2. Modele rozmyte

Dlaczego potrzebujemy zbiorów rozmytych w modelowaniu matematycznym?

  • Teoria prawdopodobieństwa nie jest w stanie uchwycić wszystkich aspektów niepewności. Dotyczy ona niepewności związanej z przypadkowością.
  • Zbiory rozmyte pozwalają na określenie nieprezycyjnej  i rozmytej informacji (np.  temperatura jest wysoka).
  • Zbiory rozmyte pozwalają na modelowanie stopniowego przejścia przynależności do zbioru, co było rewolucyjne w pojmowaniu zbiorów i elementów do nich należących.

Przełomowe prace teoretyczne:

Zadeh (1965)

L.A. Zadeh, Fuzzy sets, Information and Control, Volume 8, Issue 3, 1965, Pages 338-353}.

Bellman i Zadeh (1970)

                 R. E. Bellman and L. A. Zadeh, Decision-Making in a Fuzzy Environment, Management Science , Dec., 1970, Vol. 17, No. 4, pp. B141-B164.