最优化和模糊逻辑

快捷方式: 差异，相似，杰卡德相似系数，参考。

最优化和模糊逻辑之间的区别

最优化 vs. 模糊逻辑

最优化，是应用数学的一个分支，主要研究以下形式的问题：. 模糊逻辑是处理部分真实概念的布林運算扩展。经典逻辑坚持所有事物（陈述）都可以用二元项（0或1，黑或白，是或否）来表达，而模糊逻辑用真实度替代了布尔真值。这些陈述表示实际上接近于日常人们的问题和語意陈述，因为“真实”和结果在多数时候是部分（非二元）的和/或不精确的（不准确的，不清晰的，模糊的）。 真实度经常混淆于概率。但是它们在概念上是不一样的；模糊真值表示在模糊定义的集合中的成员歸屬关系，而不是某事件或条件的可能度（likelihood）。要展示这种区别，考虑下列情节：Bob在有两个毗邻的屋子的房子中：厨房和餐厅。在很多情况下，Bob的状态是在事物“在厨房中”的集合内是完全明确的：他要么“在厨房中”要么“不在厨房中”。但Bob站在门口的时候怎么办呢？它可被认为是“部分的在厨房中”。量化这个部分陈述产生了一个模糊集合成员关系。比如，只有他的小脚趾在餐厅，我们可以说Bob是0.01“在厨房中”。只要Bob站在了门口，就没有事件（如抛硬币）能解决他完全的“在厨房中”或“不在厨房中”。模糊集合是基于集合的模糊定义而不是随机性。 模糊逻辑允许在包含0和1的它们之间集合成员关系值，同于黑和白之间的灰色，在它的语言形式中，有不精确的概念如"稍微"、"相当"和"非常"。特别是，它允许在集合中的部分成员关系。它有关于模糊集合和可能性理论。它是1965年卢菲特·泽德教授在加州大学伯克利分校介入的。 模糊逻辑尽管被广泛接受却是有争议的：它被某些控制工程师出于有效性和其他原因，和一些坚持概率论是不确定性的唯一严格描述的统计学家所拒绝。批評者認為它不是普通集合论的超集，因为成员函数是依据常规集合而定义的。.