Fuzzy asociativní matice - Fuzzy associative matrix

A fuzzy asociativní matice vyjadřuje fuzzy logika pravidla ve formě tabulky. Tato pravidla obvykle berou jako vstup dvě proměnné, které čistě mapují na dvourozměrnou matici, i když teoreticky je možná matice libovolného počtu dimenzí. Z pohledu neuro-fuzzy systémů se matematická matice nazývá „Fuzzy asociativní paměť“, protože uchovává váhy perceptronu.^[1]

Aplikace

V kontextu hra AI programování, fuzzy asociativní matice pomáhá rozvíjet pravidla pro nehrající postavy.^[2] Předpokládejme, že profesionál má za úkol psát pravidla fuzzy logiky pro monstrum videohry. V připravované hře mají entity dvě proměnné: výdrž (HP) a palebná síla (FP):

HP / FP	Velmi nízký HP	Nízký HP	Střední HP	Vysoký HP	Velmi vysoký HP
Velmi slabý FP	Ústraní!	Ústraní!	Hájit	Hájit	Hájit
Slabý FP	Ústraní!	Hájit	Hájit	Záchvat	Záchvat
Střední FP	Ústraní!	Hájit	Záchvat	Záchvat	Plný útok!
Vysoká FP	Ústraní!	Hájit	Záchvat	Záchvat	Plný útok!
Velmi vysoký FP	Hájit	Záchvat	Záchvat	Plný útok!	Plný útok!

To znamená:

IF MonsterHP IS VeryLowHP AND MonsterFP IS VeryWeakFP THEN RetreatIF MonsterHP IS LowHP AND MonsterFP IS VeryWeakFP THEN RetreatIF MonsterHP IS MediumHP AND MonsterFP is VeryWeakFP THEN Defend

Může střílet více pravidel najednou a často také bude, protože rozdíl mezi „velmi nízkým“ a „nízkým“ je nejasný. Pokud je více „velmi nízké“ než nízké, pak pravidlo „velmi nízké“ vygeneruje silnější reakci. Program vyhodnotí všechna pravidla, která se aktivují, a použije příslušná pravidla defuzzifikace způsob generování jeho skutečné odpovědi.

Implementace tohoto systému může používat buď matici, nebo explicitní formu IF / THEN. Matice usnadňuje vizualizaci systému, ale také znemožňuje přidání třetí proměnné pouze pro jedno pravidlo, takže je méně flexibilní.

Určete sadu pravidel

V matici není žádný vlastní vzor. Vypadá to, jako by pravidla byla jen vymýšlena, a skutečně byla. To je obecně síla i slabost fuzzy logiky. Je často nepraktické nebo nemožné najít přesný soubor pravidel nebo vzorců pro řešení konkrétní situace. Pro dostatečně složitou hru by matematik nebyl schopen studovat systém a zjistit matematicky přesnou sadu pravidel. Tato slabost je však vlastní realitě situace, nikoli samotné fuzzy logice. Silnou stránkou systému je, že i když je jedno z pravidel nesprávné, dokonce i velmi špatné, pravděpodobně se aktivují i další pravidla, která jsou správná, a mohou chybu kompenzovat.

To neznamená, že fuzzy systém by měl být nedbalý. V závislosti na systému se může stát, že bude nedbalý, ale bude mít slabý výkon. I když jsou pravidla poměrně libovolná, měla by být volena pečlivě. Pokud je to možné, měl by o pravidlech rozhodnout odborník a soubory a pravidla by měly být energicky testovány a podle potřeby zdokonalovány. Tímto způsobem je fuzzy systém jako expertní systém. (Fuzzy logika se používá také v mnoha skutečných expertních systémech.)

Reference

^ Begg, Rezaul (28. února 2006). Výpočetní inteligence pro pohybové vědy: Neuronové sítě a další rozvíjející se techniky: Neuronové sítě a další rozvíjející se techniky. Idea Group Inc (IGI). str. 160–. ISBN 978-1-59140-838-3.
^ Mat Buckland (2005). Programování herní AI příkladem. Jones & Bartlett Learning. 431–. ISBN 978-1-55622-078-4.

[Rezaul2006-1] Begg, Rezaul (28. února 2006). Výpočetní inteligence pro pohybové vědy: Neuronové sítě a další rozvíjející se techniky: Neuronové sítě a další rozvíjející se techniky. Idea Group Inc (IGI). str. 160–. ISBN 978-1-59140-838-3.

[Buckland2005-2] Mat Buckland (2005). Programování herní AI příkladem. Jones & Bartlett Learning. 431–. ISBN 978-1-55622-078-4.

[1]

[2]