Yapay-Zeka.Org
   [ Ana Sayfa ]   [ Ansiklopedi ]   [ Kitaplar ]   [ Makaleler ]   [ Dosya Arşivi ]   [ Sık Sorulanlar ]   [ Giriş ]   [ Üye ol ]  
Sitede Ara
Web'de Ara
"Gerçek bilgiye ulaşmanın ilk adımı; sağlıklı insan aklının dahi algılamarının yanlışlığı nedeniyle çok yanıldığını öğrenmekten geçer."
Destekliyoruz:


[Yapay Zeka Ansiklopedisi :: Bu sayfa]  

Bulanık Mantık (Fuzzy Logic)

Bulanık mantık (Fuzzy Logic) kavramı ilk kez 1965 yılında California Berkeley Üniversitesinden Azeri bilim adamı Prof. Lütfü A.Zade'in bu konu üzerindeki araştırmalarına ait ilk makallelerini yayınlamasıyla duyuldu. O tarihten sonra önemi gittikçe artarak günümüze kadar gelen bulanık mantık, belirsizliklerin anlatımı ve belirsizliklerle çalışılabilmesi için kurulmuş katı bir matematik düzen olarak tanımlanabilir. Bilindiği gibi istatistikte ve olasılık kuramında, belirsizliklerle değil kesinliklerle çalışılır ama insanın yaşadığı ortam daha çok belirsizliklerle doludur. Bu yüzden insanoğlunun sonuç çıkarabilme yeteneğini anlayabilmek için belirsizliklerle çalışmak gereklidir.

Bulanık mantık ile klasik mantık (aristo mantığı) arasındaki temel fark klasik mantığın önermelerin sadece aşırı uç değerleri kullanmasıdır. Aristo mantığında bilindiği gibi bir şey ya A kümesinin elemanıdır yada değildir. Başka bir deyişle ya siyah ya da beyazdır. Gerçek dünyada ise tam siyah veya tam beyazı bulamazsınız. Bulanık mantık ise gerçek hayata uygun olarak hemen hemen tamamıyla grilerle çalışır. Çok uç durumlarda siyah veya beyaz vardır.

Klasik mantık yöntemleriyle karmaşık sistemleri modellemek ve kontrol etmek işte bu yüzden zordur, çünkü veriler tam ve net olmalıdır. Bulanık mantık kişiyi bu zorunluluktan kurtarır ve daha niteliksel bir tanımlama olanağı sağlar. Bir kişi için 38,5 yaşında demektense sadece orta yaşlı demek bir çok uygulama için yeterli bir veridir. Böylece azımsanamayacak ölçüde bir bilgi indirgenmesi söz konusu olacak ve matematiksel bir tanımlama yerine daha kolay anlaşılabilen niteliksel bir tanımlama yapılabilecektir.

Bulanık kuramının merkez kavramı bulanık (fuzzy) kümeleridir. Küme kavramı kulağa biraz matematiksel gelebilir ama anlaşılması kolaydır. Örneğin "orta yaş" kavramını inceleyerek olursak, bu kavramın sınırlarının kişiden kişiye değişiklik gösterdiğini görürüz. Kesin sınırlar söz konusu olmadığı için kavramı matematiksel olarak da kolayca formüle edemeyiz. Ama genel olarak 35 ile 55 yaşları orta yaşlılık sınırları olarak düşünülebilir. Bu kavramı grafik olarak ifade etmek istediğimizde karşımıza çan eğrisi gibi bir eğri çıkacaktır. Bu eğriye "aitlik eğrisi" adı verilir ve kavram içinde hangi değerin hangi ağırlıkta olduğunu gösterir.

Bir bulanık küme kendi aitlik fonksiyonu ile açık olarak temsil edilebilir. Aitlik fonksiyonu 0 ile 1 arasındaki her değeri alabilir. Böyle bir aitlik fonksiyonu ile "kesinlikle ait" veya "kesinlikle ait değil" arasında istenilen incelikte ayarlama yapmak mümkündür.

Bulanık mantıkta önemli bir diğer kavramda dilsel değişken kavramıdır. Dilsel değişken "sıcak" veya "soğuk" gibi sözcükler ve ifadelerle tanımlanabilen değişkenlerdir. Bir dilsel değişkenin değerleri bulanık kümeler ile ifade edilir. Örneğin oda sıcaklığı dilsel değişkeni için "sıcak", "soğuk" ve "çok sıcak" ifadeleri kullanılabilir. Bu üç ifadenin her biri ayrı ayrı bulanık kümeler ile modellenir.

Bulanık mantığın sağladığı en büyük fayda ise "insana özgü tecrübe ile öğrenme" olayının kolayca modellenebilmesi ve belirsiz kavramların bile matematiksel olarak ifade edilebilmesine olanak tanımasıdır. Bu nedenle doğrusal olmayan sistemlere yaklaşım yapabilmek için özellikle uygundur. Bunun için kural tabanı oluşturulur. Kural tabanı incelenen konuya ilişkin insanlığın o güne kadar edindiği tüm gözlem, deneyim ve matematiksel bağıntıları yani tüm bilgiyi içermelidir. Kural tabanı ne kadar iyi ve geniş hazırlanırsa o kadar hassas ve doğru sonuçlar elde edilir.

Bulanık Mantık İşlemcisi (fuzzy process controller) olarak isimlendirilen özel amaçlı bulanık mantık mikroişlemci yongasının üretilmesine çalışılmaktadır.

Bulanık mantık fotoğraf makineleri, çamaşır makineleri, klimalar ve otomatik iletim hatları gibi uygulamalarda kullanılmaktadır. Bundan başka uzay araştırmaları ve havacılık endüstrisinde de kullanılmaktadır. TAI'de araştırma geliştirme kısmında bulanık mantık konusunda çalışmalar yapılmaktadır. Yine bir başka uygulama olarak otomatik civatalamaların değerlendirilmesinde bulanık mantık kullanılmaktadır. Bulanık mantık yardımıyla civatalama kalitesi belirlenmekte, civatalama tekniği alanında bilgili olmayan kişiler açısından konu şeffaf hale getirilmektedir. Burada bir uzmanın değerlendirme sınırlarına erişilmekte ve hatta geçilmektedir.

Bulanık mantığın da klasik mantıkta olduğu gibi işleçleri (operator) vardır, örneğin VE, VEYA, DEĞİL gibi. Ancak bunlar kendine has işlemlerdir mesela -başka yaklaşımlarda olmasına rağmen VE işlemi- genelde çarpma olarak ifade edilir, DEĞİL işlemi de birden çıkarma şeklinde ifade edilir. Bunlar;

VE: A=0.2 B=0.8 => A VE B = (A) * (B) = 0.2 * 0.8 = 0.16 DEĞİL: A=0.4 => A DEĞİL = 1-(A) = 1 - 0.4 = 0.6

şeklinde örneklenebilir. Ancak bunlar en basit yaklaşımlardır. YSA ve Bulanık Mantık tekniklerinin beraber kullanımı ile daha etkili sistemler tasarlamak mümkündür, ancak bu işlem ortaya çıkan sitemi çok yavaşlatmaktadır ve henüz bu tekniklerin birleştirilmesi yöntemi geliştirme ve test aşamalarındadır, aslında YSA algoritmaları da her gün hızla güncellenmektedir. Yani bu konuların -mesela özyineleme ya da arama gibi- tam olarak oturdukları söylenemez, fakat başarılı uygulamaları da mevcuttur.

Kaynaklar

  • http://parduscu.sitemynet.com/ulusoyab/id2.htm
  • Son değişme: 08.01.07 yazan
    Yapay-Zeka.org sayfalarında bulunan bilgi ve belgelerin, kaynak gösterilmek koşulu ile GÖBL çerçevesinde kullanılması serbesttir. XOOPS'a teşekkürler.