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FuzzyLite

As bibliotecas FuzzyLite para controle de lógica difusa referem-se a fuzzylite (C++), pyfuzzylite (Python) e jfuzzylite (Java).

O objetivo das Bibliotecas FuzzyLite é projetar facilmente e operar com eficiência controladores lógicos fuzzy seguindo um modelo de programação orientado a objetos com dependência mínima de bibliotecas externas.

Licença

fuzzylite tem licença dupla sob a GNU GPL 3.0 e sob uma licença proprietária para fins comerciais .

Você é fortemente encorajado a apoiar o desenvolvimento das Bibliotecas FuzzyLite adquirindo uma licença do QtFuzzyLite .

QtFuzzyLite é a melhor interface gráfica de usuário disponível para projetar e operar facilmente controladores lógicos fuzzy em tempo real. Disponível para Windows, Mac e Linux, seu objetivo é acelerar significativamente o design de seus controladores lógicos difusos, ao mesmo tempo que fornece uma interface de usuário muito útil , funcional e bonita . Por favor, baixe e confira gratuitamente em fuzzylite.com/downloads.

Documentação

Visite fuzzylite.com/documentation

Características

(6) Controladores : Mamdani, Takagi-Sugeno, Larsen, Tsukamoto, Tsukamoto Inverso, Híbrido

(25) Termos linguísticos : (5) Básico : Triângulo, Trapézio, Retângulo, Discreto, SemiElipse. (8) Estendido : Bell, Cosseno, Gaussiano, GaussianProduct, PiShape, SigmoidDifference, SigmoidProduct, Spike. (7) Arestas : Arco, Binário, Côncavo, Rampa, Sigmóide, SShape, ZShape. (3) Funções : Constante, Linear, Função. (2) Especial : Agregado, Ativado.

(7) Métodos de ativação : Geral, Proporcional, Limite, Primeiro, Último, Mais Baixo, Mais Alto.

(9) Conjunção e Implicação (Normas T) : Mínimo, AlgebraicProduct, BoundedDifference, DrasticProduct, EinsteinProduct, HamacherProduct, NilpotentMinimum, LambdaNorm, FunctionNorm.

(11) Disjunção e agregação (normas S) : Máximo, AlgebraicSum, BoundedSum, DrasticSum, EinsteinSum, HamacherSum, NilpotentMaximum, NormalizedSum, UnboundedSum, LambdaNorm, FunctionNorm.

(7) Defuzzificadores : (5) Integral : Centróide, Bissetriz, SmallestOfMaximum, LargestOfMaximum, MeanOfMaximum. (2) Ponderado : WeightedAverage, WeightedSum.

(7) Hedges : Qualquer, Não, Extremamente, Raramente, Um pouco, Muito, Função.

(3) Importadores : Linguagem FuzzyLite fll , Sistema de Inferência Fuzzy fis , Linguagem de Controle Fuzzy fcl .

(7) Exportadores : C++ , Java , FuzzyLite Language fll , FuzzyLite Dataset fld , script R , Fuzzy Inference System fis , Fuzzy Control Language fcl .

(30+) Exemplos de controladores Mamdani, Takagi-Sugeno, Tsukamoto e Hybrid de fuzzylite , Octave e Matlab, cada um incluído nos seguintes formatos: C++ , Java , fll , fld , R , fis e fcl .

Exemplo

Linguagem FuzzyLite 

 # 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);

Operação 

 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 ()));
}

Compilar, vincular e executar

Depois de ter um mecanismo escrito em C++, você pode compilá-lo para criar um arquivo executável vinculado à biblioteca fuzzylite . A vinculação pode ser estática ou dinâmica. Basicamente, as diferenças entre vinculação estática e dinâmica são as seguintes.

A vinculação estática inclui a biblioteca fuzzylite em seu arquivo executável, aumentando assim seu tamanho, mas o executável não precisa mais ter acesso aos arquivos da biblioteca fuzzylite .

A vinculação dinâmica não inclui a biblioteca fuzzylite em seu arquivo executável, reduzindo assim seu tamanho, mas o executável precisa ter acesso ao arquivo da biblioteca compartilhada fuzzylite . Ao usar a vinculação dinâmica, certifique-se de que os arquivos da biblioteca compartilhada estejam no mesmo diretório do executável ou sejam acessíveis por meio de variáveis ​​ambientais: 

rem Windows:
set PATH = " pathtofuzzylitereleasebin;%PATH% " 
 # Unix:
export LD_LIBRARY_PATH= " /path/to/fuzzylite/release/bin/: $LD_LIBRARY_PATH "

Windows

Os comandos para compilar seu motor no Windows são os seguintes:

C++11 (padrão) 

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

Unix

Os comandos para compilar seu motor em Unix são os seguintes:

C++11 (padrão) 

 # 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

Alternativamente, você pode usar o CMake para construir seu projeto vinculando ao fuzzylite . Por favor, consulte o exemplo de aplicação disponível em exemplos/aplicação.

Construindo a partir da fonte

Você pode construir a biblioteca fuzzylite a partir do código-fonte usando CMake (cmake.org).

Verifique .github/workflows para obter detalhes.

Unix 

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

Windows 

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

Opções de construção

As seguintes opções de construção disponíveis:

-DFL_USE_FLOAT=ON cria os binários usando o tipo de dados fl::scalar como float em vez de double . Por padrão, os binários são construídos usando -DFL_USE_FLOAT=OFF . Se fuzzylite for construído com -DFL_USE_FLOAT=ON , então os aplicativos vinculados ao fuzzylite também precisarão especificar esse sinalizador de compilação.

-DFL_CPP98=ON cria binários usando recursos C++98 em vez de C++11 . Por padrão, os binários são construídos usando -DFL_CPP98=OFF . Se você usar C++98 , não poderá avaliar o desempenho do seu mecanismo usando a classe Benchmark e não poderá executar nenhum dos testes.

-DFL_BACKTRACE=OFF desativa as informações de backtrace em caso de erros. Por padrão, os binários são construídos usando -DFL_BACKTRACE=ON . No Windows, as informações de backtrace requerem a biblioteca externa dbghelp , que geralmente está disponível em seu sistema.

Documentação

O código-fonte do fuzzylite está muito bem documentado usando a formatação doxygen , e a documentação está disponível em fuzzylite.com/documentation. Se quiser gerar a documentação localmente, você pode produzir a documentação html a partir do arquivo Doxyfile usando a linha de comando: doxygen Doxyfile . A documentação será criada na pasta docs .

Binários

Após compilar a partir do código-fonte, a seguir estão os binários relevantes que serão criados no modo Release . No modo Debug , os nomes dos arquivos terminam com -debug (por exemplo, fuzzylite-debug.exe ).

Windows

  • aplicativo de console: fuzzylite.exe
  • biblioteca compartilhada: fuzzylite.dll , fuzzylite.lib
  • biblioteca estática: fuzzylite-static.lib

Linux

  • aplicação de console: fuzzylite
  • biblioteca compartilhada: libfuzzylite.so
  • biblioteca estática: libfuzzylite-static.a

Mac

  • aplicação de console: fuzzylite
  • biblioteca compartilhada: libfuzzylite.dylib
  • biblioteca estática: libfuzzylite-static.a

Console

O aplicativo de console do fuzzylite permite importar e exportar seus motores. Seu uso pode ser obtido executando o binário do console. Além disso, o console pode ser configurado no modo interativo. O FuzzyLite Interactive Console permite avaliar um determinado controlador fornecendo manualmente os valores de entrada. O console interativo é acionado especificando um arquivo de entrada e um formato de saída. Por exemplo, para interagir com o controlador ObstacleAvoidance , o console interativo é iniciado da seguinte forma: 

fuzzylite -i ObstacleAvoidance.fll -of fld

Contribuindo

Todas as contribuições são bem-vindas, desde que sigam as seguintes diretrizes:

  • O código-fonte é consistente com os padrões da biblioteca
  • A contribuição é devidamente documentada e testada, levantando questões quando apropriado
  • A contribuição é licenciada sob a Licença FuzzyLite

Referência

Se você estiver usando as Bibliotecas FuzzyLite, cite a seguinte referência em seu artigo:

Juan Rada-Vilela. As bibliotecas FuzzyLite para controle de lógica fuzzy, 2018. URL https://fuzzylite.com.

Ou usando bibtex : 

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

fuzzylite® é uma marca registrada da FuzzyLite Limited
jfuzzylite™ é uma marca registrada da FuzzyLite Limited
pyfuzzylite™ é uma marca registrada da FuzzyLite Limited
QtFuzzyLite™ é uma marca registrada da FuzzyLite Limited

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