Lógica difusa

La lógica difusa (fuzzy logic, en inglés) permite tomar decisiones más o menos intensas en función de grados intermedios de cumplimiento de una premisa; se adapta mejor al mundo real en el que vivimos, e incluso puede comprender y funcionar con nuestras expresiones, del tipo «hace mucho calor», «no es muy alto», «el ritmo del corazón está un poco acelerado», etc.En la teoría de conjuntos difusos se definen también las operaciones de unión, intersección, diferencia, negación o complemento, y otras operaciones sobre conjuntos (véase también subconjunto difuso), en los que se basa esta lógica.Bajo este fundamento se estudia específicamente cómo acondicionar el modelo sin condicionar la realidad.Las lógicas multivalentes se definen en general como aquellas que permiten valores intermedios entre la verdad absoluta y la falsedad total de una expresión.El segundo es el valor para el cual el dato hace casi inaceptable la afirmación correspondiente, por ejemplo pudiera establecerse a partir de 0.1.En general los modelos basados en LDC combinan la experiencia y el conocimiento con datos numéricos, por lo que puede ser visto como una “caja gris”.Los modelos basados en LD pueden verse como “cajas blancas”, dado que permiten ver su estructura explícitamente.Estos modelos pueden ser optimizados cuando se dispone de datos reales numéricos.La LDC entra a formar parte del arsenal de métodos para la evaluación multicriterio, adecuándose especialmente a aquellas situaciones en que el agente decisor puede describir verbalmente, frecuentemente en forma ambigua, la heurística que utiliza cuando ejecuta acciones de evaluación/clasificación multicriterio.Esta técnica se ha empleado con bastante éxito en la industria, principalmente en Japón, extendiéndose sus aplicaciones a multitud de campos.La primera vez que se usó de forma importante fue en el metro japonés, con excelentes resultados.Posteriormente se generalizó según la teoría de la incertidumbre desarrollada por el matemático y economista español Jaume Gil Aluja.Un ejemplo de decisión sería: Si hace muchísimo calor, entonces pongo el aire acondicionado al máximoAquí podemos observar un ejemplo de implementación en PROLOG:Con la lógica tradicional, las computadoras sólo pueden trabajar con dos valores, 0 o 1 o verdadero o falso; pero en lógica difusa se emplean métodos matemáticos para describir estados subjetivos, es decir, se asocia un valor concreto para ese estado y según ese valor el computador actúa de una manera u otra dependiendo de cómo esté programado para actuar.La lógica difusa es una rama de la inteligencia artificial que le permite a una computadora analizar información del mundo real en una escala entre lo falso y lo verdadero, manipula conceptos vagos, como "caliente" o "húmedo", y permite a los ingenieros construir dispositivos que juzgan la información difícil de definir.Los sistemas basados en lógica difusa imitan la forma en que toman decisiones los humanos, con la ventaja de ser mucho más rápidos.En la lógica difusa, se usan modelos matemáticos para representar nociones subjetivas, como caliente/tibio/frío, para valores concretos que puedan ser manipuladas por los ordenadores.Por ejemplo, si el aire acondicionado se encendiese al llegar a la temperatura de 30°, y la temperatura actual oscilase entre los 29°-30°, nuestro sistema de aire acondicionado estaría encendiéndose y apagándose continuamente, con el gasto energético que ello conllevaría.
Funcionamiento de un sistema de control difuso.