witha new hybrid neuro-fuzzy fractal approach,” inf. Sci., vol. 142, no. 1-4, pp.161-175, 2002.

[2] A. Melendez, Castillo O. , and Soria J. , “Reactive Control of a Mobile Robotin a Distributed Environment Using Fuzzy Logic,” in Fuzzy InformationProcessing Society, New York, 2008.

[3] A. Melendez, Castillo O. , and Soria J. , “Reactive and Tracking Control of aMobile Robot in a Distributed Environment Using Fuzzy Logic,” in FuzzySystems (FUZZ), IEEE International Conference, Madrid, 2010.

[4] L. Aguilar, P. Melin, and O. Castillo, “Intelligent Control of a stepping motordrive using a hybrid neuro-fuzzy ANFIS approach,” Appl Soft Comput, pp.209-219, 2003.

[5] Melendez, A., (2012). Optimizacion de Sistemas de Control Difuso Tipo-2para Robots Autonomos Moviles. Tesis de Doctorado no publicada, InstitutoTecnologico de Tijuana, Tijuana, BC, Mexico.

[6] Measurement and Instrumentation, Faculty of Electrical Engineering andComputer Science, Brno University of Technology, Czech Republic Department ofcontrol. (2001, June) Autonomous Mobile Robotics ToolboxFor Matlab 5.[Online].