المنطق الضبابي fuzzy logic

المنطق الضبابي

المنطق الضبابي fuzzy logic
المنطق الضبابي fuzzy logic

المحتوى

المنطق الضبابي

نسمع كثيرًا عن المنطق الضبابي كطريقة تقدم أداءً استثنائيًا ، مما يسمح بإدارة الأنظمة المعقدة بشكل حدسي. حتى أن بعض المتاجر قد استخدمت المنطق الضبابي كأداة تسويق ؛ هل سبق لك أن رأيت ملصق Fuzzy Technology Inside على الغسالة ؟؟
ومع ذلك ، مثل أي طريقة ، فإن المنطق الضبابي يجلب معه نصيبه من المزايا ، ولكن أيضًا من العيوب. في هذه المقالة سأشرح مبدأ المنطق الضبابي مقارنة بالمنطق الكلاسيكي. سوف أسلط الضوء على مجالات التطبيق المختلفة بالإضافة إلى مزايا وعيوب تطبيق مثل هذه الطريقة.

المنطق الضبابي VS. المنطق الكلاسيكي

المنطق الكلاسيكي هو جزء من الرياضيات معروف نسبيًا للجمهور. من حيث المبدأ ، تعمل أجهزة الكمبيوتر والآلات الحاسبة ومعظم الآلات الرقمية. في المنطق الكلاسيكي ، تكون القرارات ثنائية: إما صحيحة أو خاطئة. عند هذه النقطة سيتم تمييز المنطق الضبابي عن المنطق الكلاسيكي. في المنطق الضبابي ، يمكن أن يكون القرار صحيحًا وخطأ في نفس الوقت ، مع درجة معينة من الانتماء إلى كل من هذين المعتقدين.

على سبيل المثال ، ضع في اعتبارك قاعدتي الاستنتاج هاتين:

  • إذا كان الجسم على بعد أقل من 20 مترًا ، فهو قريب
  • إذا كان الجسم على بعد أكثر من 20 مترًا ، فهذا يعني أنه بعيد

في المنطق الكلاسيكي ، يمكن أن يكون الكائن قريبًا أو بعيدًا فقط. إذا كانت المسافة إلى الجسم 19 مترًا ، فسيكون قريبًا. في المنطق الضبابي ، من ناحية أخرى ، سيكون الكائن قريبًا وبعيدًا في نفس الوقت. هنا ، الكائن الذي يقع على ارتفاع 19 مترًا ، سيكون على سبيل المثال قريبًا من 60٪ وبعيدًا عند 40٪.

نحن ندرك أنه في المنطق الغامض ، لم يعد للحقيقة عضوية صارمة في معتقد ما ، بل عضوية “غامضة”.

المنطق الضبابي VS. المنطق الكلاسيكي

تم تطوير المنطق الضبابي وإضفاء الطابع الرسمي عليه من قبل لطفي زاهد في عام 1965. هذه النظرية مبنية على نظرية المجموعة الغامضة والمنطق. على وجه الخصوص ، يعمم Modus Ponens للمنطق الكلاسيكي.

  • في المنطق الكلاسيكي ، ينص Modus Ponens على أن معرفة A ، إذا كان A يدل على B ، فإننا نستنتج B منه . (أ ، أ ، ب ، ب)
  • في المنطق الضبابي ، تمت صياغة Modus Ponens بشكل مختلف: مع العلم أن x هي A ‘، إذا كانت x هي A تعني أن y هي B ، فإننا نستنتج أن y هي B’ . (س =الى′، س = أ ⇒ ص= ب ⊢ ص=ب′)

بمثال أكثر واقعية ، إذا علمنا أن الطماطم ناضجة إذا كانت حمراء. إذا رأيت طماطم حمراء جدًا ، فهذا يعني أنها ناضجة جدًا.

إيجابيات وسلبيات المنطق الضبابي

يجعل المنطق الضبابي من الممكن التفكير ليس على المتغيرات العددية ، ولكن على المتغيرات اللغوية ، أي المتغيرات النوعية (كبيرة ، صغيرة ، متوسطة ، بعيدة ، قريبة ، قوية ، إلخ). حقيقة التفكير في هذه المتغيرات اللغوية ستجعل من الممكن أن تكون قادرًا على معالجة المعرفة في اللغة الطبيعية. كل ما نحتاجه للدخول في النظام هو قواعد استدلال معبر عنها بلغة طبيعية. مثلا :

  • إذا كان الضوء أحمر وأنا قريب من الضوء وسرتي عالية ، فأنا أكابح بشدة
  • إذا كان الضوء أحمر وكنت بعيدًا عن الضوء وسرتي عالية ، فأنا أفرمل قليلاً
  • إذا كان الضوء أحمر اللون وأنا بعيد عن الضوء وسرتي متوسطة ، فأنا أحتفظ بسرعي
  • إذا كان الضوء أحمر وأنا بعيد عن الضوء وسرتي منخفضة ، فأنا أسارع
  • إلخ

لذلك هناك ميزة محددة في العمل بمنطق غامض. هذه الطريقة مفيدة للغاية عندما يواجه المرء أنظمة ليست كذلك ، أو يصعب تصميمها.
وبالمثل ، تكون هذه الطريقة مفيدة للغاية إذا كان لدى المرء مستوى جيد من الخبرة البشرية. في الواقع ، يجب تزويد النظام الغامض بقاعدة كاملة من القواعد معبراً عنها بلغة طبيعية للسماح بالتفكير واستخلاص النتائج. كلما زادت الخبرة البشرية للنظام ، زادت قدرتنا على إضافة قواعد الاستدلال إلى النظام.

ولذلك ، فإن المنطق الضبابي يجعل من الممكن التحكم في الأنظمة المعقدة التي لا يمكن بالضرورة تصميمها بطريقة “بديهية”. ومع ذلك ، فإن هذه الطريقة لها عيوب مختلفة. بادئ ذي بدء ، فإن حقيقة التعبير عن المعرفة في شكل قواعد باللغة الطبيعية (وبالتالي النوعية) لا تجعل من الممكن إثبات أن النظام سيكون له السلوك الأمثل. تتم جميع الإعدادات التي يجب على المبرمج إدخالها في النظام بطريقة مخصصة تمامًا. لذلك لا يمكن أن تضمن هذه الطريقة أن يكون النظام مستقرًا أو دقيقًا أو مثاليًا ، ولا حتى أنها لا تضمن عدم تناقض القواعد التي أدخلها المبرمج.

إنها طريقة مخصصة تعتمد على المعرفة التي يمكن أن يكتسبها الإنسان في النظام. لذلك يتم قياس الأداء لاحقًا ولا يمكن حسابه مسبقًا. لذلك يتم إجراء الإعدادات عن طريق التجربة والخطأ.

مجالات تطبيق المنطق الضبابي

مجالات تطبيق المنطق الضبابي عديدة للغاية. نجده:

  • تلقائيًا ، للتحكم والتنظيم الغامض ، إلخ.
  • في معالجة الإشارات ، لدمج البيانات أو التصنيف أو التعرف على الشكل أو استرجاع المعلومات ، إلخ.
  • في الروبوتات ، لتخطيط المسار ، إلخ.
  • في معالجة الصور ، لتقليل ضوضاء الصورة ، والقيام بالاستيفاء ، وما إلى ذلك.
  • إلخ

لذلك نجد بطبيعة الحال منطقًا غامضًا في العديد من قطاعات النشاط:

  • الطب (المساعدة التشخيصية ، الإرشاد للأنظمة الجراحية (جراحة العيون بالليزر على سبيل المثال) ، إلخ.)
  • مراقبة الملاحة الجوية
  • إدارة إشارات المرور
  • التأمين والتمويل (منع المخاطر ، دعم القرار)
  • البيئة (الطقس ، إلخ.)
  • الروبوتات (مكابح ABS ، غسالات ، إلخ.)
  • إلخ

في الختام ، يمكننا القول أن المنطق الضبابي له ميزة كونه بديهيًا وقادرًا على تشغيل عدد كبير من الأنظمة المختلفة بخبرة بشرية قوية. ومع ذلك ، يجب أن يوضع في الاعتبار أنه في المنطق الضبابي ، من المستحيل التنبؤ بأداء النظام. إذا تم ضبط الإعدادات بدقة ، فسيكون الأداء موجودًا ، ولكن إذا كان هناك نقص في الدقة في الإعدادات ، فسيترك الأداء بالتأكيد شيئًا مرغوبًا فيه …

في المنطق الضبابي ، فإن المطور هو الذي يحدد جودة الطريقة.

  • وصلنا الى نهاية المقال اتمنى أن ينال اعجابكم 
  • موقع ukirn يشكركم على زيارتكم 
  • المراجع :
  • المصدر

122 مشاهدة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *