fuzzylite 다운로드 - fuzzylite 소스 코드 다운로드

퍼지라이트

퍼지 논리 제어용 FuzzyLite 라이브러리는 fuzzylite (C++), pyfuzzylite (Python) 및 jfuzzylite (Java)를 참조합니다.

FuzzyLite 라이브러리의 목표 는 외부 라이브러리에 대한 의존성을 최소화하면서 객체 지향 프로그래밍 모델에 따라 퍼지 논리 컨트롤러를 쉽게 설계하고 효율적으로 작동하는 것입니다.

특허

fuzzylite 는 GNU GPL 3.0 과 상업적 목적을 위한 독점 라이센스 에 따라 이중 라이센스를 받았습니다.

QtFuzzyLite 라이센스를 구매하여 FuzzyLite 라이브러리 개발을 지원하는 것이 좋습니다 .

QtFuzzyLite 는 퍼지 논리 컨트롤러를 실시간으로 쉽게 설계하고 직접 작동할 수 있는 최고의 그래픽 사용자 인터페이스입니다. Windows, Mac 및 Linux에서 사용할 수 있는 이 제품의 목표는 퍼지 논리 컨트롤러의 설계 속도를 크게 높이는 동시에 매우 유용 하고 기능적 이며 아름다운 사용자 인터페이스를 제공하는 것입니다. fuzzylite.com/downloads에서 무료로 다운로드하여 확인해 보세요.

선적 서류 비치

fuzzylite.com/documentation을 방문하세요.

특징

(6) 컨트롤러 : Mamdani, Takagi-Sugeno, Larsen, Tsukamoto, Inverse Tsukamoto, Hybrid

(25) 언어 용어 : (5) 기본 : 삼각형, 사다리꼴, 직사각형, 이산형, 반타원형. (8) 확장 : Bell, Cosine, Gaussian, GaussianProduct, PiShape, SigmoidDifference, SigmoidProduct, Spike. (7) 모서리 : 호, 이진, 오목, 램프, 시그모이드, SShape, ZShape. (3) 함수 : 상수, 선형, 함수. (2) 특수 : 집계, 활성화.

(7) 활성화 방법 : 일반, 비례, 임계값, 첫 번째, 마지막, 최저, 최고.

(9) 결합 및 함축(T-Norms) : 최소값, AlgebraicProduct, BoundedDifference, DrasticProduct, EinsteinProduct, HamacherProduct, NilpotentMinimum, LambdaNorm, FunctionNorm.

(11) 분리 및 집계(S-Norms) : Maximum, AlgebraicSum, BoundedSum, DrasticSum, EinsteinSum, HamacherSum, NilpotentMaximum, NormalizedSum, UnboundedSum, LambdaNorm, FunctionNorm.

(7) 역퍼지화기 : (5) 적분 : Centroid, Bisector, SmallestOfMaximum, LargestOfMaximum, MeanOfMaximum. (2) 가중 : WeightedAverage, WeightedSum.

(7) 헤지스 : 전혀, 아님, 매우, 드물게, 다소, 매우, 기능.

(3) 수입자 : FuzzyLite 언어 fll , 퍼지 추론 시스템 fis , 퍼지 제어 언어 fcl .

(7) 내보내기 : C++ , Java , FuzzyLite 언어 fll , FuzzyLite Dataset fld , R 스크립트, 퍼지 추론 시스템 fis , 퍼지 제어 언어 fcl .

(30개 이상) fuzzylite , Octave 및 Matlab의 Mamdani, Takagi-Sugeno, Tsukamoto 및 Hybrid 컨트롤러의 예는 각각 C++ , Java , fll , fld , R , fis 및 fcl 형식으로 포함되어 있습니다.

예

FuzzyLite 언어

 # File: ObstacleAvoidance.fll
Engine : ObstacleAvoidance
InputVariable : obstacle
  enabled : true
  range : 0.000 1.000
  lock-range : false
  term : left Ramp 1.000 0.000
  term : right Ramp 0.000 1.000
OutputVariable : mSteer
  enabled : true
  range : 0.000 1.000
  lock-range : false
  aggregation : Maximum
  defuzzifier : Centroid 100
  default : nan
  lock-previous : false
  term : left Ramp 1.000 0.000
  term : right Ramp 0.000 1.000
RuleBlock : mamdani
  enabled : true
  conjunction : none
  disjunction : none
  implication : AlgebraicProduct
  activation : General
  rule : if obstacle is left then mSteer is right
  rule : if obstacle is right then mSteer is left

 // File: ObstacleAvoidance.cpp
# include < fl/Headers.h >

fl::Engine* engine = fl::FllImporter().fromFile( " ObstacleAvoidance.fll " );

C++

 // File: ObstacleAvoidance.cpp
# include < fl/Headers.h >

using namespace fuzzylite ;

Engine* engine = new Engine;
engine-> setName ( " ObstacleAvoidance " );
engine-> setDescription ( " " );

InputVariable* obstacle = new InputVariable;
obstacle-> setName ( " obstacle " );
obstacle-> setDescription ( " " );
obstacle-> setEnabled ( true );
obstacle-> setRange ( 0.000 , 1.000 );
obstacle-> setLockValueInRange ( false );
obstacle-> addTerm ( new Ramp( " left " , 1.000 , 0.000 ));
obstacle-> addTerm ( new Ramp( " right " , 0.000 , 1.000 ));
engine-> addInputVariable (obstacle);

OutputVariable* mSteer = new OutputVariable;
mSteer -> setName ( " mSteer " );
mSteer -> setDescription ( " " );
mSteer -> setEnabled ( true );
mSteer -> setRange ( 0.000 , 1.000 );
mSteer -> setLockValueInRange ( false );
mSteer -> setAggregation ( new Maximum);
mSteer -> setDefuzzifier ( new Centroid( 100 ));
mSteer -> setDefaultValue (fl::nan);
mSteer -> setLockPreviousValue ( false );
mSteer -> addTerm ( new Ramp( " left " , 1.000 , 0.000 ));
mSteer -> addTerm ( new Ramp( " right " , 0.000 , 1.000 ));
engine-> addOutputVariable ( mSteer );

RuleBlock* mamdani = new RuleBlock;
mamdani-> setName ( " mamdani " );
mamdani-> setDescription ( " " );
mamdani-> setEnabled ( true );
mamdani-> setConjunction (fl::null);
mamdani-> setDisjunction (fl::null);
mamdani-> setImplication ( new AlgebraicProduct);
mamdani-> setActivation ( new General);
mamdani-> addRule (Rule::parse( " if obstacle is left then mSteer is right " , engine));
mamdani-> addRule (Rule::parse( " if obstacle is right then mSteer is left " , engine));
engine-> addRuleBlock (mamdani);

작업

 using namespace fuzzylite ;

std::string status;
if ( not engine-> isReady (&status))
    throw Exception( " [engine error] engine is not ready: n " + status, FL_AT);

InputVariable* obstacle = engine-> getInputVariable ( " obstacle " );
OutputVariable* steer = engine-> getOutputVariable ( " steer " );

for ( int i = 0 ; i <= 50 ; ++i){
    scalar location = obstacle-> getMinimum () + i * (obstacle-> range () / 50 );
    obstacle-> setValue (location);
    engine-> process ();
    FL_LOG ( " obstacle.input = " << Op::str (location) << 
        " => " << " steer.output = " << Op::str (steer-> getValue ()));
}

컴파일, 링크 및 실행

C++로 작성된 엔진이 있으면 이를 컴파일하여 fuzzylite 라이브러리에 연결되는 실행 파일을 생성할 수 있습니다. 연결은 정적이거나 동적일 수 있습니다. 기본적으로 정적 연결과 동적 연결의 차이점은 다음과 같습니다.

정적 링크는 fuzzylite 라이브러리를 실행 파일에 포함하므로 크기가 증가하지만 실행 파일은 더 이상 fuzzylite 라이브러리 파일에 액세스할 필요가 없습니다.

동적 링크는 fuzzylite 라이브러리를 실행 파일에 포함하지 않으므로 크기가 줄어들지만 실행 파일은 fuzzylite 공유 라이브러리 파일에 액세스할 수 있어야 합니다. 동적 연결을 사용할 때 공유 라이브러리 파일이 실행 파일과 동일한 디렉터리에 있거나 환경 변수를 통해 접근할 수 있는지 확인하세요.

rem Windows:
set PATH = " pathtofuzzylitereleasebin;%PATH% "

 # Unix:
export LD_LIBRARY_PATH= " /path/to/fuzzylite/release/bin/: $LD_LIBRARY_PATH "

윈도우

Windows에서 엔진을 컴파일하는 명령은 다음과 같습니다:

C++11(기본값)

rem static linking:
cl.exe ObstacleAvoidance.cpp fuzzylite - static .lib / Ipath / to / fuzzylite / EHsc / MD

rem dynamic linking:
cl.exe ObstacleAvoidance.cpp fuzzylite.lib / Ipath / to / fuzzylite / DFL_IMPORT_LIBRARY / EHsc / MD

C++98

rem static linking:
cl.exe ObstacleAvoidance.cpp fuzzylite - static .lib / Ipath / to / fuzzylite / DFL_CPP98 = ON / EHsc / MD

rem dynamic linking:
cl.exe ObstacleAvoidance.cpp fuzzylite.lib / Ipath / to / fuzzylite / DFL_IMPORT_LIBRARY / DFL_CPP98 = ON / EHsc / MD

유닉스

Unix에서 엔진을 컴파일하는 명령은 다음과 같습니다:

C++11(기본값)

 # static linking
g++ ObstacleAvoidance.cpp -o ObstacleAvoidance -I/path/to/fuzzylite -L/path/to/fuzzylite/release/bin -lfuzzylite-static --std=c++11

 # dynamic linking
g++ ObstacleAvoidance.cpp -o ObstacleAvoidance -I/path/to/fuzzylite -L/path/to/fuzzylite/release/bin -lfuzzylite

C++98

 # static linking
g++ ObstacleAvoidance.cpp -o ObstacleAvoidance -I/path/to/fuzzylite -L/path/to/fuzzylite/release/bin -lfuzzylite-static -DFL_CPP98=ON

 # dynamic linking
g++ ObstacleAvoidance.cpp -o ObstacleAvoidance -I/path/to/fuzzylite -L/path/to/fuzzylite/release/bin -lfuzzylite -DFL_CPP98=ON

CMake

또는 CMake를 사용하여 fuzzylite 에 연결되는 프로젝트를 빌드할 수 있습니다. 예제/애플리케이션에서 제공되는 예제 애플리케이션을 참조하세요.

소스에서 빌드

CMake (cmake.org)를 사용하여 소스에서 fuzzylite 라이브러리를 빌드할 수 있습니다.

자세한 내용은 .github/workflows 확인하세요.

유닉스

cmake -B build/ -G " Unix Makefiles "  .
cmake --build build/ --parallel
ctest --test-dir build/

윈도우

cmake -B build/ -G " NMake Makefiles " .
cmake --build build/
ctest --test-dir build/

건물 옵션

다음과 같은 건물 옵션을 사용할 수 있습니다:

-DFL_USE_FLOAT=ON fl::scalar 데이터 유형을 double 대신 float 로 사용하여 바이너리를 빌드합니다. 기본적으로 바이너리는 -DFL_USE_FLOAT=OFF 사용하여 빌드됩니다. fuzzylite -DFL_USE_FLOAT=ON 으로 빌드된 경우 fuzzylite 에 연결되는 애플리케이션도 이 컴파일 플래그를 지정해야 합니다.

-DFL_CPP98=ON C++11 대신 C++98 기능을 사용하여 바이너리를 빌드합니다. 기본적으로 바이너리는 -DFL_CPP98=OFF 사용하여 빌드됩니다. C++98 사용하는 경우 Benchmark 클래스를 사용하여 엔진 성능을 벤치마크할 수 없으며 어떤 테스트도 실행할 수 없습니다.

-DFL_BACKTRACE=OFF 오류 발생 시 역추적 정보를 비활성화합니다. 기본적으로 바이너리는 -DFL_BACKTRACE=ON 사용하여 빌드됩니다. Windows에서 역추적 정보를 사용하려면 일반적으로 시스템에서 사용할 수 있는 외부 라이브러리 dbghelp 필요합니다.

선적 서류 비치

fuzzylite 의 소스 코드는 doxygen 형식을 사용하여 매우 잘 문서화되어 있으며 문서는 fuzzylite.com/documentation에서 확인할 수 있습니다. 문서를 로컬에서 생성하려면 doxygen Doxyfile 명령줄을 사용하여 Doxyfile 파일에서 html 문서를 생성할 수 있습니다. 문서는 docs 폴더에 생성됩니다.

바이너리

소스에서 빌드한 후 Release 모드에서 생성되는 관련 바이너리는 다음과 같습니다. Debug 모드에서는 파일 이름이 -debug 로 끝납니다(예: fuzzylite-debug.exe ).

윈도우

콘솔 애플리케이션: fuzzylite.exe
공유 라이브러리: fuzzylite.dll , fuzzylite.lib
정적 라이브러리: fuzzylite-static.lib

리눅스

콘솔 애플리케이션: fuzzylite
공유 라이브러리: libfuzzylite.so
정적 라이브러리: libfuzzylite-static.a

스코틀랜드 사람

콘솔 애플리케이션: fuzzylite
공유 라이브러리: libfuzzylite.dylib
정적 라이브러리: libfuzzylite-static.a

콘솔

fuzzylite 의 콘솔 애플리케이션을 사용하면 엔진을 가져오고 내보낼 수 있습니다. 콘솔 바이너리를 실행하여 사용법을 얻을 수 있습니다. 또한 콘솔을 대화형 모드로 설정할 수 있습니다. FuzzyLite Interactive Console 하면 입력 값을 수동으로 제공하여 특정 컨트롤러를 평가할 수 있습니다. 대화형 콘솔은 입력 파일과 출력 형식을 지정하여 트리거됩니다. 예를 들어 ObstacleAvoidance 컨트롤러와 상호 작용하기 위해 대화형 콘솔은 다음과 같이 시작됩니다.

fuzzylite -i ObstacleAvoidance.fll -of fld

기여

다음 지침을 따른다면 모든 기여를 환영합니다.

소스 코드는 라이브러리의 표준과 일치합니다.
기여도가 적절하게 문서화되고 테스트되어 적절한 경우 문제가 제기됩니다.
기여는 FuzzyLite 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다.

참조

FuzzyLite 라이브러리를 사용하는 경우 기사에서 다음 참조를 인용하십시오.

후안 라다-빌렐라. 퍼지 논리 제어용 FuzzyLite 라이브러리, 2018. URL https://fuzzylite.com.

또는 bibtex 사용하여 :

 @misc { fl::fuzzylite ,
    author = { Juan Rada-Vilela } ,
    title = { The FuzzyLite Libraries for Fuzzy Logic Control } ,
    url = { https://fuzzylite.com } ,
    year = { 2018 }
}

fuzzylite®는 FuzzyLite Limited의 등록 상표입니다.
jfuzzylite™는 FuzzyLite Limited의 상표입니다.
pyfuzzylite™는 FuzzyLite Limited의 상표입니다.
QtFuzzyLite™는 FuzzyLite Limited의 상표입니다.

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