Нечеткая ассоциативная матрица
 | Эта статья нуждается в дополнительных цитатах для проверки . ( январь 2021 г. ) |
Нечеткая ассоциативная матрица выражает правила нечеткой логики в табличной форме. Эти правила обычно принимают две переменные в качестве входных данных, четко отображая двумерную матрицу, хотя теоретически возможна матрица любого количества измерений. С точки зрения нейро-нечетких систем математическая матрица называется «нечеткой ассоциативной памятью», поскольку она хранит веса перцептрона. [1]
Приложения
[ редактировать ]В контексте программирования игрового ИИ нечеткая ассоциативная матрица помогает разрабатывать правила для неигровых персонажей. [2] Предположим, профессионалу поручено написать правила нечеткой логики для монстра видеоигры. В создаваемой игре сущности имеют две переменные: очки жизни (HP) и огневую мощь (FP):
| ХП/ФП | Очень мало ХП | Низкое здоровье | Среднее здоровье | Высокое здоровье | Очень высокое ХП |
|---|---|---|---|---|---|
| Очень слабый ФП | Отступление! | Отступление! | Защищать | Защищать | Защищать |
| Слабый ФП | Отступление! | Защищать | Защищать | Атака | Атака |
| Средний ФП | Отступление! | Защищать | Атака | Атака | Полная атака! |
| Высокий ФП | Отступление! | Защищать | Атака | Атака | Полная атака! |
| Очень высокий ФП | Защищать | Атака | Атака | Полная атака! | Полная атака! |
Это переводится как:
IF MonsterHP IS VeryLowHP AND MonsterFP IS VeryWeakFP THEN Retreat IF MonsterHP IS LowHP AND MonsterFP IS VeryWeakFP THEN Retreat IF MonsterHP IS MediumHP AND MonsterFP is VeryWeakFP THEN Defend
Несколько правил могут срабатывать одновременно, и часто так и происходит, поскольку различие между «очень низким» и «низким» нечетко. Если значение скорее «очень низкое», чем «низкое», то правило «очень низкого» вызовет более сильный ответ. Программа оценит все сработавшие правила и использует соответствующий метод дефаззификации для генерации фактического ответа.
Реализация этой системы может использовать либо матрицу, либо явную форму ЕСЛИ/ТО. Матрица упрощает визуализацию системы, но также делает невозможным добавление третьей переменной только для одного правила, поэтому она менее гибкая.
Определить набор правил
[ редактировать ]В матрице нет какой-либо внутренней закономерности. Создается впечатление, что правила были только что придуманы, и это действительно так. В этом одновременно и сила, и слабость нечеткой логики в целом. Часто бывает непрактично или невозможно найти точный набор правил или формул для решения конкретной ситуации. В достаточно сложной игре математик не сможет изучить систему и найти математически точный набор правил. Однако эта слабость присуща реалиям ситуации, а не самой нечеткой логике. Сила системы в том, что даже если одно из правил неверно, даже сильно неверно, другие правильные правила, скорее всего, также сработают и могут компенсировать ошибку.
Это не означает, что нечеткая система должна быть неряшливой. В зависимости от системы, небрежность может сойти с рук, но производительность будет ниже. Хотя правила довольно произвольны, их следует выбирать осторожно. Если возможно, эксперт должен определить правила, а наборы и правила следует тщательно протестировать и при необходимости доработать. В этом смысле нечеткая система похожа на экспертную систему . (Нечеткая логика также используется во многих настоящих экспертных системах.)
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Бегг, Резаул (28 февраля 2006 г.). Вычислительный интеллект для наук о движении: нейронные сети и другие новые методы: нейронные сети и другие новые методы . Идея Групп Инк (IGI). стр. 160–. ISBN 978-1-59140-838-3 .
- ^ Мэт Бакленд (2005). Программирование игрового ИИ на примере . Джонс и Бартлетт Обучение. стр. 431–. ISBN 978-1-55622-078-4 .
