| Summary: | Este trabalho trata do tema de Paradigma Orientado a Notificações (PON) e sua adequação para prover suporte a conceitos fuzzy. O PON se inspira em elementos dos paradigmas imperativo e declarativo, buscando resolver inconvenientes de ambos. Ao decompor uma aplicação em uma rede de entidades computacionais menores que são executadas apenas quando necessário, o PON elimina a necessidade de realizar computações desnecessárias e alcança melhor desacoplamento lógico-causal facilitando o reaproveitamento e distribuição. Ademais, o PON permite expressar o seu conhecimento lógico-causal em alto nível, por meio de regras no formato SE-ENTÃO. Os sistemas fuzzy, por sua vez, realizam inferências em bases de conhecimento lógico-causal (regras SE-ENTÃO) que lidam com problemas que envolvem imprecisão. Uma vez que o PON utiliza regras SE-ENTÃO de uma forma alternativa, reduzindo avaliações redundantes e acoplamento, este trabalho foi realizado para identificar, propor e avaliar as mudanças necessárias a serem realizadas sobre o PON para que este possa ser utilizado no desenvolvimento de sistemas fuzzy. Após a realização da proposta, foram criadas materializações na forma de um framework em linguagem C++, e uma linguagem de programação própria (LingPONFuzzy) com suporte a inferência fuzzy. A partir delas foram criados casos de estudo e realizados diversos testes para validar a solução proposta. Os resultados dos testes mostram uma redução significativa no número de regras avaliadas em relação a um sistema fuzzy desenvolvido utilizando ferramentas convencionais (frameworks), o que poderia representar uma melhoria no desempenho das aplicações. === This work proposes to adjust the Notification Oriented Paradigm (NOP) so that it provides support to fuzzy concepts. NOP is inspired by elements of imperative and declarative paradigms, seeking to solve some of the drawbacks of both. By decomposing an application into a network of smaller computational entities that are executed only when necessary, NOP eliminates the need to perform unnecessary computations and helps to achieve better logical-causal uncoupling, facilitating code reuse and application distribution over multiple processors or machines. In addition, NOP allows to express the logical-causal knowledge at a high level of abstraction, through rules in IF-THEN format. Fuzzy systems, in turn, perform logical inferences on causal knowledge bases (IF-THEN rules) that can deal with problems involving uncertainty. Since PON uses IF-THEN rules in an alternative way, reducing redundant evaluations and providing better decoupling, this research has been carried out to identify, propose and evaluate the necessary changes to be made on NOP allowing to be used in the development of fuzzy systems. After that, two fully usable materializations were created: a C++ framework, and a complete programming language (LingPONFuzzy) that provide support to fuzzy inference systems. From there study cases have been created and several tests cases were conducted, in order to validate the proposed solution. The test results have shown a significant reduction in the number of rules evaluated in comparison to a fuzzy system developed using conventional tools (frameworks), which could represent an improvement in performance of the applications.
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