Neste trabalho foi realizada uma busca por relações, regras e transformações entre duas metodologias constituintes da Inteligência Computacional - a Computação Nebulosa e a Computação Evolutiva. Com a organização e sistematização da existência de tais transformações, obtém-se uma mudança na modelagem de soluções que as utilizam de forma conjunta, possibilitando que teorias e modelos bem estabelecidos em uma das metodologias possam ser aproveitados pela outra de uma forma mais robusta, correta por construção, intrínseca e transparente. Um modelo foi proposto para direcionar o trabalho de pesquisa. Através da análise desse modelo e de uma revisão bibliográfica realizada, transformações pontuais entre as metodologias foram elencadas, e posteriormente consolidadas por meio de experimentos práticos: uma Base de Conhecimento (BC) de um Controlador Lógico Nebuloso foi criada e modificada, conforme a necessidade, através de um Algoritmo Genético (AG). Com a abordagem desenvolvida, além da criação de BCs a partir de pouquíssimo conhecimento sobre o domínio do problema, tornou-se possível a inserção de novos "comportamentos desejados" em BCs já existentes, automaticamente, através de AGs. Os resultados desses experimentos, realizados sobre uma plataforma computacional especificada e implementada para este fim, foram apresentados e analisados.

This work addressed a search of relations, rules and transformations between two Computational Intelligence constituent methodologies - Fuzzy Computing and Evolutionary Computing. The existence of these relations changes the actual way of solutions modeling that uses these methodologies, allowing the utilization of well established theories and models of one technique by the other in a more robust, intrinsic and transparent way. Besides the research and systematization of points that indicate the existence of relations between the two methodologies, a model to guide these exploration was proposed. By this model analysis and by the bibliographic revision made, punctual transformations were pointed out, and further consolidated through practical experiments: a Knowledge Base (KB) of a Fuzzy Logic Controller was created and modified automatically by a Genetic Algorithm. With the developed approach, besides the creation of KBs, it became possible to automatically insert new "desired behaviors" to existent KBs. The results of such experiments, realized through a computational platform specified and implemented to this task, were presented and analyzed.