Algoritmos fuzzy

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I.- INTRODUCCIÓN

La lógica Booleana es conocida como la más precisa de todas las ciencias & disciplinas teóricas, por las ventajas de su exactitud en problemáticas lógicas, pero, desatendiendo aquellas situaciones en las cuales es necesario tomar decisiones reales que reaccione a patrones de pensamiento humano.

Por ello, en los 60`s, el Prof. Lotfi Zadeth de la California University,estableció Fuzzy Logic para suplir tal deficiencia de la lógica convencional. Fuzzy Logic puede reaccionar a cambios continuos de la variable a ser controlada, no estando restringida a los valores de 0 & 1 como la lógica Booleana, permitiendo valores parciales y multivalores de verdad, aplicándose a problemas que no pueden ser fácilmente representados por modelos matemáticos por su complejidad.II.- MARCO TEÓRICO

1.- Definición Lógica de Fuzzy

Se podría resumir al funcionamiento del algoritmo fuzzy como un sistema de ejecuciones basadas en palabras, no en números, con cambion no lineales y de carácter ambiguo y no digital, diferenciándolo de la lógica booleana y convencional.

Algunas características están relacionadas son:
• En la fuzzy logic, el razonamiento exacto se visualizacomo un caso límite del razonamiento aproximado.
• Toma cada uno de sus elementos o variables dependiendo del grado que tenga el valor de la entrada al conjunto.
• Cualquier sistema lógico puede hacerse fuzzy
• En la fuzzy logic, el conocimiento se interpreta como un conjunto de comentarios fuzzy de carácter flexible o similar, sobre un conjunto de variables. La inferencia se visualiza como lapropagación de ciertos comentarios que funcionan como entradas abruptas al sistema fuzzy.

Cada entrada de información conlleva a una cierto grado de incerteza, el cual puede conducir a caminos diferentes en un procedimiento implementado mediante lógica Fuzzy.

En pocas palabras, Fuzzy Logic permite implementar la lógica complicada de los humanos en una computadora, partiendo del grado deincerteza que este adjudique, es decir, se comportan en una forma desordenada (por eso es Fuzzy), las técnicas de Fuzzy logic manejan con éxito estas situaciones reales.

2.- Tipos de Incerteza

Disciplinas como la Probabilidad, la Informática, la teoría lógica y la de conjuntos utilizan el término de incerteza para determinar la precisión o imprecisión de ocurrencia que tiene un eventodeterminado. Clasificados por la forma de su percepción, tenemos:

Incerteza Estocástica: Trata con la probabilidad de ocurrencia de un cierto evento. Así la frase:

“La probabilidad de éxito es de 0.9”.
está cuantificada por un grado de ocurrencia, notándose que la probabilidad de que cierto evento no ocurra es 0.1.

Incerteza Léxica: Basado en la vaguedad del lenguaje de comunicación humano,trata con la imprecisión inherente de palabras humanas que pretenden evaluar conceptos y derivar conclusiones, los cuales no son precisamente definidos, pero pueden usarse en situaciones complejas gracias al pensamiento abstracto y analógico. Así en la frase:

“Tendremos éxito, casi con toda seguridad”

no se cuantifica la probabilidad de ocurrencia en sentidomatemático, pero si puede percibirse o entenderse (gracias a la capacidad de entendimiento humana ^^).

Incertidumbre del modelamiento lingüístico: Se manifiesta usando categorías subjetivas, es similar a la incertidumbre debida al léxico, tiene un mayor desempeño en la toma de decisiones. Aunque estas afirmaciones no tienen contenido cuantitativo las personas pueden usarlas con éxito paraevaluaciones complejas, en muchos casos la incertidumbre que queda en la definición de las palabras agrega una cierta flexibilidad.

En sí, si comparamos la probabilidad con Fuzzy Logic, podríamos pensar que cualquier tipo de incerteza podría ser tratada con cualquiera de las dos. Sin embargo, al encontrar casos en los cuales la definición de una ocurrencia puede darse sólo en torno a la percepción...
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