Upload
others
View
11
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
Logică fuzzy➢ Fuzzy, logica fuzzy, multimi fuzzy
➢ Precizie si realitate
➢ Paternitatea logicii fuzzy
➢De ce sa utilizam logica fuzzy?
➢ Ilustrarea utilizarii logici fuzzy
❖ problema bacsisului
▪ SLN
▪ mf
▪ reguli
▪ determinarea iesirii
▪ suprafata de raspuns (control)
1
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
Fuzzy (nuanțat)
➢ Fuzzy: vag, neclar, imprecis, scamos, pufos, nuanţat
➢ Fuzziness: imprecizie nestatistica si caracter vag al informatiilor si
datelor.
➢ Multimi fuzzy
❖ clase de obiecte cu granite imprecis determinate, in care
apartenenta la o clasa este graduală între 0
(neapartenenta totala) si 1 (apartenenta totala)
2 /15
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
➢ Logica fuzzy o găsim peste tot unde avem de-a face cu
importanţa relativă a preciziei:
“Cât de importantă este precizia, când este suficient un răspuns
aproximativ, dar semnificativ?”
[Reznik, 97]
Precizie si realitate
3
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
Precizie si realitate - cont.
“Pe masură ce creşte complexitatea, formulările precise pierd
din înţeles şi formulările pline de înţeles pierd din precizie.”
– Lotfi Zadeh
Precizie si semnificatie in lumea reala [FLT]
4
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
Precizie si realitate – cont.
➢ “Precizia nu este realitate (adevăr).” – Henri Matisse
➢ “Cred că nimic nu este adevăr necondiţionat şi astfel mă
împotrivesc oricărei afirmaţii de adevăr deplin şi oricărei
persoane care o face.” – H. L. Mencken
➢ “Atâta vreme cât legile matematicii se referă la realitate, ele nu
sunt sigure. Şi atâta vreme cât sunt sigure, ele nu se referă la
realitate.” – Albert Einstein
➢ “Pe masură ce creşte complexitatea, formulările precise
pierd din înţeles şi formulările pline de înţeles pierd din
precizie.” – Lotfi Zadeh
➢ Perle ale înţelepciunii populare:
▪ Nu vede pădurea din cauza copacilor
▪ Scump la tărâţe şi ieftin la făină
5 /15
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
Lotfi Zadeh (1921 – 2017)
Gloria de a fi considerat “părintele logicii fuzzy” îi revine lui
Lotfi A. Zadeh, în urma publicării articolului “Mulţimi fuzzy”
în revista “Information and Control” în anul 1965
În 1991 la Tokyo, Zadeh spune că editorul din acea vreme al revistei i-a
confirmat ceea ce presupunea şi el şi anume că articolul a fost publicat
numai pentru că Zadeh era un membru al colectivului de redacţie.
“Motivul pentru care am ales cuvântul fuzzy este că ceea ce am avut în minte
sunt clasele care nu au graniţe precis delimitate”.
“Logica fuzzy nu este exact genul de termen pe care l-aţi folosi în literatura
ştiinţifică […]. Mă gândesc că termenul a provocat anumite controverse. Dar
controversa serveşte unui scop util dând subiectului o mai mare vizibilitate”.
“Unii oameni se impotrivesc logicii fuzzy chiar dacă nu ştiu ce este, numai din
cauza numelui. Dar ca şi cu orice altceva, odată cu trecerea timpului, numele
devin mai puţin importante.”
Paternitatea logicii fuzzy
6
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean 7
Died September 6,
2017 (aged 96)
Berkeley, California, US
Mathematician, computer scientist, electrical engineer, artificial
intelligence researcher and professor emeritus of computer science at
the University of California, Berkeley
Lotfi
Aliasker
Zadeh
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean 8 / 17
[Hisao Ishibuchi, Editor-in-Chief, IEEE, Computational Intelligence Magazin, febr.2018, vol 13, No 1,
Editor’s Remarks,
http://www.nxtbook.com/nxtbooks/ieee/computationalintelligence_201802/index.php#/4 ]
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean 9 /15
Logica fuzzy
➢ Logica rationamentului aproximativ: extensie a logicii
multivalente; generalizare a logicii conventionale;
➢ Rationament aproximativ: metode care faciliteaza efectuarea
unui rationament utilizand intrări imprecise (mulţimi fuzzy)
pentru a obtine ieşiri semnificative (pline de inteles);
Multimi fuzzy (valori aproximative) definite peste variabila lingvistica temperatura
➢ Utilizează
limbaj natural
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean 10 /15
Logica fuzzy - continuare
➢ Deoarece logica fuzzy prelucreaza informatii aproximative intr-o
maniera sistematica ea este foarte potrivita pentru
▪ controlul sistemelor neliniare
▪ modelarea sistemelor complexe
➢ Relatiile intrare – iesire sunt descrise prin reguli conditionale
“Dacă – atunci”
• Dacă temperatura este mică atunci încalzeşte puternic
➢ Incertitudinea în termeni lingvistici (ex. “temperatura mică”) este
reprezentata prin multimi fuzzy
➢ Caracterul neted (variatie lenta) al rezultatului rationamentului cu
multimi fuzzy este o forma de interpolare
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
De ce să utilizăm logică fuzzy?➢ Este usor de inteles si utilizat (intuitiva, concepte matematice simple)
➢ Se bazeaza pe limbajul natural
➢ Poate utiliza cunostintelor expertilor (experienţa acumulată)
➢ Este flexibilă
➢ Este tolerantă la date imprecise
➢ Poate modela functii complexe cu nivel ridicat de precizie
➢ Poate fi combinată cu tehnici conventionale de control
❖ Nu utilizam logica fuzzy daca:
▪ deja exista o solutie simpla
▪ exista controlere care functioneaza foarte bine
▪ nu este convenabila din diverse alte motive
Logica fuzzy - codificarea simțului realității (bunului simț)
• utilizati simtul realitatii la implemetare si (probabil) veti lua cele mai bune
decizii
11
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
Ilustrare: Problema bacsisului: clasic vs. fuzzy
➢ marimea bacsisului in functie de:
❖ calitatea servirii
❖ calitatea mâncării
❖ ambianta
❖ etc …
➢ variante clasice (transante):
1) întotdeauna 10 %
2) liniar cu calitatea servirii şi a mâncării
▪ definim variabilele “servirea” şi “mancarea” pe o scară cu valori de
la 0 (calitate minima) la 10 (calitate maxima)
➢ bacsisul: 0% - 25% din valoarea notei de plata
12
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
20/)(25 servireamancareabacsis +=
Varianta clasică: liniar cu calitatea servirii și a mâncării
Dar daca dorim ponderi diferite pentru mancare si servire?
Dacă dorim o valoare relativ constantă în zona mediana cu variatii neliniare
inspre extreme sau variaţie în zona mediană şi limitare la extreme?
Functia matematică devine tot mai complexă, neliniară
13
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
➢ Rationamentul uman poate fi exprimat prin reguli lingvistice
de tipul:
❖Daca servirea este slaba si mancarea este rea
atunci bacsisul este mic
❖Daca servirea este buna si mancarea este buna
atunci bacsisul este mediu
❖Daca servirea este excelenta si mancarea este delicioasa
atunci bacsisul este mare
Cum putem implementa într-un sistem automat (înţeles de
calculator) acest mod de rationament uman?
Prin utilizarea unui
sistem cu logica fuzzy
14
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
Structura sistemului cu logica fuzzy
15
demo matlab: tip.zip
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
Baza de reguli a sistemului cu logica fuzzy
Suprafata de
raspuns a SLF
16
Care este relatia analitica
bacsis(mancarea, servirea)?
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
Multimile
fuzzy
17
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
Calcule in sistemul fuzzy
18
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
Modelul Simulink
19
Sisteme cu logica nuantata, G. Oltean
Dezvoltare / îmbunătăţire sistem fuzzy pentru calcul bacsis
➢ completarea bazei de reguli pentru a avea o baza de
reguli completa (cate reguli sunt necesare?)
➢ acoperirea intregului domeniu 0% - 25% pentru
variabila de iesire (bacsis)
➢ cresterea rezolutiei pentru variabilele de intrare si de
iesire (este necesar?)
➢ introducerea de noi variabile de intrare (ambianta,
curatenia, etc.)
20