Применение импликации Заде при проектировании нечеткого контроллера

Авторы

  • Ш.А. Ахмедов Азербайджанский государственный университет нефти и промышленности (Баку,Азербайджан)

DOI:

https://doi.org/10.52171/herald.422

Ключевые слова:

нечеткая логика, импликация Заде, нечеткий контроллер, нечеткое рассуждение, функция принадлежности, управление светофора

Аннотация

В статье исследуется проблема управления светофорными сигналами в рамках подхода нечеткой логики, при этом особое внимание уделяется применению нечеткой импликации Заде. Быстрое развитие искусственного интеллекта требует обработки информации различного характера. В настоящее время математическая основа искусственного интеллекта базируется на бинарной логике и теории вероятностей, что приводит к потере информации. Согласно научной литературе, одной из теорий, способствовавших развитию искусственного интеллекта, является нечеткая логика. На основе логического вывода и нечетких импликаций возможно обработка неточной информации, поэтому нечеткие импликации продолжают активно применяться и сегодня. В исследовании использован метод условного логического вывода на основе нечеткой логики, который применяется при проектировании контроллера. В рамках методологического подхода осуществлялась обработка информации на основе нечеткого вывода, функций принадлежности и импликации Заде. При разработке модели учитывались реальные условия дорожного движения и использовались такие параметры, как количество транспортных средств, проезжающих на зелёный сигнал светофора, количество транспортных средств, ожидающих на красный сигнал, изменчивость погодных условий (влажность или туман), а также продолжительность зелёного сигнала. Компьютерное моделирование проводилось на основе данных, взятых из научной литературы, и анализировалось с использованием нового подхода. В результате показано, что предложенный метод является эффективным инструментом для оценки транспортной загруженности и более эффективного регулирования дорожного движения в системах управления светофорами.

Библиографические ссылки

1. Zadeh, L.A. Fuzzy logic and approximate reasoning. Synthese. 30, 1975., pp.407-428. https://doi.org/10.1007/BF00485052

2. Ahmadov, S.A. Experimental Selecting Appropriate Fuzzy Implication in Traffic IF-Then Rules. Lecture Notes in Networks and Systems, vol. 610,– 2023. pp. 40-49. doi.org/10.1007/978-3-031-25252-5_11

3. Gardashova, L.A. Fuzzy Logic and its applications. Baku, ASOIU Publishing House, 2023.-423 pages

4. Mizumoto, L., Zimmermann, H.-J. Comparison of fuzzy reasoning methods. Fuzzy Sets Syst. 8, 1982. pp253–283(1982) doi.org/10.1016/S0165-0114(82)80004-3

5. Sankar, K Pal., Deba, Prasad Mandal. Fuzzy Logic and Approximate Reasoning: An Overview, IETE Journal of Research. 37(5), 1991. pp.548-560.

doi.org/10.1080/03772063.1991.11437008

6. Nakanishi, H., Turksen, I. B., Sugeno, M. A review and comparison of six reasoning methods. Fuzzy Sets and Systems. 57, 1993. pp.257–294. doi.org/10.1016/0165-0114(93)90024-c

7. Yeung, D.S., Tsang, E.C. A Comparative Study on Similarity-Based Fuzzy Reasoning Methods. Transactions on Systems, Man, And Cybernetics. Part B: Cybernetics. 27 (2), 1997 pp.216-227. doi: 10.1109/3477.558802.

8. Aliev, R.A. W. Pedrycz, O. Huseynov, Guirimov B., Aliyev R. Approximate Reasoning Based on Similarity of Z-numbers. Iranian Journal of Fuzzy Systems., vol. 21, № 1, 2024. pp. 159–172. doi:10.22111/IJFS.2024.46303.8170

9. Aliev, R.A., Aliyev, R.R., Guirimov, B.G. Decision making under Z-information using Z-interpolation. Information Sciences. vol. 250, 2013. pp. 100-115

10. Ahmadov, S.A., Gardashova, L.A. Fuzzy Dynamic Programming Approach to Multistage Control of Flash Evaporator System. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1095, 2020.pp. 101-105./doi.org/10.1007/978-3-030-35249-3_12

11. Aliev, R. Fuzzy Process Control and Knowledge Engineering in Petrochemical and Robotic Manufacturing / R. Aliev, F. Aliyev, M. Babaev. Köln:Verlag TÜV Rheinland, 1991. 166 pages

12. Aliev, R.A., Aliyev R.R. Soft Computing and Its Applications. Singapore: World Scientific, 2001. 460 pages

13. Mohanaselvi, S.H, Shanpriya, B. Application of fuzzy logic to control traffic signals. AIP Conf. Proc. 2112, 020045 (2019). https://doi.org/10.1063/1.5112230

14. Mammadova, K., & Abasov, I. Study of Decision-Making Models Based on Z-Numbers while Solving Problems with Incomplete Information. Herald of the Azerbaijan Engineering Academy.,vol.16(4),2024.pp.69–75. https://doi.org/10.52171/2076-0515_2024_16_04_69_75

15. Shamil Ahmadov, Jala Ahmadova. Using Zadeh’s Implication for Approximate Reasoning. Vol. 2, 2025 (MaCoSEP 2025), pp.1-5 doi.org/10.30546/MaCoSEP2025.1080

Загрузки

Опубликован

2026-04-20

Как цитировать

Ахмедов, Ш. (2026). Применение импликации Заде при проектировании нечеткого контроллера. Вестник Азербайджанской инженерной академии, 18(1), 1–10. https://doi.org/10.52171/herald.422

Выпуск

Раздел

Articles

Похожие статьи

1 2 3 4 5 6 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.