Основы теории нечетких множеств

Нечеткая логика

Разбить на страницы
Показывать лекцию целиком

В сочетании слов "нечеткий" и "логика" есть что-то необычное. Логика в обычном смысле слова есть представление механизмов мышления, то, что никогда не может быть нечетким, но всегда строгим и формальным. Однако математики, исследовавшие эти механизмы мышления, заметили, что в действительности существует не одна логика (например, булева), а столько, сколько мы пожелаем, потому что все определяется выбором соответствующей системы аксиом. Конечно, как только аксиомы выбраны, все утверждения, построенные на их основе, должны быть строго, без противоречий увязаны друг с другом согласно правилам, установленным в этой системе аксиом.

Человеческое мышление — это совмещение интуиции и строгости, которое, с одной стороны, рассматривает мир в целом или по аналогии, а с другой стороны — логически и последовательно и, значит, представляет собой нечеткий механизм. Законы мышления, которые мы захотели бы включить в программы компьютеров, должны быть обязательно формальными; законы мышления, проявляемые в диалоге человека с человеком — нечеткие. Можем ли мы поэтому утверждать, что нечеткая логика может быть хорошо приспособлена к человеческому диалогу? Да — если математическое обеспечение, разработанное с учетом нечеткой логики, станет операционным и сможет быть технически реализовано, то человеко-машинное общение станет намного более удобным, быстрым и лучше приспособленным к решению проблем.

Термин " нечеткая логика " используется обычно в двух различных значениях. В узком смысле, нечеткая логика — это логическое исчисление, являющееся расширением многозначной логики. В ее широком смысле, который сегодня является преобладающим в использовании, нечеткая логика равнозначна теории нечетких множеств. С этой точки зрения, нечеткая логика в узком смысле является разделом нечеткой логики в широком смысле.

Определение. Любая нечеткая переменная характеризуется тройкой$$\langle x, U, X\rangle,$$ где $$x$$ — название переменной, $$U$$ — универсальное множество, $$X$$ — нечеткое подмножество множества $$U$$, представляющее собой нечеткое ограничение на значение переменной $$u\in U$$, обусловленное $$x$$.

Используя аналогию с саквояжем, нечеткую переменную можно уподобить саквояжу с ярлыком, имеющим "мягкие" стенки. Тогда $$x$$ — надпись на ярлыке (название саквояжа), $$U$$ — список предметов, которые в принципе можно поместить в саквояж, а $$X$$ — часть этого списка, где для каждого предмета $$u$$ указано число $$\mu_{X}(u)$$, характеризующее степень легкости, с которой предмет можно поместить в саквояж $$x$$.

Рассмотрим теперь различные подходы к определению основных операций над нечеткими переменными, а именно конъюнкции, дизъюнкции и отрицания. Данные операции являются основными для нечеткой логики в том смысле, что все ее конструкции основываются на этих операциях. В настоящее время в нечеткой логике в качестве операций конъюнкции и дизъюнкции широко используют $$t$$ -нормы и $$t$$ -конормы, пришедшие в нечеткую логику из теории вероятностных метрических пространств. Они достаточно хорошо изучены и лежат в основе многих формальных построений нечеткой логики. В то же время расширение области приложений нечеткой логики и возможностей нечеткого моделирования вызывает необходимость обобщения этих операций. Одно направление связано с ослаблением их аксиоматики с целью расширения инструментария нечеткого моделирования. Другое направление обобщения операций конъюнкции и дизъюнкции нечеткой логики связано с заменой множества значений принадлежности $$[0,1]$$ на линейно или частично упорядоченное множество лингвистических оценок правдоподобности. Эти обобщения основных операций нечеткой логики, с одной стороны, вызываются необходимостью разработки экспертных систем, в которых значения истинности фактов и правил описываются экспертом или пользователем непосредственно в лингвистической шкале и носят качественный характер. С другой стороны, такие обобщения вызываются смещением направления активного развития нечеткой логики от моделирования количественных процессов, поддающихся измерению, к моделированию процессов мышления человека, где восприятие мира и принятие решений происходит на основе гранулирования информации и вычисления словами.

Естественным обобщением инволютивных операций отрицания нечеткой логики являются неиволютивные отрицания. Они представляют самостоятельный интерес и рассматриваются в нечеткой и других неклассических логиках. Необходимость исследования подобных операций отрицания вызывается также введением в рассмотрение обобщенных операций конъюнкции и дизъюнкции, связанных друг с другом с помощью операции отрицания.

Операции отрицания

Пусть множество значений функций принадлежности $$L$$ является линейно упорядоченным множеством с наименьшим 0 и наибольшим 1 элементами. Примером $$L$$ может служить интервал вещественных чисел $$[0,1]$$, шкала лингвистических оценок (например, L={"неправдоподобно", "малоправдоподобно", "средняя правдоподобность", "большая правдоподобность", "наверняка"}, шкала балльных оценок и др.

Определение. Операцией отрицания на $$L$$ называется функция $$n:L\to L$$, удовлетворяющая следующим условиям:

(О1) $$n(0)=1, n(1)=0$$ ;

(O2) $$x \le y \Rightarrow n(y) \le n(x)$$.

В зависимости от выполнения на $$L$$ дополнительных условий, рассматриваются следующие типы отрицаний:

  • Строгое отрицание: $$x < y \Rightarrow n(y)< n(x)$$ ;
  • Квазистрогое отрицание: $$[x<y \ n(x)=n(y)] \Rightarrow n(x),n(y)\in \{0,1\}$$ ;
  • Инволюция: $$n(n(x))=x$$ ;
  • Обычное отрицание: $$n(n(x)) \le x$$ ;
  • Слабое отрицание: $$x \le n(n(x))$$.
  • Слабое отрицание называется также интуиционистским отрицанием. Элемент $$x$$ из $$L$$ будет называться иволютивным элементом, если $$n(n(x))=x$$, в противном случае он будет называться неиволютивным. Отрицание будет называться неиволютивным, если $$L$$ содержит неиволютивные по этому отрицанию элементы.

    Элемент $$s\in L$$, удовлетворяющий условию $$n(s)=s$$, называется фиксированной точкой. Этот элемент будет центральным элементом (фокусом) $$L$$. Очевидно, что если фиксированная точка существует, то она единственна.

    Отрицание $$n$$ называется сжимающим в точке $$x\in L$$, если выполнено условие$$x \wedge n(x) \le n(n(x)) \le x \vee n(x).$$

    Отрицание называется сжимающим на $$L$$, если оно сжимающее в каждой точке множества $$L$$.

    Отрицание $$n$$ называется разжимающим в точке $$x\in L$$, если выполнено условие$$n(x) \wedge n(n(x)) \le x \le n(x)x \vee n(n(x)).$$

    Отрицание называется разжимающим на $$L$$, если оно является разжимающим в каждой точке множества $$L$$.

    Теорема Для любого отрицания $$n$$ любая точка $$x\in L$$ является либо сжимающей, либо разжимающей.

    Доказательство Пусть $$x\le n(x)$$, тогда из условия (О2) получим $$n(n(x))\le n(x)$$, откуда следует либо $$x\le n(n(x))\le n(x)$$, либо $$n(n(x))\le x\le n(x)$$. Аналогично, из $$n(x)\le x$$ получаем $$n(x)\le n(n(x))$$, и, следовательно, либо $$n(x)\le n(n(x))\le x$$, либо $$n(x)\le x\le n(n(x))$$

    Следствие Элемент $$x$$ является иволютивным тогда и только тогда, если он одновременно сжимающий и разжимающий.

    Используя математические методы, можно доказать, что элементы, порождаемые сжимающими и разжимающими отрицаниями в точках, представляют собой спирали, соответственно "закручиваемые внутрь" или "раскручиваемые наружу". Эти спирали либо бесконечные, либо в конечном случае имеют петлю на конце, состоящую из двух элементов, которые для сжимающих отрицаний могут совпадать, образуя неподвижную точку отрицания. Спирали, порождаемые разными элементами, либо вложены друг в друга, либо совпадают, начиная с некоторого элемента.

    На рис. 8.1 даны примеры сжимающего и разжимающего в точке $$x$$ отрицания. Элементы $$L$$ представлены вершинами соответствующего графа и упорядочены снизу вверх, в частности, $$y<x$$. Элементы y порождаются элементами $$x$$ так, что $$y=n(x)$$ для рис. 8.1(А) и $$y=n(n(x))$$ для рис. 8.1(Б).

    (рис 8.1)

    Рассмотрим простейшие примеры отрицаний. Во всех примерах предполагается, что $$L$$ содержит элементы, отличные от 0 и 1.

    Пример. "Все, что не истина и не ложь, является неопределенностью".$$n(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {1,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}} {x = 0;} \\ {c,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}} {x \notin \{ 0,1\} ;} \\ {0,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}} {x = 1.} \\ \end{array} } \right.$$ (рис 8.2) где $$c$$ — некоторый элемент из $$L$$ такой, что $$c\not\in \{0,1\}$$. Это отрицание является сжимающим, ни обычным, ни слабым, с фиксированной точкой.

    Пример. "Все, что не истина, есть ложь".$$n(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {1,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\quad x \ne 1;} \\ {0,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\quad x = 1.} \\ \end{array} } \right.$$ (рис 8.3) Это отрицание является обычным, разжимающим, квазистрогим, без фиксированной точки.

    Пример. "Все, что не ложь, есть истина".$$n(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {1,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\quad x = 0;} \\ {0,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\quad x \ne 0.} \\ \end{array} } \right.$$ (рис 8.4) Это отрицание является слабым, разжимающим, квазистрогим, без фиксированной точки.

    Пример. "Все или истина, или ложь".$$n(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {1,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\quad x < c;} \\ {0,} {\t{\char226}\;\t{\char239}\t{\char240}\t{\char238}\t{\char242}\t{\char232}\t{\char226}\t{\char237}\t{\char238}\t{\char236}\;\t{\char241}\t{\char235}\t{\char243}\t{\char247}\t{\char224}\t{\char229}.} \\ \end{array} } \right.$$ (рис 8.5) где $$c$$ — некоторый элемент из $$L$$ такой, что $$c\not\in \{0,1\}$$.

    Это отрицание является разжимающим, ни обычным, ни слабым, без фиксированной точки. Некоторые подходы к формализации нечеткой логики, основанные на подобной интерпретации, сводят ее к двузначной, используя $$c=0,5$$.

    Пример. Пусть $$L=\{a_{1}, a_{2},\ldots,a_{m}\}$$, где $$a_{i}<a_{i+1}$$.$$n(a_{k}) = a_{m-k+1}.$$ (рис 8.6) Это отрицание является иволютивным. При нечетном $$m=2p+1$$ фиксированной точкой отрицания является элемент $$s = a_{p+1}$$. Мера нечеткости на этом элементе принимает максимальное значение. При четном $$m = 2p$$ фиксированная точка отрицания отсутствует, фокус состоит из множества $$\{a_{p}, a_{p+1}\}$$, имеющих максимальную нечеткость.

    Операции конъюнкции и дизъюнкции

    Как отмечалось на предыдущих лекциях, операции конъюнкции $$\wedge = \min$$ и $$\vee = \max$$, введенные Заде, обладают почти всеми свойствами соответствующих булевых операций. Это позволяет легко обобщать для нечеткого случая многие понятия "четкой" логики. Однако с других точек зрения эти операции являются ограничительными. Возможность рассмотрения более "мягких" операций конъюнкции и дизъюнкции обсуждал еще Заде в своих первых работах.

    Целесообразность применения тех или иных операций конъюнкции и дизъюнкции в нечеткой логике может рассматриваться с разных позиций в зависимости от области приложения нечеткой логики.

    Во-первых, эти операции интересны с точки зрения моделирования лингвистических связок "и" и "или", используемых человеком. С одной стороны, операции $$\min$$ и $$\max$$ являются адекватными в порядковых шкалах, в которых обычно измеряются лингвистические оценки. Это обусловливает их широкое применение в нечетких лингвистических моделях. Однако, недостатком этих операций является то, что их результат равен значению одного операнда и не меняется при изменении значений второго операнда в определенном диапазоне величин. Например, $$0,2\wedge y = 0,2$$ для всех значений $$y\ge 0,2$$. Кроме того, в ряде экспериментальных работ было установлено, что операции $$\min$$ и $$\max$$ не являются достаточно удовлетворительными с точки зрения моделирования лингвистических связок. Это привело к появлению работ по разработке строго монотонных операций в порядковых шкалах, по настраиваемым на эксперта табличным операциям, а также стимулировало исследования по поиску новых операций конъюнкции и дизъюнкции.

    Во-вторых, расширение класса операций конъюнкции и дизъюнкции было вызвано необходимостью построения достаточно общих математических моделей, которые могли бы с единых позиций рассматривать, например, вероятностные и многозначные логики, различные методы принятия решений, обработки данных и т.д. Подобное расширение произошло в результате введения в рассмотрение недистрибутивных операций конъюнкции и дизъюнкции, известных под названием $$t$$ -норм и $$t$$ -конорм.

    Докажем, что условие дистрибутивности совместно с условиями монотонности и граничными условиями однозначно определяет операции Заде. Итак, пусть нам даны две операции $$\wedge$$ и $$\vee$$, удовлетворяющие следующим условиям:

  • Дистрибутивность:$$x \wedge (y \vee z) = (x \wedge y) \vee (x \wedge z),\quad x \vee (y \wedge z) = (x \vee y) \wedge (x \vee z).$$
  • Монотонность:$$x \leqslant z,\;y \leqslant u\quad \Rightarrow \quad x \wedge y \leqslant z \wedge u,\;x \vee y \leqslant z \vee u.$$
  • Граничные условия:$$x \wedge 1 = 1 \wedge x = x,\quad x \vee 0 = 0 \vee x = x.$$
  • Из монотонности и граничных условий следует выполнение условий:$$0 \wedge x = 0,\;\;1 \vee x = 1.$$

    Далее выводится условие идемпотентности дизъюнкции:$$x = x \wedge 1 = x \wedge (1 \vee 1) = (x \wedge 1) \vee (x \wedge 1) = x \vee x.$$

    И из$$\max (x,y) = \max (x,y) \vee \max (x,y) \geqslant x \vee y \geqslant \max (x \vee 0,0 \vee y) = \max (x,y)$$ следует $$\(x \vee y = \max (x,y).\)$$

    Аналогично выводится $$\(x \wedge y = \min (x,y).\)$$

    Установлено, что именно условие дистрибутивности является наиболее жестким ограничением на возможную форму операций конъюнкции и дизъюнкции. Удаление этого свойства из множества аксиом устраняет единственность операций $$\min$$ и $$\max$$ и дает возможность совершать построения широкого спектра нечетких связок. Свойство дистрибутивности очень важно в логике, так как оно дает возможность совершать эквивалентные преобразования логических форм из дизъюнктивной в конъюнктивную форму и обратно. Оно активно используется в процедурах минимизации логических функций, в процедурах логического вывода на основе принципа резолюции и т.п. Однако, во многих задачах такие преобразования логических форм не являются необходимыми, и поэтому оказалось, что свойство дистрибутивности может быть "довольно безболезненно" удалено из системы аксиом, определяющих нечеткие операции конъюнкции и дизъюнкции. Основной аксиомой для них является ассоциативность, и свойства этих операций во многом определяются общими свойствами ассоциативных функций и операций, активно изучающихся в математике.

    Простейшими примерами недистрибутивных операций являются следующие $$t$$ -нормы и $$t$$ -конормы:

    $$\(T_M (x,y) = \min \left\{ {x,y} \right\}\)$$ (минимум),

    $$\( \bot _M (x,y) = \max \left\{ {x,y} \right\}\)$$ (максимум),

    $$\(T_p (x,y) = x \cdot y\)$$ (произведение),

    $$\(\bot _p (x,y) = x + y - x \cdot y\)$$ (вероятностная сумма),

    $$\(T_L (x,y) = \max \left\{ {0,x + y - 1} \right\}\)$$ (t-норма Лукасевича),

    $$\( \bot _L (x,y) = \min \left\{ {1,x + y} \right\}\)$$ (t-конорма Лукасевича),

    $$\(T_D (x,y) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {0,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\;(x,y) \in [0,1) \times [0,1);} \\ {\min (x,y),} {\t{\char226}\;\t{\char239}\t{\char240}\t{\char238}\t{\char242}\t{\char232}\t{\char226}\t{\char237}\t{\char238}\t{\char236}\;\t{\char241}\t{\char235}\t{\char243}\t{\char247}\t{\char224}\t{\char229}.} \\ \end{array} } \right. \)$$ (сильное произведение),

    $$\( \bot _D (x,y) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {1,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\;(x,y) \in (0,1] \times (0,1];} \\ {\max (x,y),} {\t{\char226}\;\t{\char239}\t{\char240}\t{\char238}\t{\char242}\t{\char232}\t{\char226}\t{\char237}\t{\char238}\t{\char236}\;\t{\char241}\t{\char235}\t{\char243}\t{\char247}\t{\char224}\t{\char229}.} \\ \end{array} } \right. \)$$ (сильная сумма).

    Для любых $$t$$ -норм $$T$$ и $$t$$ -конорм $$\( \bot\)$$ выполняются следующие неравенства:$$T_D (x,y) \leqslant T(x,y) \leqslant T_M (x,y) \leqslant \; \bot _M (x,y) \leqslant \; \bot (x,y) \leqslant \; \bot _D (x,y).$$

    Таким образом, $$t$$ -нормы $$T_{D}$$ и $$T_{M}$$ являются минимальной и максимальной границами для всех $$t$$ -норм. Аналогично, $$t$$ -конормы $$\( \bot _M\) и \( \bot_D\)$$ являются минимальной и максимальной границами для всех $$t$$ -конорм. Эти неравенства очень важны для практического применения, так как они устанавливают границы возможного варьирования операций недистрибутивных конъюнкции и дизъюнкции.

    В-третьих, рассмотрение логических операций конъюнкции и дизъюнкции как вещественных функций, являющихся компонентами нечетких моделей процессов и систем, естественно вызывает необходимость рассмотрения широкого класса таких функций, увеличивающих гибкость моделирования. По этим причинам, в ряде приложений нечеткой логики некоторые аксиомы $$t$$ -норм и $$t$$ -конорм также оказались ограничительными. В частности, параметрические классы данных операций имеют достаточно сложный вид, затрудняющий их аппаратную реализацию и оптимизацию нечетких моделей по параметрам этих операций. Сложность параметрических классов конъюнкций и дизъюнкций определяется способом генерации этих операций, который фактически определяется условием ассоциативности. С этой точки зрения свойство ассоциативности может рассматриваться как ограничительное. В то же время, свойство коммутативности операций конъюнкции и дизъюнкции может рассматриваться как необязательное ограничение на эти операции, так как в общем случае в нечетких моделях операнды данных операций могут характеризовать переменные, по-разному влияющие на результат. Свойства ассоциативности и коммутативности являются важными, например, в нечетких моделях многокритериального принятия решений, поскольку одним из разумных требований, накладываемых на процедуры принятия решений, является их независимость от порядка рассмотрения альтернатив и критериев. Но для систем нечеткого вывода эти свойства не всегда являются необходимыми, особенно когда позиции переменных в нечетких правилах и процедуры обработки правил фиксированы, а также когда число входных переменных не превышает двух, что бывает во многих реальных приложениях нечетких моделей. По этой причине из определения нечетких операций конъюнкции и дизъюнкции могут быть удалены свойства коммутативности и ассоциативности так же, как это было ранее сделано со свойствами дистрибутивности.

    В качестве примера некоммутативных, неассоциативных операций дизъюнкции и конъюнкции можно привести следующие:$$\begin{gathered} T(x,y) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {\min (x,y),} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\;p \leqslant x\;\t{\char232}\t{\char235}\t{\char232}\;q \leqslant y;} \\ {0,} {\t{\char226}\;\t{\char239}\t{\char240}\t{\char238}\t{\char242}\t{\char232}\t{\char226}\t{\char237}\t{\char238}\t{\char236}\;\t{\char241}\t{\char235}\t{\char243}\t{\char247}\t{\char224}\t{\char229}.} \\ \end{array} } \right. \\ \bot (x,y) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {\max (x,y),} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\;p \geqslant x\;\t{\char232}\t{\char235}\t{\char232}\;q \geqslant y;} \\ {1,} {\t{\char226}\;\t{\char239}\t{\char240}\t{\char238}\t{\char242}\t{\char232}\t{\char226}\t{\char237}\t{\char238}\t{\char236}\;\t{\char241}\t{\char235}\t{\char243}\t{\char247}\t{\char224}\t{\char229}.} \\ \end{array} } \right. \end{gathered}$$

    Страницы:

    В сочетании слов "нечеткий" и "логика" есть что-то необычное. Логика в обычном смысле слова есть представление механизмов мышления, то, что никогда не может быть нечетким, но всегда строгим и формальным. Однако математики, исследовавшие эти механизмы мышления, заметили, что в действительности существует не одна логика (например, булева), а столько, сколько мы пожелаем, потому что все определяется выбором соответствующей системы аксиом. Конечно, как только аксиомы выбраны, все утверждения, построенные на их основе, должны быть строго, без противоречий увязаны друг с другом согласно правилам, установленным в этой системе аксиом.

    Человеческое мышление — это совмещение интуиции и строгости, которое, с одной стороны, рассматривает мир в целом или по аналогии, а с другой стороны — логически и последовательно и, значит, представляет собой нечеткий механизм. Законы мышления, которые мы захотели бы включить в программы компьютеров, должны быть обязательно формальными; законы мышления, проявляемые в диалоге человека с человеком — нечеткие. Можем ли мы поэтому утверждать, что нечеткая логика может быть хорошо приспособлена к человеческому диалогу? Да — если математическое обеспечение, разработанное с учетом нечеткой логики, станет операционным и сможет быть технически реализовано, то человеко-машинное общение станет намного более удобным, быстрым и лучше приспособленным к решению проблем.

    Термин " нечеткая логика " используется обычно в двух различных значениях. В узком смысле, нечеткая логика — это логическое исчисление, являющееся расширением многозначной логики. В ее широком смысле, который сегодня является преобладающим в использовании, нечеткая логика равнозначна теории нечетких множеств. С этой точки зрения, нечеткая логика в узком смысле является разделом нечеткой логики в широком смысле.

    Определение. Любая нечеткая переменная характеризуется тройкой$$\langle x, U, X\rangle,$$ где $$x$$ — название переменной, $$U$$ — универсальное множество, $$X$$ — нечеткое подмножество множества $$U$$, представляющее собой нечеткое ограничение на значение переменной $$u\in U$$, обусловленное $$x$$.

    Используя аналогию с саквояжем, нечеткую переменную можно уподобить саквояжу с ярлыком, имеющим "мягкие" стенки. Тогда $$x$$ — надпись на ярлыке (название саквояжа), $$U$$ — список предметов, которые в принципе можно поместить в саквояж, а $$X$$ — часть этого списка, где для каждого предмета $$u$$ указано число $$\mu_{X}(u)$$, характеризующее степень легкости, с которой предмет можно поместить в саквояж $$x$$.

    Рассмотрим теперь различные подходы к определению основных операций над нечеткими переменными, а именно конъюнкции, дизъюнкции и отрицания. Данные операции являются основными для нечеткой логики в том смысле, что все ее конструкции основываются на этих операциях. В настоящее время в нечеткой логике в качестве операций конъюнкции и дизъюнкции широко используют $$t$$ -нормы и $$t$$ -конормы, пришедшие в нечеткую логику из теории вероятностных метрических пространств. Они достаточно хорошо изучены и лежат в основе многих формальных построений нечеткой логики. В то же время расширение области приложений нечеткой логики и возможностей нечеткого моделирования вызывает необходимость обобщения этих операций. Одно направление связано с ослаблением их аксиоматики с целью расширения инструментария нечеткого моделирования. Другое направление обобщения операций конъюнкции и дизъюнкции нечеткой логики связано с заменой множества значений принадлежности $$[0,1]$$ на линейно или частично упорядоченное множество лингвистических оценок правдоподобности. Эти обобщения основных операций нечеткой логики, с одной стороны, вызываются необходимостью разработки экспертных систем, в которых значения истинности фактов и правил описываются экспертом или пользователем непосредственно в лингвистической шкале и носят качественный характер. С другой стороны, такие обобщения вызываются смещением направления активного развития нечеткой логики от моделирования количественных процессов, поддающихся измерению, к моделированию процессов мышления человека, где восприятие мира и принятие решений происходит на основе гранулирования информации и вычисления словами.

    Естественным обобщением инволютивных операций отрицания нечеткой логики являются неиволютивные отрицания. Они представляют самостоятельный интерес и рассматриваются в нечеткой и других неклассических логиках. Необходимость исследования подобных операций отрицания вызывается также введением в рассмотрение обобщенных операций конъюнкции и дизъюнкции, связанных друг с другом с помощью операции отрицания.

    Операции отрицания

    Пусть множество значений функций принадлежности $$L$$ является линейно упорядоченным множеством с наименьшим 0 и наибольшим 1 элементами. Примером $$L$$ может служить интервал вещественных чисел $$[0,1]$$, шкала лингвистических оценок (например, L={"неправдоподобно", "малоправдоподобно", "средняя правдоподобность", "большая правдоподобность", "наверняка"}, шкала балльных оценок и др.

    Определение. Операцией отрицания на $$L$$ называется функция $$n:L\to L$$, удовлетворяющая следующим условиям:

    (О1) $$n(0)=1, n(1)=0$$ ;

    (O2) $$x \le y \Rightarrow n(y) \le n(x)$$.

    В зависимости от выполнения на $$L$$ дополнительных условий, рассматриваются следующие типы отрицаний:

  • Строгое отрицание: $$x < y \Rightarrow n(y)< n(x)$$ ;
  • Квазистрогое отрицание: $$[x<y \ n(x)=n(y)] \Rightarrow n(x),n(y)\in \{0,1\}$$ ;
  • Инволюция: $$n(n(x))=x$$ ;
  • Обычное отрицание: $$n(n(x)) \le x$$ ;
  • Слабое отрицание: $$x \le n(n(x))$$.
  • Слабое отрицание называется также интуиционистским отрицанием. Элемент $$x$$ из $$L$$ будет называться иволютивным элементом, если $$n(n(x))=x$$, в противном случае он будет называться неиволютивным. Отрицание будет называться неиволютивным, если $$L$$ содержит неиволютивные по этому отрицанию элементы.

    Элемент $$s\in L$$, удовлетворяющий условию $$n(s)=s$$, называется фиксированной точкой. Этот элемент будет центральным элементом (фокусом) $$L$$. Очевидно, что если фиксированная точка существует, то она единственна.

    Отрицание $$n$$ называется сжимающим в точке $$x\in L$$, если выполнено условие$$x \wedge n(x) \le n(n(x)) \le x \vee n(x).$$

    Отрицание называется сжимающим на $$L$$, если оно сжимающее в каждой точке множества $$L$$.

    Отрицание $$n$$ называется разжимающим в точке $$x\in L$$, если выполнено условие$$n(x) \wedge n(n(x)) \le x \le n(x)x \vee n(n(x)).$$

    Отрицание называется разжимающим на $$L$$, если оно является разжимающим в каждой точке множества $$L$$.

    Теорема Для любого отрицания $$n$$ любая точка $$x\in L$$ является либо сжимающей, либо разжимающей.

    Доказательство Пусть $$x\le n(x)$$, тогда из условия (О2) получим $$n(n(x))\le n(x)$$, откуда следует либо $$x\le n(n(x))\le n(x)$$, либо $$n(n(x))\le x\le n(x)$$. Аналогично, из $$n(x)\le x$$ получаем $$n(x)\le n(n(x))$$, и, следовательно, либо $$n(x)\le n(n(x))\le x$$, либо $$n(x)\le x\le n(n(x))$$

    Следствие Элемент $$x$$ является иволютивным тогда и только тогда, если он одновременно сжимающий и разжимающий.

    Используя математические методы, можно доказать, что элементы, порождаемые сжимающими и разжимающими отрицаниями в точках, представляют собой спирали, соответственно "закручиваемые внутрь" или "раскручиваемые наружу". Эти спирали либо бесконечные, либо в конечном случае имеют петлю на конце, состоящую из двух элементов, которые для сжимающих отрицаний могут совпадать, образуя неподвижную точку отрицания. Спирали, порождаемые разными элементами, либо вложены друг в друга, либо совпадают, начиная с некоторого элемента.

    На рис. 8.1 даны примеры сжимающего и разжимающего в точке $$x$$ отрицания. Элементы $$L$$ представлены вершинами соответствующего графа и упорядочены снизу вверх, в частности, $$y<x$$. Элементы y порождаются элементами $$x$$ так, что $$y=n(x)$$ для рис. 8.1(А) и $$y=n(n(x))$$ для рис. 8.1(Б).

    (рис 8.1)

    Рассмотрим простейшие примеры отрицаний. Во всех примерах предполагается, что $$L$$ содержит элементы, отличные от 0 и 1.

    Пример. "Все, что не истина и не ложь, является неопределенностью".$$n(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {1,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}} {x = 0;} \\ {c,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}} {x \notin \{ 0,1\} ;} \\ {0,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}} {x = 1.} \\ \end{array} } \right.$$ (рис 8.2) где $$c$$ — некоторый элемент из $$L$$ такой, что $$c\not\in \{0,1\}$$. Это отрицание является сжимающим, ни обычным, ни слабым, с фиксированной точкой.

    Пример. "Все, что не истина, есть ложь".$$n(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {1,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\quad x \ne 1;} \\ {0,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\quad x = 1.} \\ \end{array} } \right.$$ (рис 8.3) Это отрицание является обычным, разжимающим, квазистрогим, без фиксированной точки.

    Пример. "Все, что не ложь, есть истина".$$n(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {1,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\quad x = 0;} \\ {0,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\quad x \ne 0.} \\ \end{array} } \right.$$ (рис 8.4) Это отрицание является слабым, разжимающим, квазистрогим, без фиксированной точки.

    Пример. "Все или истина, или ложь".$$n(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {1,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\quad x < c;} \\ {0,} {\t{\char226}\;\t{\char239}\t{\char240}\t{\char238}\t{\char242}\t{\char232}\t{\char226}\t{\char237}\t{\char238}\t{\char236}\;\t{\char241}\t{\char235}\t{\char243}\t{\char247}\t{\char224}\t{\char229}.} \\ \end{array} } \right.$$ (рис 8.5) где $$c$$ — некоторый элемент из $$L$$ такой, что $$c\not\in \{0,1\}$$.

    Это отрицание является разжимающим, ни обычным, ни слабым, без фиксированной точки. Некоторые подходы к формализации нечеткой логики, основанные на подобной интерпретации, сводят ее к двузначной, используя $$c=0,5$$.

    Пример. Пусть $$L=\{a_{1}, a_{2},\ldots,a_{m}\}$$, где $$a_{i}<a_{i+1}$$.$$n(a_{k}) = a_{m-k+1}.$$ (рис 8.6) Это отрицание является иволютивным. При нечетном $$m=2p+1$$ фиксированной точкой отрицания является элемент $$s = a_{p+1}$$. Мера нечеткости на этом элементе принимает максимальное значение. При четном $$m = 2p$$ фиксированная точка отрицания отсутствует, фокус состоит из множества $$\{a_{p}, a_{p+1}\}$$, имеющих максимальную нечеткость.

    Операции конъюнкции и дизъюнкции

    Как отмечалось на предыдущих лекциях, операции конъюнкции $$\wedge = \min$$ и $$\vee = \max$$, введенные Заде, обладают почти всеми свойствами соответствующих булевых операций. Это позволяет легко обобщать для нечеткого случая многие понятия "четкой" логики. Однако с других точек зрения эти операции являются ограничительными. Возможность рассмотрения более "мягких" операций конъюнкции и дизъюнкции обсуждал еще Заде в своих первых работах.

    Целесообразность применения тех или иных операций конъюнкции и дизъюнкции в нечеткой логике может рассматриваться с разных позиций в зависимости от области приложения нечеткой логики.

    Во-первых, эти операции интересны с точки зрения моделирования лингвистических связок "и" и "или", используемых человеком. С одной стороны, операции $$\min$$ и $$\max$$ являются адекватными в порядковых шкалах, в которых обычно измеряются лингвистические оценки. Это обусловливает их широкое применение в нечетких лингвистических моделях. Однако, недостатком этих операций является то, что их результат равен значению одного операнда и не меняется при изменении значений второго операнда в определенном диапазоне величин. Например, $$0,2\wedge y = 0,2$$ для всех значений $$y\ge 0,2$$. Кроме того, в ряде экспериментальных работ было установлено, что операции $$\min$$ и $$\max$$ не являются достаточно удовлетворительными с точки зрения моделирования лингвистических связок. Это привело к появлению работ по разработке строго монотонных операций в порядковых шкалах, по настраиваемым на эксперта табличным операциям, а также стимулировало исследования по поиску новых операций конъюнкции и дизъюнкции.

    Во-вторых, расширение класса операций конъюнкции и дизъюнкции было вызвано необходимостью построения достаточно общих математических моделей, которые могли бы с единых позиций рассматривать, например, вероятностные и многозначные логики, различные методы принятия решений, обработки данных и т.д. Подобное расширение произошло в результате введения в рассмотрение недистрибутивных операций конъюнкции и дизъюнкции, известных под названием $$t$$ -норм и $$t$$ -конорм.

    Докажем, что условие дистрибутивности совместно с условиями монотонности и граничными условиями однозначно определяет операции Заде. Итак, пусть нам даны две операции $$\wedge$$ и $$\vee$$, удовлетворяющие следующим условиям:

  • Дистрибутивность:$$x \wedge (y \vee z) = (x \wedge y) \vee (x \wedge z),\quad x \vee (y \wedge z) = (x \vee y) \wedge (x \vee z).$$
  • Монотонность:$$x \leqslant z,\;y \leqslant u\quad \Rightarrow \quad x \wedge y \leqslant z \wedge u,\;x \vee y \leqslant z \vee u.$$
  • Граничные условия:$$x \wedge 1 = 1 \wedge x = x,\quad x \vee 0 = 0 \vee x = x.$$
  • Из монотонности и граничных условий следует выполнение условий:$$0 \wedge x = 0,\;\;1 \vee x = 1.$$

    Далее выводится условие идемпотентности дизъюнкции:$$x = x \wedge 1 = x \wedge (1 \vee 1) = (x \wedge 1) \vee (x \wedge 1) = x \vee x.$$

    И из$$\max (x,y) = \max (x,y) \vee \max (x,y) \geqslant x \vee y \geqslant \max (x \vee 0,0 \vee y) = \max (x,y)$$ следует $$\(x \vee y = \max (x,y).\)$$

    Аналогично выводится $$\(x \wedge y = \min (x,y).\)$$

    Установлено, что именно условие дистрибутивности является наиболее жестким ограничением на возможную форму операций конъюнкции и дизъюнкции. Удаление этого свойства из множества аксиом устраняет единственность операций $$\min$$ и $$\max$$ и дает возможность совершать построения широкого спектра нечетких связок. Свойство дистрибутивности очень важно в логике, так как оно дает возможность совершать эквивалентные преобразования логических форм из дизъюнктивной в конъюнктивную форму и обратно. Оно активно используется в процедурах минимизации логических функций, в процедурах логического вывода на основе принципа резолюции и т.п. Однако, во многих задачах такие преобразования логических форм не являются необходимыми, и поэтому оказалось, что свойство дистрибутивности может быть "довольно безболезненно" удалено из системы аксиом, определяющих нечеткие операции конъюнкции и дизъюнкции. Основной аксиомой для них является ассоциативность, и свойства этих операций во многом определяются общими свойствами ассоциативных функций и операций, активно изучающихся в математике.

    Простейшими примерами недистрибутивных операций являются следующие $$t$$ -нормы и $$t$$ -конормы:

    $$\(T_M (x,y) = \min \left\{ {x,y} \right\}\)$$ (минимум),

    $$\( \bot _M (x,y) = \max \left\{ {x,y} \right\}\)$$ (максимум),

    $$\(T_p (x,y) = x \cdot y\)$$ (произведение),

    $$\(\bot _p (x,y) = x + y - x \cdot y\)$$ (вероятностная сумма),

    $$\(T_L (x,y) = \max \left\{ {0,x + y - 1} \right\}\)$$ (t-норма Лукасевича),

    $$\( \bot _L (x,y) = \min \left\{ {1,x + y} \right\}\)$$ (t-конорма Лукасевича),

    $$\(T_D (x,y) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {0,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\;(x,y) \in [0,1) \times [0,1);} \\ {\min (x,y),} {\t{\char226}\;\t{\char239}\t{\char240}\t{\char238}\t{\char242}\t{\char232}\t{\char226}\t{\char237}\t{\char238}\t{\char236}\;\t{\char241}\t{\char235}\t{\char243}\t{\char247}\t{\char224}\t{\char229}.} \\ \end{array} } \right. \)$$ (сильное произведение),

    $$\( \bot _D (x,y) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {1,} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\;(x,y) \in (0,1] \times (0,1];} \\ {\max (x,y),} {\t{\char226}\;\t{\char239}\t{\char240}\t{\char238}\t{\char242}\t{\char232}\t{\char226}\t{\char237}\t{\char238}\t{\char236}\;\t{\char241}\t{\char235}\t{\char243}\t{\char247}\t{\char224}\t{\char229}.} \\ \end{array} } \right. \)$$ (сильная сумма).

    Для любых $$t$$ -норм $$T$$ и $$t$$ -конорм $$\( \bot\)$$ выполняются следующие неравенства:$$T_D (x,y) \leqslant T(x,y) \leqslant T_M (x,y) \leqslant \; \bot _M (x,y) \leqslant \; \bot (x,y) \leqslant \; \bot _D (x,y).$$

    Таким образом, $$t$$ -нормы $$T_{D}$$ и $$T_{M}$$ являются минимальной и максимальной границами для всех $$t$$ -норм. Аналогично, $$t$$ -конормы $$\( \bot _M\) и \( \bot_D\)$$ являются минимальной и максимальной границами для всех $$t$$ -конорм. Эти неравенства очень важны для практического применения, так как они устанавливают границы возможного варьирования операций недистрибутивных конъюнкции и дизъюнкции.

    В-третьих, рассмотрение логических операций конъюнкции и дизъюнкции как вещественных функций, являющихся компонентами нечетких моделей процессов и систем, естественно вызывает необходимость рассмотрения широкого класса таких функций, увеличивающих гибкость моделирования. По этим причинам, в ряде приложений нечеткой логики некоторые аксиомы $$t$$ -норм и $$t$$ -конорм также оказались ограничительными. В частности, параметрические классы данных операций имеют достаточно сложный вид, затрудняющий их аппаратную реализацию и оптимизацию нечетких моделей по параметрам этих операций. Сложность параметрических классов конъюнкций и дизъюнкций определяется способом генерации этих операций, который фактически определяется условием ассоциативности. С этой точки зрения свойство ассоциативности может рассматриваться как ограничительное. В то же время, свойство коммутативности операций конъюнкции и дизъюнкции может рассматриваться как необязательное ограничение на эти операции, так как в общем случае в нечетких моделях операнды данных операций могут характеризовать переменные, по-разному влияющие на результат. Свойства ассоциативности и коммутативности являются важными, например, в нечетких моделях многокритериального принятия решений, поскольку одним из разумных требований, накладываемых на процедуры принятия решений, является их независимость от порядка рассмотрения альтернатив и критериев. Но для систем нечеткого вывода эти свойства не всегда являются необходимыми, особенно когда позиции переменных в нечетких правилах и процедуры обработки правил фиксированы, а также когда число входных переменных не превышает двух, что бывает во многих реальных приложениях нечетких моделей. По этой причине из определения нечетких операций конъюнкции и дизъюнкции могут быть удалены свойства коммутативности и ассоциативности так же, как это было ранее сделано со свойствами дистрибутивности.

    В качестве примера некоммутативных, неассоциативных операций дизъюнкции и конъюнкции можно привести следующие:$$\begin{gathered} T(x,y) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {\min (x,y),} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\;p \leqslant x\;\t{\char232}\t{\char235}\t{\char232}\;q \leqslant y;} \\ {0,} {\t{\char226}\;\t{\char239}\t{\char240}\t{\char238}\t{\char242}\t{\char232}\t{\char226}\t{\char237}\t{\char238}\t{\char236}\;\t{\char241}\t{\char235}\t{\char243}\t{\char247}\t{\char224}\t{\char229}.} \\ \end{array} } \right. \\ \bot (x,y) = \left\{ {\begin{array}{*{20}c} {\max (x,y),} {\t{\char229}\t{\char241}\t{\char235}\t{\char232}\;p \geqslant x\;\t{\char232}\t{\char235}\t{\char232}\;q \geqslant y;} \\ {1,} {\t{\char226}\;\t{\char239}\t{\char240}\t{\char238}\t{\char242}\t{\char232}\t{\char226}\t{\char237}\t{\char238}\t{\char236}\;\t{\char241}\t{\char235}\t{\char243}\t{\char247}\t{\char224}\t{\char229}.} \\ \end{array} } \right. \end{gathered}$$

    Вернуться к учебному плану