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模糊精簡版

用於模糊邏輯控制的 FuzzyLite 函式庫指的是fuzzylite (C++)、 pyfuzzylite (Python) 和jfuzzylite (Java)。

FuzzyLite 庫的目標是遵循物件導向的程式設計模型，以最小化對外部程式庫的依賴，輕鬆設計和高效操作模糊邏輯控制器。

執照

fuzzylite獲得GNU GPL 3.0和商業用途專有授權的雙重授權。

強烈建議您透過購買QtFuzzyLite授權來支援 FuzzyLite 庫的開發。

QtFuzzyLite是最好的圖形使用者介面，可輕鬆即時設計和直接操作模糊邏輯控制器。適用於 Windows、Mac 和 Linux，其目標是大幅加快模糊邏輯控制器的設計速度，同時提供非常有用、功能齊全且美觀的使用者介面。請造訪 fuzzylite.com/downloads 免費下載並查看。

文件

請造訪fuzzylite.com/documentation

特徵

(6) 控制器：Mamdani、Takagi-Sugeno、Larsen、Tsukamoto、Inverse Tsukamoto、Hybrid

(25) 語言術語： (5)基本：三角形、梯形、長方形、離散、半橢圓形。 (8)擴充：Bell、Cosine、Gaussian、GaussianProduct、PiShape、SigmoidDifference、SigmoidProduct、Spike。 (7)邊：圓弧、二元、凹、坡、S 形、SShape、ZShape。 (3)函數：常數、線性、函數。 (2)特殊：聚合、激活。

(7) 活化方式：一般、比例、閾值、第一、最後、最低、最高。

(9) 連取與蘊涵（T-範數） ：Minimum、AlgebraicProduct、BoundedDifference、DrasticProduct、EinsteinProduct、HamacherProduct、Nilpotminum、LambdaNorm、FunctionNorm。

(11) 析取與聚合（S-範數） ：Maximum、AlgebraicSum、BoundedSum、DrasticSum、EinsteinSum、HamacherSum、NilpotMaximum、NormalizedSum、UnboundedSum、LambdaNorm、FunctionNorm。

(7) 去模糊物： (5)積分：質心、平分線、最小最大值、最大最大值、平均值。 (2)加權：WeightedAverage、WeightedSum。

(7) 模糊限制語：任何、不、非常、很少、有些、非常、功能。

(3)導入器：FuzzyLite語言fll 、模糊推理系統fis 、模糊控制語言fcl 。

(7) 導出器： C++ 、 Java 、FuzzyLite 語言fll 、FuzzyLite 資料集fld 、 R腳本、模糊推理系統fis 、模糊控制語言fcl 。

(30+)來自fuzzylite 、Octave 和 Matlab 的 Mamdani、Takagi-Sugeno、Tsukamoto 和混合控制器範例，每個範例均採用以下格式： C++ 、 Java 、 fll 、 fld 、 R 、 fis和fcl 。

例子

模糊精簡語言

 # 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);

手術

 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 ()));
}

編譯、連結和執行

一旦您有了用 C++ 編寫的引擎，您就可以對其進行編譯以建立連結到fuzzylite函式庫的可執行檔。連結可以是靜態的或動態的。基本上，靜態連結和動態連結之間的差異如下。

靜態連結將fuzzylite庫包含到可執行檔中，從而增加了其大小，但可執行檔不再需要存取fuzzylite庫檔。

動態連結不會將fuzzylite庫包含到可執行檔中，從而減少其大小，但可執行檔需要存取fuzzylite共享庫檔案。使用動態連結時，請確保共用程式庫檔案與執行檔位於同一目錄中，或可透過環境變數存取： 

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

視窗

在 Windows 中編譯引擎的命令如下：

C++11（預設） 

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

在 Unix 中編譯引擎的命令如下：

C++11（預設） 

 # 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

或者，您可以使用 CMake 建立連結到fuzzylite專案。請參閱範例/應用程式中提供的範例應用程式。

從源頭構建

您可以使用CMake (cmake.org) 從原始碼建立fuzzylite庫。

檢查.github/workflows了解詳細資訊。

Unix 

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

視窗

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

建築選項

提供以下建置選項：

-DFL_USE_FLOAT=ON使用fl::scalar資料類型作為float而不是double來建立二進位。預設情況下，二進位檔案是使用-DFL_USE_FLOAT=OFF的。如果fuzzylite是使用-DFL_USE_FLOAT=ON建構的，則連結到fuzzylite應用程式也需要指定此編譯標誌。

-DFL_CPP98=ON使用C++98功能而不是C++11建構二進位。預設情況下，二進位檔案是使用-DFL_CPP98=OFF建構的。如果您使用C++98 ，您將無法使用Benchmark類別對引擎的效能進行基準測試，並且將無法執行任何測試。

-DFL_BACKTRACE=OFF在發生錯誤時會停用回溯訊息。預設情況下，二進位檔案是使用-DFL_BACKTRACE=ON的。在 Windows 中，回溯資訊需要外部程式庫dbghelp ，該程式庫通常在您的系統中可用。

文件

fuzzylite的原始程式碼使用doxygen格式進行了很好的記錄，並且可以在 fuzzylite.com/documentation 上取得該文件。如果您想在本機上產生文檔，可以使用命令列doxygen Doxyfile從文件 Doxyfile 產生html文檔。文件將在docs資料夾中建立。

二進位檔案

從原始碼建置後，以下是將在Release模式下建立的相關二進位檔案。在Debug模式下，檔案名稱以-debug結尾（例如fuzzylite-debug.exe ）。

視窗

  • 控制台應用程式： fuzzylite.exe
  • 共享庫： fuzzylite.dll 、 fuzzylite.lib
  • 靜態庫： fuzzylite-static.lib

Linux

  • 控制台應用程式： fuzzylite
  • 共享庫： libfuzzylite.so
  • 靜態庫： libfuzzylite-static.a

蘋果

  • 控制台應用程式： fuzzylite
  • 共享庫： libfuzzylite.dylib
  • 靜態庫： libfuzzylite-static.a

安慰

fuzzylite的控制台應用程式可讓您匯入和匯出引擎。可以透過執行控制台二進位檔案來取得其用法。此外，控制台可以設定為互動模式。 FuzzyLite Interactive Console可讓您透過手動提供輸入值來評估給定控制器。透過指定輸入檔和輸出格式來觸發互動式控制台。例如，要與ObstacleAvoidance控制器交互，互動式控制台會如下啟動： 

fuzzylite -i ObstacleAvoidance.fll -of fld

貢獻

歡迎所有貢獻，只要遵循以下準則：

  • 原始碼與庫中的標準一致
  • 貢獻被正確記錄和測試，在適當的情況下提出問題
  • 貢獻已根據 FuzzyLite 許可證獲得許可

參考

如果您使用 FuzzyLite 庫，請在文章中引用以下參考文獻：

胡安·拉達-維萊拉。用於模糊邏輯控制的 FuzzyLite 庫，2018 年。

或使用bibtex ： 

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

fuzzylite® 是 FuzzyLite Limited 的註冊商標
jfuzzylite™ 是 FuzzyLite Limited 的商標
pyfuzzylite™ 是 FuzzyLite Limited 的商標
QtFuzzyLite™ 是 FuzzyLite Limited 的商標

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