Дискретно-непрерывная математика. Кн. 0 : Алгоритмы. Ч. Генетические алгоритмы

В этой 
ипостаси они служат для сжатия данных. Сжатие данных с 
помощью слов является ключевым аспектом человеческих 
рассуждений и формирования понятий.
В нечеткой логике гранулирование информации лежит в основе 
понятий лингвистической переменной и нечетких правил типа «если, 
…, то» . Эти понятия были формально введены Заде в 1973 году в 
статье “Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов 
принятия решений”. Сегодня почти все приложения нечеткой логики 
используют эти понятия. С исторической точки зрения, следует 
заметить, что введение этих понятий было встречено со скептицизмом и 
враждебностью многими известными членами научного 
истеблишмента.
Важность нечетких правил связана с тем, что такие правила близки 
человеческой интуиции. В нечеткой логике нечеткие правила играют 
центральную роль 
в языке нечетких зависимостей и команд
(Fuzzy 
Dependency and Command Language, FDCL). С неформальной точки 
зрения, это как раз тот язык, который используется в большинстве 
приложений нечеткой логики.
При сравнении нечеткой логики с другими методологиями 

---

А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
37 
существенный момент, который часто не осознается, состоит в том, что 
исходной посылкой в решении, получаемом с помощью нечеткой 
логики, является человеческое решение. Таким образом, 
нечеткое 
логическое решение обычно представляет собой человеческое 
решение, выраженное в FDCL. 
Здесь вполне понятным примером 
может служить задача парковки автомобиля, в которой целью является 
установка автомобиля рядом с обочиной и почти параллельно ей. 
Нечетко-логическим решением проблемы парковки был бы набор 
нечетких «если-то»-правил, которые описывают то, как человек паркует 
автомобиль. Напротив, проблему парковки тяжело решить в контексте 
классического управления, поскольку в нем отправной точкой является 
не человеческое решение, а описание конечного состояния, начального 
состояния, ограничений и уравнений движения.