Một bộ điều khiển logic mờ đƣợc thiết kế cho một ngó 4: bắc, nam, đụng và tõy nhƣ trong hỡnh.
Trong điều khiển đốn giao thụng hai biến đầu vào mờ đƣợc lựa chọn: lƣu lƣợng xe bờn đến (Arrival) và số lƣợng xe bờn hàng đợi (Queue). Nếu phớa bắc và phớa nam là màu xanh lỏ cõy thỡ hƣớng này sẽ là Arrival trong khi bờn phớa tõy và phớa đụng sẽ đƣợc coi nhƣ là Queue và ngƣợc lại. Biến ra mờ biến sẽ là gia hạn thời gian cần thiết cho ỏnh sỏng màu xanh lỏ cõy ở bờn đến (Extension). Nhƣ vậy dựa trờn cỏc điều kiện giao thụng hiện tại của cỏc luật mờ cú thể đƣợc xõy dựng sao cho đầu ra của bộ điều khiển mờ sẽ kộo dài hoặc khụng kộo dài thời gian của đốn màu xanh. Nếu khụng cú gia hạn thời gian trạng thỏi đốn xanh hiện tại, đốn giao thụng ngay lập tức sẽ thay đổi sang pha khỏc.
4.3.3.1. Hàm thuộc của biến vào và biến ra
Với bộ điều khiển tớn hiệu đốn giao thụng, cú 4 hàm thuộc cho mỗi biến vào và ra của hệ thống. Bảng sau chỉ ra cỏc biến mờ của cỏc biến Arrival, Queue và Extention, sử dụng chữ cỏi đầu để viết tắt cho cỏc biến mờ.
Arrival Queue Extention
Almost AN Very small VS Zero Z
Few F Small S Short S
Many MY Medium M Medium M
Biểu diễn hỡnh học cho cỏc hàm thuộc của biến vào trong hỡnh:
Hỡnh 4.5: Hàm thuộc biến mờ của biến vào Arrival
Hỡnh 4.6: Hàm thuộc biến mờ của biến vào Queue
Hỡnh 4.7: Hàm thuộc biến mờ của biến ra Extention
Trục y biểu diễn cho giỏ trị độ thuộc của mỗi biến mờ. Đối với cỏc biến vào mờ trờn trục x là một tớn hiệu cảm biến số lƣợng xe. Với biến ra là chiều dài thời gian đƣợc kộo dài trong vài giõy. Thiết kế cho cỏc hàm thuộc này đƣợc thực hiện theo quan sỏt của cỏc chuyờn gia hệ thống và mụi trƣờng. Tuy nhiờn, độ rộng và trọng tõm của cỏc hàm thuộc cú thể dễ dàng thay đổi và thiết kế lại theo cỏc điều kiện và trạng thỏi giao thụng khỏc nhau.
Vớ dụ nếu đƣờng giao nhau là quỏ tắc nghẽn, số lƣợng xe ụ tụ trong tập con mờ "Quỏ nhiều" hay "lớn" là cần đƣợc tăng lờn. Mặt khỏc, đƣờng giao nhau rộng và ớt nghẽn thỡ chiều rộng hàm thuộc cú thể đƣợc giảm bớt... Ta cú thể quan sỏt thấy rằng trong điều khiển logic mờ sự chuyển đổi từ một tập con mờ khỏc đƣợc thực hiện dễ dàng từ một hành động kiểm soỏt này sang hành động khỏc, vỡ thế, cần cú những những tập con mờ trựng nhau. Nếu khụng cú sự chồng chộo trong cỏc tập con mờ thỡ cỏc hành động kiểm soỏt sẽ bị tƣơng tự nhƣ điều khiển hóa tri ̣ hai (điều khiển từng bƣớc). Mặt khỏc nếu cú quỏ nhiều chồng chộo trong cỏc tập con mờ, sẽ cú rất nhiều việc mờ húa và điều này làm nhiễu cỏc hành động điều khiển
4.3.3.2. Bộ luật mờ
Cơ chế suy diễn trong cỏc bộ điều khiển logic mờ khỏ giống với quỏ trỡnh lập luận của con ngƣời. Dựa vào ý kiến cỏc chuyờn gia trong việc kiểm soỏt lƣu lƣợng nhiều hơn hoặc ớt hơn ta cú dạng luật theo cỏch sau:
IF giao thụng từ phớa bắc của thành phố là ĐễNG AND giao thụng từ phớa tõy là VẮNG
THEN thời gian cho phộp chuyển động giao thụng từ phớa bắc là DÀI. Hoặc 1 luật khỏc:
IF giao thụng từ phớa bắc của thành phố là TRUNG BèNH AND giao thụng từ phớa tõy là TRUNG BèNH
THEN cho phộp chuyển động của cả 2 bờn là BèNH THƢỜNG
Điểm mạnh của logic mờ là cú thể sử dụng cỏc lý luận gần đỳng trong cỏc quy tắc nhƣ ĐễNG, VẮNG, TRUNG BèNH, BèNH THƢỜNG, DÀI, v.v. Dựa vào thiết kế cỏc hàm thuộc mờ, cỏc biến nhƣ ngụn ngữ, mặc dự mờ trong tự nhiờn, nhƣng vẫn cú thể thực hiện trong mỏy tớnh thụng qua cụng nghệ logic mờ.
Trong phỏt triển bộ điều khiển logic mờ, chỳng ta sử dụng cỏc luật tƣơng tự nhƣ một số vớ dụ đƣợc đƣa ra dƣới đõy:
Nếu cú quỏ nhiều xe ụ tụ (TMY) ở phớa bờn đến và rất nhỏ, số lƣợng xe ụ tụ (VS) xếp hàng thỡ thời gian thờm cho đốn màu xanh là dài (L).
Nếu cú hầu nhƣ khụng cú xe ụ tụ (AN) ở phớa bờn đến và rất nhỏ số lƣợng xe ụ tụ (VS) ở bờn đợi thỡ khụng thờm thời gian đốn màu xanh (Z).
Cỏc luật này cú thể đƣợc rỳt ngắn nhƣ sau:
Nếu ARIVAL là TMY và QUEUE là VS THEN Extension là L NẾU ARIVAL là F và QUEUE là VS THEN Extension là S NẾU ARIVAL là AN và QUEUE là VS THEN Extension là Z
Trong đú "ARIVAL" và "QUEUE" là những giả thiết và "Extention" của đốn xanh là kết luận. Cỏc luật này cú thể dễ dàng phỏt triển theo cỏc điều kiện giao thụng tại ngó tƣ và để đơn giản ta biểu diễn cỏc quy tắc này trong một ma trận:
ARIVAL Q U E U E AN F MY TMY VS Z S M L S Z S M L M Z X S M L Z Z Z S
Tƣơng ứng với ma trận luật trờn cho ta bộ 16 luật điều khiển tớn hiệu đốn giao thụng trong hệ suy diễn mờ:
1. If (Arival is AN) and (QUEUE is VS) then (Extention is Z) 2. If (Arival is AN) and (QUEUE is S) then (Extention is Z) 3. If (Arival is AN) and (QUEUE is M) then (Extention is Z) 4. If (Arival is AN) and (QUEUE is L) then (Extention is Z) 5. If (Arival is F) and (QUEUE is VS) then (Extention is S) 6. If (Arival is F) and (QUEUE is S) then (Extention is S) 7. If (Arival is F) and (QUEUE is M) then (Extention is Z) 8. If (Arival is F) and (QUEUE is L) then (Extention is Z)
9. If (Arival is MY) and (QUEUE is VS) then (Extention is M) 10. If (Arival is MY) and (QUEUE is S) then (Extention is M) 11. If (Arival is MY) and (QUEUE is M) then (Extention is S) 12. If (Arival is MY) and (QUEUE is L) then (Extention is Z) 13. If (Arival is TMY) and (QUEUE is VS) then (Extention is L) 14. If (Arival is TMY) and (QUEUE is S) then (Extention is M) 15. If (Arival is TMY) and (QUEUE is M) then (Extention is M) 16. If (Arival is TMY) and (QUEUE is L) then (Extention is S) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Thiết kế hệ suy diễn với bộ luật trờn đõy vào FLT, cấu trỳc FIS dạng Mamdani – thuật toỏn 1 - sau khi thiết kế cú nội dung:
Name = traffic Type = mamdani NumInputs = 2 InLabels = Arival QUEUE NumOutputs = 1 OutLabels = Extention NumRules = 16 AndMethod = min OrMethod = max ImpMethod = min AggMethod = max DefuzzMethod = centroid
cho ta kết quả biểu diễn bằng hỡnh học nhƣ trong hỡnh 4.8.
Hỡnh 4.8: Biểu diễn hỡnh học của hệ suy diễn dạng Mamdani
Với hệ suy diễn trờn, nếu ỏp dụng phƣơng phỏp lập luận logic – thuật toỏn 2, kết quả xỏc định mức đốt của mỗi luật và việc tớch hợp cỏc tập mờ đầu ra khỏc đi sẽ cho kết quả nhƣ sau:
KẾT LUẬN
Sau thời gian nghiờn cứu và thực hiện đồ ỏn, dƣới sự hƣớng dẫn tận tỡnh của thầy giỏo PGS.TSKH. Bựi Cụng Cƣờng, em đó hoàn thành yờu cầu của luận văn tốt nghiệp là tỡm hiểu cỏc phộp toỏn cơ bản của logic mờ núi chung và một số quy trỡnh suy diễn mờ núi riờng. Luận văn đó đƣợc tập trung mở rộng tỡm hiểu cỏc phƣơng phỏp lập luận xấp xỉ trong hệ mờ dựa trờn cơ sở cỏc luật mờ, trong đú hệ mờ dạng TSK là một mụ hỡnh đƣợc tỡm hiểu cú nhiều ƣu điểm và tớnh năng mới.
Để hoàn thành đề tài trờn, em đó thực hiện: nghiờn cứu cỏc tài liệu cú liờn quan đến đề tài (xem danh mục tài liệu tham khảo); Tham gia sinh hoạt Xemina tại Viện Toỏn học Hà nội; Nghe cỏc buổi chuyờn đề tại khoa Toỏn ứng dụng, Đại học Bỏch Khoa Hà Nội; Tham dự hội thảo trƣờng thu "Hệ mờ và ứng dụng" lần thứ 1,2,3 tại Hà Nội; Tham khảo nghiờn cứu sử dụng phầm mềm Matlab… Một phần kết quả từ những nghiờn cứu bƣớc đầu này đó đƣợc trỡnh bày trong 03 bài bỏo (xem danh mục cụng trỡnh của tỏc giả).
Từ cỏc kết quả nghiờn cứu này cho phộp đƣa cỏc thuật toỏn suy diễn cài đặt vào trong cỏc bộ điều khiển mờ, khụng cần khảo sỏt lại cỏc đặc tớnh toỏn học chung của thuật toỏn nữa mà chỉ phải xột tới cỏc đặc điểm riờng của bài toỏn thực tế. Cỏc thuật toỏn này cú thể đƣợc kết hợp với mạng nơ-ron mờ hoặc đƣa vào cỏc ứng dụng trớ tuệ nhõn tạo (nhƣ hệ chuyờn gia, hệ hỗ trợ quyết định, ...) giỳp cho hệ thống suy diễn cho một kết quả đỳng đắn và chớnh xỏc hơn, phự hợp với yờu cầu của ngƣời chuyờn gia và yờu cầu thực tế của hệ thống suy diễn. Cỏc thuật toỏn này khi dựng bộ cụng cụ Simulink của Matlab cú thể đƣợc sử dụng để cài đặt vào bộ điều khiển với cỏc senso nhận tớn hiệu điều khiển bờn ngoài nhƣ cỏc biến đầu vào và cỏc giỏ trị ngƣỡng. Đõy là một ứng dụng đƣợc rất nhiều chuyờn gia trong cỏc ngành điện tử, cụng nghệ thụng tin qua tõm.
Tuy vậy, phần lớn cỏc kết quả đạt đƣợc trong quỏ trỡnh nghiờn cứu mới chỉ dừng lại ở mức độ lý thuyết và thử nghiệm. Để cú thể ỏp dụng đƣợc trong thực tế thỡ cũn cần phải khảo sỏt, phõn tớch kỹ và mụ hỡnh hoỏ đối với từng bài toỏn cụ thể. Đõy chớnh là bƣớc phỏt triển tiếp theo của đề tài mà do hạn chế về thời gian thực hiện và kiến thức của tỏc giả nờn cũn chƣa đƣợc triển khai. Ngoài ra, mở rộng bổ sung bộ cụng cụ Logic Mờ và kết hợp với bộ cụng cụ Neuron Network Toolbox trong Matlab sẽ là hƣớng phỏt triển tiếp theo của đề tài, với mong muốn tạo ra đƣợc cỏc bộ điều khiển, ứng dụng suy diễn Mờ vào trong nhiều lĩnh vực của khoa học và kỹ thuật.
DANH MỤC CễNG TRèNH CỦA TÁC GIẢ
1. Bựi Cụng Cƣờng và Hồ Khỏnh Lờ – Một số thuật toỏn suy diễn mờ và bộ cụng cụ Logic Mờ của Matlab (phần I) – Preprint 2002/17. Viện Toỏn học Hà Nội, 05/2002.
2. Bui Cong Cuong, Nguyen Hoang Phuong, Ho Khanh Le, Bui Truong Son and
Le Quang Phuc - Adding some new fuzzy Inference Methods to “Fuzzy Logic Toolbox” of Matlab. In Proceeding of the Third International conference on Intelligent technologies and Third Vietnam – Japan Symposium on Fuzzy Systems and Applications, INTECH/VJFUZZY’2002, CNRS, 2002, pp 143-148.
3. Bui Cong Cuong, Nguyen Hoang Phuong, Ho Khanh Le, Bui Truong Son, and
Koichi Yamada (2003) - Fuzzy Inference Methods Employing T-norm with threshold and their Implementation, J. Advanced computational Intelligence and Intel. Informatics 7(2003), N03, pp 362-369.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
1. Bựi Cụng Cƣờng và Nguyễn Doón Phƣớc (2001), Hệ Mờ, mạng Neuron và ứng dụng, NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội, 2001.
2. Bựi Cụng Cƣờng (2000), Kiến thức cơ sở của Hệ Mờ, Trƣờng thu “Hệ Mờ và ứng dụng” lần thứ nhất, Viện Toỏn học, Hà Nội, 8/2000.
3. Bựi Cụng Cƣờng và Hồ Khỏnh Lờ (2002), “Một số thuật toỏn suy diễn mờ và
bộ cụng cụ Logic Mờ của Matlab (phần I)” , Preprint 2002/17, Viện Toỏn học Hà Nội, 05/2002.
4. Đặng Minh Hoàng (2000), Đồ họa với Matlab5.3, NXB Thống kờ, TPHCM,
2000
5. Hồ Khỏnh Lờ (2002), Bước đầu tỡm hiểu và cài đặt bổ sung bộ cụng cụ Logic Mờ của Matlab, Đồ ỏn tốt nghiệp, Khoa cụng nghệ tin học, Viện Đại học Mở Hà Nội, 2002.
6. Phạm Văn Lợi (2001), Một số dạng suy rộng của phộp hội, phộp tuyển, phộp kộo theo trong logic mờ và một vài ứng dụng, Luận văn Thạc sỹ toỏn học, Viện toỏn học, 2001.
7. Phan Xuõn Minh, Nguyễn Doón Phƣớc (1997), Lý thuyết điều khiển Mờ, NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 1997.
8. Nguyễn Hoàng Phƣơng, Bựi Cụng Cƣờng, Nguyễn Doón Phƣớc, Phan Xuõn
Minh và Chu Văn Hỷ (1998), Hệ Mờ và ứng dụng, NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội, 1998.
9. Nguyễn Trọng Thuần (2000), Điều khiển Logic và ứng dụng, tr. 119-181, NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 2000
10. Nguyễn Hữu Tỡnh, Lờ Tấn Hựng, Phạm Thị Ngọc Yến, Nguyễn Thị Lan Hƣơng (2001), Cơ sở Matlab và ứng dụng, NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội, 2001. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tiếng Anh
11. Bui Cong Cuong (2002) – “Some Computing Procedure in Fuzzy System” - The Proceeding of the school on Scientific Computing and Applications, March 4-6, 2002, HCM University Technology, pp. 117-127.
12. Bui Cong Cuong, Nguyen Hoang Phuong, Ho Khanh Le, Bui Truong Son and
“Fuzzy Logic Toolbox” of Matlab”, Proceeding of the Third International conference on Intelligent technologies and Third Vietnam – Japan Symposium on Fuzzy Systems and Applications, INTECH/VJFUZZY’2002, CNRS, 2002, pp 143-148.
13. Bui Cong Cuong, Nguyen Hoang Phuong, Ho Khanh le, Bui Truong Son, and
Koichi Yamada (2003), “Fuzzy inference methods employing T-norm with threshold and their implementation”, J. Advanced computational Intelligence and Intel. Informatics, 7(2003), N03, pp 362-369.
14. Duane Hanselman, Bruce Littlefield (1996) – Mastering Matlab 5 – International Edition, 1996.
15. Jyh-Shing, Joger Jang (1993), “ANFIS: Adaptive - network – based fuzzy inference system”, IEEE transactions on systems, Man, and Cybernetic, Vol. 23, No. 3, May-June 1993.
16. Kok Khiang Tan, Marzuki Khalid and Rubiyah Yusof (1996), “Intelligent traffic lights control by fuzzy logic”, Malaysian Journal of Computer Science, Vol. 9 No. 2, December 1996, pp. 29-35. ISSN 0127-9084.
17. Matlab – Graph (User’s guide).
18. Nobuyuki NAKAJIMA (2001) , “ Fuzzy logics and t-norms”, Proceeding of the second Vietnam-Japan Symposium on Fuzzy Systems and Applications. VJFUZZY’2001, pp. 34- 39.
19. Sugeno, M. and Kang, G. T (1986). “Fuzzy modeling and control of multilayer incinerator”, Fuzzy Sets and Systems, Volume 18 , Issue 3 , Elsevier North-Holland (April 1986), pp. 329-346.
20. Ronald R.Yager and Dimitar P.Filev (1998), Sugeno, M. and Nguyen H. T. (Eds), “Fuzzy rule based models and apprroximate reasoning”, Fuzzy system: modelling and control, Kluwer Academic, Boston 1998, pp. 91-133.
21. Ronald R. Yager, Dimitar Filev (1993), “On the issue of defuzzification and selection based on a fuzzy set”, Fuzzy Sets and Systems, Volume 55, Issue 3, Elsevier North-Holland, 10 May 1993, pp. 255-271.