logica difusa
TRANSCRIPT
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAOFacultad de Ingeniería Industrial y de
Sistemas
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Untiveros Morales, Miriam
1
LOGICA DIFUSA
2
LA LÓGICA DIFUSALa Lógica Difusa o borrosa, utiliza expresiones que no son totalmente ciertas ni completamente falsas, es decir, que pueden tomar un valor cualquiera de veracidad.
3
TIPOS DE LOGICA
En la lógica clásica una proposición solo admite dos valores verdadero o falso.
Por ello se dice que la lógica usual es bivalente o binaria. Existen otras lógicas que admiten además un tercer valor posible (lógica trivaluada) e incluso múltiples valores de verdad (lógica multivaluada).
4
HISTORIA DE LÓGICA DIFUSA
Aristóteles introdujo las Leyes del Conocimiento, las que posteriormente serían el sustento de la Lógica clásica. Sus tres Leyes fundamentales eran:
* Principio de Identidad * Ley de la Contradicción * Ley del Tercero Excluido
Platón dijo que había una tercera región entre verdadero y falso: los grados de pertenencia.
Fue Jan Łukasiewicz el primero que propuso una alternativa sistemática a la lógica bi-valuada de Aristóteles, una lógica de vaguedades. La describió como la lógica de los 3 valores o tri-valuada, con el tercer valor siendo 'Posible'.
5
Black define en 1937 el primer conjunto difuso mediante una curva que recogía la frecuencia con la que se pasaba de un estado a su opuesto.
En los 60 Lotfi Asker Zadeh, basado en las ideas de Black, creó la 'lógica difusa', que combina los conceptos de la lógica y de los conjuntos de Jan Łukasiewicz mediante la definición de grados de pertenencia.
6
DEFINICIÓN DE LÓGICA DIFUSA
Utiliza la experiencia del ser humano para generar un razonamiento que permite la toma de decisiones.
Su razonamiento se basa en la aproximación a la percepción humana: no todo es blanco o negro, los distintos tipos de grises predominan en el pensamiento humano.
LÓGICA DIFUSA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
En Inteligencia artificial, la lógica difusa, o lógica borrosa se utiliza para la resolución de una variedad de problemas, principalmente los relacionados con control de procesos industriales complejos y sistemas de decisión en general, la resolución la compresión de datos.
Los sistemas basados en lógica difusa imitan la forma en que toman decisiones los humanos, con la ventaja de ser mucho más rápidos.
7
Los sistemas de lógica difusa están también muy extendidos en la tecnología cotidiana
Los sistemas basados en lógica difusa son generalmente robustos y tolerantes a imprecisiones y ruidos en los datos de entrada.
Xfuzzy es un entorno de desarrollo que facilita la descripción, verificación y síntesis de sistemas difusos.
8
La lógica difusa en inteligencia artificial consiste en la aplicación de la lógica difusa con la intención de imitar el razonamiento humano en la programación de computadoras.
Con la lógica convencional, las computadoras pueden manipular valores estrictamente duales, como verdadero/falso, sí/no o ligado/desligado.
9
En la lógica difusa, se usan modelos matemáticos para representar nociones subjetivas, como caliente/tibio/frío, para valores concretos que puedan ser manipuladas por los ordenadores.
En este paradigma, también tiene un especial valor la variable del tiempo, ya que los sistemas de control pueden necesitar retroalimentarse en un espacio concreto de tiempo, pueden necesitarse datos anteriores para hacer una evaluación media de la situación en un período anterior.
10
En la teoría de conjuntos difusos se definen las operaciones de unión, intersección, diferencia, negación o complemento, y otras operaciones sobre conjuntos, en los que se basa esta lógica.
Para cada conjunto difuso, existe asociada una función de pertenencia para sus elementos, que indican en qué medida el elemento forma parte de ese conjunto difuso.
FUNCIONAMIENTO
11
Las formas de las funciones de pertenencia más típicas son trapezoidales, lineales y curvas.
12
Se basa en reglas heurísticas de la forma SI (antecedente) ENTONCES (consecuente), donde el antecedente y el consecuente son también conjuntos difusos, ya sea puros o resultado de operar con ellos.
Si la temperatura esta alta y creciendo ENTONCES debe aumentarse bastante el agua fria.
13
Los métodos de inferencia para esta base de reglas deben ser simples, veloces y eficaces.
Los resultados de dichos métodos son un área final, fruto de un conjunto de áreas solapadas entre sí.
Los datos de entrada suelen ser recogidos por sensores, que miden las variables de entrada de un sistema.
Para escoger una salida concreta a partir de tanta premisa difusa, el método más usado es el del centroide, en el que la salida final será el centro de gravedad del área total resultante.
14
Un esquema de funcionamiento típico para un sistema difuso podría ser:
En la figura, el sistema de control hace los cálculos con base en sus reglas heurísticas.
15
16
El diseño de un controlador basado en lógica borrosa supone establecer un compromiso entre diversos criterios de diseño: velocidad, precisión y flexibilidad, principalmente.
IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMAS BORROSOS
17
ENTORNOS DE DESARROLLO
El continuo aumento de la complejidad de los sistemas de desarrollo ha forzado a introducir el concepto de entorno de desarrollo. Los sistemas iníciales de base puramente textual se limitaban a conjuntos de programas aislados que procesaban ficheros, produciendo otros ficheros.
18
Como herramientas para la investigación en el desarrollo de sistemas de control y procesamiento de señal, se han utilizado frecuentemente entornos de base matemática que facilitan la evaluación de diversas técnicas, sin obligar inicialmente al desarrollo de programas específicos, haciendo uso de paquetes matemáticos diversos incluidos en estos sistemas matemáticos de propósito general.
Entorno de tipo matemático
Es probablemente el entorno de desarrollo matemático más extendido para las aplicaciones de control y procesamiento de señal, especialmente en ambientes universitarios, donde se utiliza para la simulación de control de sistemas.
MATLAB
19
MATHEMATICA
El entorno MATHEMÁTICA es probablemente uno de los paquetes de software de tipo matemático más extendido, siendo empleado por investigadores, ingenieros y estudiantes de escuelas de ingeniería y ciencias. Cubre no sólo las áreas científicas y matemáticas, sino que también se emplea en áreas tecnológicas y empresariales.
20
FUZZYTECH (INFORM GmbH)Este entorno es uno de los más difundidos y completos para el desarrollo de sistemas basados en lógica borrosa. El entorno de FuzzyTech fue desarrollado por la compañía INFORM Software GMBH, el cual surgió del trabajo de un grupo de investigadores dirigido por el profesor Hans Zimmermann, de la Universidad de Aachen (Alemania). Zimmermann, uno de los pioneros de la lógica difusa en Europa, es presidente y fundador de la International Fuzzy Systems Association (IFSA), la principal organización internacional para la investigación y aplicación de los sistemas basados en lógica difusa
ENTORNO DE LÓGICA DIFUSA
21
ENTORNO DE LÓGICA DIFUSA
El entorno FIDE (Fuzzy Inference Development Enviroment) ha sido desarrollado por la compañía americana Aptronix, en colaboración con Motorola. Este entorno se basa en un lenguaje de descripción de controladores llamado FIL, que a su vez se compone de tres sublenguajes, para cada uno de los posibles en el entorno. El lenguaje FIU permite describir unidades de inferencia borrosa formadas por conjuntos de reglas que se aplica sobre variables, para las que se puede definir diversos adjetivos. FIDE
Sistemas de control de acondicionadores de aire Sistemas de foco automático en cámaras fotográficas Electrodomésticos familiares (frigoríficos, lavadoras...) Optimización de sistemas de control industriales Sistemas de reconocimiento de escritura Mejora en la eficiencia del uso de combustible en motores Sistemas expertos del conocimiento (simular el comportamiento
de un experto humano) Tecnología informática Bases de datos difusas: Almacenar y consultar información
imprecisa. Para este punto, por ejemplo, existe el lenguaje FSQL. Y en general, en la gran mayoría de los sistemas de control que
no dependen de un Sí/No.
Aplicaciones
Reemplazar un operador humano por un sistema de difuso basado en reglas.
Metro Sendai (Hitachi) Cemento Kiln (F.L. Smidth) Control de elevador (Fujitec, Hitachi, Toshiba) Carro de Sugeno Robot de Hirota Péndulo invertido de Yamakawua. Reactor nuclear (Hitachi, Bernard) Transmisión automática (Nissan, Subaru) Control Bulldozer (Terano) Producción de ethanol (Filev)
Nivel uno - control mediante lógica difusa
Propuesto en 1978. Consiguió el permiso para operar en 1986 después de 300,000
simulaciones y 3,000 viajes en vacío.
◦ Mejoró la posición de paro en 3x. ◦ Reduce el ajuste de potencia en 2x. ◦ Potencia total reducida en un 10%.
Metro Sendai (Hitachi)
Objetivos: Suavizar la marcha. Reducir el consumo de combustible. Menor desgaste. Patrones de comportamiento mas parecido al humano.
Transmisiones Automáticas
Reemplazo de un operador humano por un sistema experto basado en lógica difusa
Medicina ((CADAG, Adlssnig), Arita, OMRON) Seguridad (Yamaichi, Hitachi) Comprobante de crédito (Zimmermann) Asignación de daños (Yao, Hadipriono) Diagnostico de fallas (Guangzhou) Planeación de producción (Turksen)
Nivel dos: Análisis de decisión basado en lógica difusa
Lavadoras Hornos de microondas Procesadores de arroz Limpiadores al vacío Cámaras de video Televisores Sistemas térmicos Traductores
Productos al consumidor
Elevadores Trenes Automóviles (máquinas, transmisiones, frenos) controles de tráfico
Sistemas
Software Diagnostico Medico Seguridad Comprensión de datos