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1. Responda, com as suas palavras e sucintamente, as seguintes questões: 
 
a) O texto abaixo, de autoria de Alex da Costa et al., introduz qual técnica de Inteligência 
Computacional (IC) vista nesse curso? Explique a sua resposta. 
 
“Lidar com fatores como ambiguidade, incerteza e informações vagas na resolução de problemas é 
uma caraterística do pensamento humano, que usa o conhecimento adquirido e experiências para lidar 
com esses fatores. Nos problemas de difícil solução, em que se faz necessário o auxílio 
matemático/computacional, modelar tais fatores é extremamente difícil. A modelagem computacional 
convencional não trabalha com ambiguidades, pois utiliza o conceito de verdadeiro ou falso. A 
precisão computacional também é limitada, deixando sempre margem, por mínima que seja, para a 
incerteza. A vagueza de informações advinda da linguagem natural agrava ainda mais os fatores 
citados.” 
 
b) Qual aplicação ou problema em potencial que você conhece nos dias de hoje que se beneficia ou 
beneficiaria da utilização de técnicas baseadas em IC? Justifique a sua resposta por meio da definição 
de IC. 
2. Seja o modelo computacional abaixo, proposto pioneiramente por McCulloch-Pitts em 1943 
para o neurônio artificial sem aprendizado: 
 
 
 
a) Calcule literalmente a reta de decisão para tal modelo considerando n = 2. 
 
 
 
 
 
 
b) Usando a equação da reta de decisão calculada no item a), responda a seguinte questão: 
Qual função booleana seria representada para w1 = 1, w2 = 1 e T = 2? 
 
 
 
 
 
 
c) Que alteração você faria nos parâmetros do modelo anterior, sem alterar a topologia do 
mesmo, para representar agora a função booleana OR? Justifique a sua resposta geométrica ou 
matematicamente. 
 
 
 
Entradas Binárias 
(valores 0 ou 1)
x1
x2
xn
...
w1
w2
wn
T s
Entradas Binárias 
(valores 0 ou 1)
x1
x2
xn
...
w1
w2
wn
T s
niwi ,...,2,1 onde 1 













n
i
ii
n
i
ii
k
Txw
Txw
s
1
11
 se0
 se1
3) Dada a equação de normalização linear (NL) em Algoritmos Genéticos abaixo: 
 
 
onde i é o indexador de ordem dos cromossomas e N o número total de cromossomas. 
Aplique o método da roleta antes e após a normalização linear para selecionar os 
cromossomas hipotéticos abaixo. Compare e explique sucintamente os resultados. Utilize 
100max  e 10min  . 
 
 
 
Cromossoma 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Avaliacao 8 2 17 7 2 12 11 7 3 7
Serie gerada de Numeros Aleatorios
Antes da NL 44 55 73 41 16 62 13 70 67 12
Apos a NL 529 94 467 484 360 314 498 296 139 263
)1(
1
min)(max
min 


 i
N
A
i
4) Considere o seguinte problema com duas variáveis de entrada denominadas serviço 
e comida, e uma variável de saída denominada gorjeta. Os universos totais de valores 
possíveis são [0,10], [0,10] e [5%,25%] para as variáveis serviço, comida e gorjeta, 
respectivamente. Sejam as seguintes regras: 
 
R1: Se serviço é ruim OU comida é ruim então gorjeta é baixa; 
R2: Se serviço é bom então gorjeta é média; 
R3: Se serviço é ótimo OU comida é ótima então gorjeta é alta. 
 
Quanto você daria de gorjeta para o garçom do restaurante que você frequenta? Considere 
mínimo para “E”, máximo para “OU”, mínimo para implicação, e defuzificação pelo método do 
centróide. As respostas podem ser indicadas graficamente, de forma aproximada. 
5. Questão do ENADE 2014. 
 
 
 
Lembrete: Algoritmo de correção de erros (ou regra de aprendizado do perceptron, como visto em 
aula): 
 
 
6. O método da roleta é um dos mais utilizados para seleção de cromossomas em Algoritmos 
Genéticos (AG). Descreva as principais etapas desse método e aplique-o para selecionar os 
cromossomas hipotéticos abaixo. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
7. Em que pontos do diagrama do AG básico descrito abaixo você inseriria a rotina de Elitismo? 
Justifique a sua resposta. 
 
 
Inicialização da População 
Avaliação da População
Critério de Término 
Seleção 
Crossover
Mutação 
Substituição da População
8. Na tabela abaixo, quem é alto e de meia idade para você? Por que? Utilize a lógica clássica e 
a lógica nebulosa para responder essa pergunta. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
9. Considere o seguinte problema com duas variáveis de entrada denominadas tamanho e peso, 
e uma variável de saída denominada qualidade (Cordón et al., Genetic Fuzzy Systems). Os 
universos totais de valores possíveis são [0,10], [0,100] e [0,1] para as variáveis tamanho, peso 
e qualidade, respectivamente. Os conjuntos linguísticos dessas variáveis são: 
tamanho={pequeno, grande}; peso={pequeno, grande}; e qualidade={ruim, média, boa}. Dadas 
as seguintes regras: 
 
R1: Se tamanho é pequeno E peso é pequeno então qualidade é ruim; 
R2: Se tamanho é pequeno E peso é grande então qualidade é média; 
R3: Se tamanho é grande E peso é pequeno então qualidade é média; 
R4: Se tamanho é grande E peso é grande entao qualidade é boa. 
 
Qual é a qualidade (valor preciso) de um produto que tem tamanho igual a 2 e peso igual 25? 
Considere mínimo para “E”, máximo para “OU”, mínimo para implicação, e defuzificação pelo 
método do centróide. As respostas podem ser indicadas graficamente, de forma aproximada, e 
as definições das funções de pertinência das variáveis fuzzy fazem parte da resolução do 
problema. 
 
 
 
Nome Idade Altura 
Abel 36 1.70 
Marcelo 58 1.75 
Carlos 64 1.65 
João 32 1.78 
Pedro 40 1.77 
Tiago 22 1.60 
Felipe 47 1.73 
André 25 1.75