Bir şirkette karar vermek, çok az kişinin cesarete sahip olduğu, yani cesarete, bilgiye ve tam bir kuruluşa izlenmesi gereken rotayı söyleme veya işaretleme kararına sahip olduğu bir sorumluluktur. Kuşkusuz bu büyük bir sorumluluktur, çünkü birçok aile için yatırım, iş ve geçim kaynakları ve hatta bir nüfusun geçimi bile buna bağlı olarak binlerce, hatta milyonlarca peso.
Bu nedenle, herhangi bir şirket veya kuruluş, dahil olabilecek tüm faktörleri ve gelecekte bir risk veya sorunu temsil edebilecek tüm unsurları göz ardı ederek veya dikkate almadan karar vermez.
a-Bulanık-dünya karar verme-şirketleriŞimdi, görevi bu kararları vermek olan kişileri düşündüğümüzde, farklı becerilere ve tutumlara sahip, farklı gelişmiş becerilere sahip eğitimli profesyoneller olmalıdır. Bu becerilerden biri ölçülemez olanı ölçebilmektir. Ama bu nasıl mümkün olabilir? İşte tam bu noktada, mevcut engellerin aşılması zor olsa bile, bilgi veya bilginin doğru, açık ve kesin bir şekilde iletilip alınabildiği süreç olan Bulanık Mantık devreye giriyor.
Genel olarak, yaygın bilginin ilk başta olmayan yönlere belirli bir ölçülebilir değer verilmesine izin verdiğinden bahsedilebilir. Zira başta da belirtildiği gibi, şirketlerin belirli bir güvenirlik derecesini temsil etmeyen bir yolu takip etmeyi göze alamaması, bu nedenle tekliflerine bu değeri vermeyen alanların çok fazla olmasıdır. girmesi zor.
Günümüzde bulanık mantık, modern endüstrideki çok sayıda uygulaması, endüstriyel süreç ve sistemlerden yansıyan uygulamalar, otomatik kesinti yapay zeka cihazlarının geliştirilmesi ve elektronik elemanların yapımı nedeniyle değer kazanmıştır. genel olarak ev kullanımı veya eğlence için.
Sayısal ve sayısal olmayan yorumlar.
Dil, bir insan tarafından anlaşılabilecek bazı kelimeler veya kavramlarla doludur, ancak örneğin bir robot veya yapay bir cihaz tarafından yorumlanmak istendiğinde, yorumlanması gereken farklı engellere sahip olacaktır. Bu nedenle, belirli özelliklere atıfta bulunan iki yöntem vardır.
Sayısal Olmayan Yöntemler
Niceliklerin ve farklı özelliklerin yorumlanmasında ve nicelleştirilmesinde, olağan olana, yani nitel olana daha yakın bir muhakeme ile kullanılan bazı sayısal olmayan yaklaşımlardan bahsedilebilir. Bu sınıflandırmada en çok incelenen yöntemlerden biri, bir şeye inanmak için daha iyi bir neden bulunana kadar kural sistemlerinin sonuçlarının geçerli olduğunu belirten varsayılan akıl yürütmedir (González, 2011) Sayısal Yöntemler.
Olasılıklı yöntemler ailesinin vurgulanabileceği, yalnızca 0 ile 1 arasında sayısal bir değeri (inanç derecesi olabilir) ilişkilendiren farklı yöntemler vardır. ifade. Böylelikle bir cümlenin veya bir ifadenin 0.7 olasılığa sahip olması% 70 doğru olduğu anlamına gelmez, ifadeye% 70 inancı olduğu anlamına gelir. Olasılığa atanan değer, büyük ölçüde mevcut kanıtlara bağlıdır. Dempster-Shafer teorisi, edinilen bilginin temsil edilebilmesi için değer aralıklarıyla verilen inanç derecelerini kullanır. Ve aynı şekilde birkaç olasılıklı aile var,kesin ve yaklaşık yöntemler dahil olmak üzere teknikleri tanımlama (kesinlik faktörleri)
Bulanık mantık.
Yukarıda yorumlananlarla ilgili olarak, bulanık mantığın aynı şekilde yaklaşık ve olasılıklı olmayan kategorisine giren bir muhakeme yöntemi olduğundan bahsedilebilir, çünkü çok değişkenli mantığın büyük ölçüde kolaylaştıran bir uzantısı olarak tanımlanabilir. kabaca sadece nitel bilgi modellemesi. Halihazırda elde ettiği başarı ya da şöhret, son derece karmaşık ve yetersiz tanımlanmış problemleri çözme olasılığına sahip olmasından kaynaklanmaktadır ki, bunlar geleneksel yöntemlerle çözmeye çalışılırsa çözülmesi çok zordur.
Yazar González (2011) Bulanık Mantığı şu şekilde tanımlar:
"Matematiksel olarak belirsizliği ve belirsizliği temsil etmeye izin veren, tedavisi için biçimsel araçlar sağlayan çok değişkenli mantıktır"
İçerisindeki probleme uygun bir değer elde etmek için, ortaya çıkan her türlü sorunlu durumun bir dizi girdi değişkeni, yani girdi alanı verilerek çözülebileceği bir haritalama oluşturmaya olanak sağlayan bir araçtır. çıktı değişkenleri, yani çıktı alanı.
Tarihsel arka plan.
Bu tür "Bulanık Mantık" terimi ilk kez 1974'te kullanıldı ve bugün, bulanık kümeler teorisini, eğer-o zaman kuralları, bulanık aritmetik, niceleyiciler, vb. Gruplandırmakla ilgilendiği için geniş anlamda kullanılmaktadır..
Lofti A.Zadeh, konseptin yaratılmasında kredilendirilen yazardır, çünkü önerisinde bulanık mantık, verilerin belirli bir dereceye kadar ilişkilendirilebileceği, bilginin işlenebileceği bir yol olarak sunulmuştur. setlere kısmi aidiyet. Yukarıda belirtildiği gibi, 1970'lerin ortalarında bu teori bilinmeye ve kontrol sistemlerine uygulanmaya başlandı. Zadeh, sunumunun ilk bölümünde, yani ilk evresinde (1965 ile 1974 arasında) bir bulanık küme genel kavramından ve birim aralıkta değerler alan ilişkili üyelik işlevinden bahsetti. Bu aşamada, muhakeme mekanizmalarından ve bu temsil ile ilişkilendirilen mantıktan büyük ölçüde bahsedilmemiştir.
İkinci aşamada, 1972 ile 200 arasında, iki önemli kavram tanıtıldı: dil değişkeni ve eğer-öyleyse kuralları kavramı (eğer öyleyse). Şu anda bulanık kümelerden oluşan uygulamaların büyük çoğunluğu bu kavramları kullanıyor, bu ikinci aşamanın kavramlarının geliştirilmesi sayesinde bulanık kontrol uygulamaları hızla gelişti.
1996'dan günümüze kadar olan üçüncü aşama, bulanık mantık, kelimelerle hesaplamaya, İnternet'te arama yapmak ve otomatik yanıtlar geliştirmek için doğal dil süreçlerini kullanmaya odaklanmıştır. Bugün, çeşitli uygulama alanlarında bulanık mantık teorisini yoğun bir şekilde işgal eden çok sayıda araştırma vardır.
Yaygın bilgilerin kullanımı.
Bilgi ve bilgi, öğrenme süreciyle yakından bağlantılı olan ve kolaylıkla dört ana aşamaya ayrılabilen unsurlardır:
- 1. Aşama
Yetersizlik - bilinçsiz.
- 2. aşama
Beceriksizlik-rıza.
- Sahne 3
Yeterliğe rıza
- 4. aşama
Rekabet-bilinçsiz
Şimdi, bu öğrenme sürecinde, belirli bir anlamla saklanabilen minimum bir unsur olarak ve belirli bir bağlamla ilişkili olduğunda veri veya bilginin her zaman mevcut olduğundan bahsedilebilir. Gerçekleştirilip işlendiğinde bilginin başlangıcıdır. Bir veri seti her zaman bir amaca yönelik olacaktır ve bununla artık bilgi olarak adlandırılabilir. Şimdi, bu bilgiler sunulmak üzere metin türlerine göre sınıflandırılabilir. Bilginin gerçekten elde edilmesi ve uygulamaya konulup bilgiye dönüştürülebilmesi için daha önce sahip olunan bilgilerle karşılaştırılacağı ve ortak veya belirgin farklılıkların bulunacağı farklı zihinsel süreçlerden geçirilmesi,bu yeni pozisyonları veya önceki bilgileri tanımlayacaktır.
Bulanık mantık ile klasik mantık arasındaki karşıtlıklar.
Farklı mantıkların çatışabileceği birkaç nokta vardır, ancak belirli bir problem için, ikisinin bir kısmı veya bir kombinasyon söz konusu olabilir. Geleneksel küme teorisinde bir kümenin üyeliği bir Boolean yüklemi olarak tanımlanırken, bulanık küme teorisinde bir kümenin üyeliğinin olasılıkların dağılımı olarak temsil edilmesine izin verilir. Bulanık mantık, esas olarak insan mantığının davranışını taklit etme imkanı veren farklı küme teorilerinde büyük bir matematiksel temele sahiptir.
Bu bulanık bilgiler esas olarak belirsiz, belirsiz veya belirsiz bilgileri temsil etmek için kullanılır, yani ilk başta onu ölçülebilir olmayan somut bir şekilde tanımlamanın bir yolu yoktur. Boole mantığının tanımlarının dışında kalan kavramlar üzerinde işlemler gerçekleştirmek için kullanılır. Bulanık mantığın kullanılmasıyla, alt kümeler doğruluk ve yanlışlık dereceleri ile temsil edilebilir.
Her iki mantık arasındaki en zıt noktalar aşağıda sunulmuştur:
Temel özellikler.
Bulanık Mantık'ın, karmaşık bir sistemin davranışının tanımının tamamen kesin bir şekilde yapılamayacağından bahseden The Incompatibility Principle gibi ilkeleri izlediği için onu çok özel bir yöntem yapan bazı özellikleri vardır. Bu sorunu çözmek için Zadeh, doğru olmayan bilgileri titizlikle ve güvenilir bir şekilde işleyebilen ve aşağıdaki belirli özellikleri geliştiren bazı araçlar veya stratejiler edinme ihtiyacını ortaya çıkarır:
- Hatalı bilgi sunumu.
Bunun nedeni, bulanık küme teorisinin kullanımının önerilmesidir. Karmaşık sistemlerin deneyimlerini girdi ve çıktı ilişkilerinde "eğer öyleyse" türündeki koşullu önermeler aracılığıyla açıklamak.
- Doğru olmayan bilgiler hakkında çıkarım.
Yeni gerçekler elde etmek için sahip olduğunuz bilgileri birleştirebileceğiniz bir yola ihtiyacınız var. Bunun için yazar, genelleştirilmiş bir çıkarım yöntemine olan ihtiyacı belirler ve Bileşimsel Çıkarım Kuralı olarak bilinen şeyi ortaya koyar.
- Kesin mantık.
Herhangi bir mantıksal sistem bulanıklaştırılabildiğinden, belirli bir yaklaşık akıl yürütme durumu olarak görülebilir. Bulanık mantık yoluyla, insan bilgisi sistematik bir şekilde formüle edilebilir ve mühendislik sistemlerine kolayca dahil edilebilir.
- Bulanık kısıtlamalar.
Bulanık sistemler, bir yaklaşımın kullanılması gerektiğinden, kesin modelinin elde edilmesi zor olan sistemleri tanımlayabilmek için özellikle ilginçtir.
- çıkarımlar
Bu, belirsiz bir kısıt programlama süreci olarak görülebilir.
- kararlar
Karar destek sistemlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Bulanık mantık, eksik değerlere veya belirsiz bilgilere sahip kararların alınmasına izin verir.
Bulanık kümeler.
Bulanık bir küme, klasik mantıkta ele alınandan farklı olarak, içinde elemanların söz konusu kümelere ait olabileceği veya olmayabileceği kısmi üyelik derecelerine sahip elemanları içerebilen bir küme. Bu ölçekte, bir elemanın veya cihazın karakteristiğini belirlemek için ara noktaların yanı sıra karşılaştırmanın yapıldığı unsurlar etrafında belirli bir etki de ele alınabilir.
Üyelik fonksiyonu.
Bir setin elemanlarının aidiyet derecesini belirleyen bir eğridir. Yunanca µ harfi ile gösterilir ve 0 ile 1 değerleri arasında benimsenebilir.
Oysa bir dizi klasik mantıkta aşağıdaki grafik olurdu: (Bkz. PDF)
Grafik 1. Klasik mantık kullanımı (Gonzales, 2011)
Bulanık kümelere sahip bir sistemde aşağıdaki grafik bulunur: (Bkz. PDF)
Grafik 2. Bulanık kümelerin kullanımı (Gonzales, 2011)
Söylem evreni.
Değişkenlerin alabileceği değerler kümesidir. Dikkate alacağımız bu unsurlar kümesi. Ayrıca, gerçekte kesin ölçüm değerlerinden ziyade insan algısına dayanan herhangi bir değer olan bulanık bir değişken olduğunu da anlamak gerekir.
Sonuç.
Bu kavramın, bazı süreçlerin bir dereceye kadar tersine döndüğünü görerek uyarlanması çok kolaydır. Yani teknoloji, öncelikle ölçüm ve kontrol süreçlerini özerk bir şekilde yürütmeye dayanıyordu, yani bir makine, bir sistem veya bir sürecin kendine özgü özellikleri nedeniyle bir öğeyi veya ürünü algılayabilmesi. İyi ya da kötü, olan ya da olmayan, uyan ya da uymayan şeydi.
Ancak artık sadece iki sabit parametreye sahip olmak değil, aynı zamanda karar verilebilecek tüm farklı parametreleri daha “insani” bir şekilde anlamak da aranmaktadır.
Bununla birlikte, bunu bir sisteme, bir sürece, bir robota veya bazı dijital öğelere dahil etmek için, yüksek derecede geliştirme ve anlayışa sahip olabilir, bu yüzden Fuzzy Logic tanıtıldı.
Karar vermeyi kolaylaştıracak stratejilerin veya araçların geliştirilmesine izin veren ve ortaya çıkabilecek engellerin üstesinden gelebilen yeni bir konsept.
Tez önerisi
Organizasyonda ortaya çıkan ihtiyaçlara göre bulanık mantığa dayalı bir sistemin uygulanması.
amaç
Bir şirket içinde, belirli bir ihtiyacın özelliklerini karşılayan bir sistemi veya süreci tamamen yaygın bir yaklaşımla değerlendirin, geliştirin ve uygulayın.
Teşekkürler
Orizaba Teknoloji Enstitüsü'ne, İdari Mühendisliğin Temelleri konusunu öğreten Profesör Dr. Fernando Aguirre y Hernández'e öğrencileriyle paylaştığı tüm bilgiler ve öğrenim kültürünü teşvik eden İdari Mühendislik Yüksek Lisansına özel teşekkürler. CONACYT'e farklı programları ile Lisansüstü öğrencilerine sağladığı destek ve yarattığı fırsat alanları için teşekkür eder.
Bibliyografik referanslar
- GUILLERMO ALFREDO ARRIOJA CARRERA. (2011). Yaygın bilginin yönetimi. Orizaba, Meksika: İTO Guillermo Morales-Luna. (2002). DIFFUSED LOGIC, MEKSİKA GİRİŞ: CINVESTAV-IPN.JP Aurrand-Lions, L. Fournier, P. Jarri, et al. ISIS araç frenlemesi için bulanık kontrol uygulaması. Bulanık ve Nöronal Sistemler Bildirilerinde ve Vehicule uygulamalarında'91, 1991. LA Zadeh. Bulanık küme. Bilgi ve Kontrol, 8: 338–353, 1965. LA Zadeh. Karmaşık sistem analizine yeni bir yaklaşımın ana hatları. Sistem Adamı ve Sibernetikte IEEE İşlemi, 1: 28-44, 1973.Tomás Arredondo Vidal. (2014). Bulanık Mantığa Giriş. Meksika.
