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书报讨论期末报告--Fuzzy观念与学习

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书报讨论期末报告-Fuzzy观念与学习林宜锋(Evan LinFuzzy 观念的导入与本学期相关学习元智资管所林宜锋(Evan Lin)MIS Dept, Yuan Ze Univ, Taiwan文章目录缘起关於演讲
1. 演讲纲要
2. 演讲内容简述决策问题的变更思考流程的转变结论-与大自然学习(反璞归真
3. 演讲得心得部分Referenc图表目录
7 日周四的一场国立清华大学工业工程研究所的王小0教授所演讲的『Introduction to multi-criteria decision analysis』演讲,真的是让我收获良多.那天我记得是里面的许多内容让我有相当多的启示.并且搭配我这学期在庞老师的『模糊系统理论与应用』里面的相关理论.让我对於思考问题上面有了许多重大的突破.面对许多问题的解决方面也有了更多新的思维.相信这些事情都是去好好学习的.所以本篇文章主要有两个部分一方面是针对在王教授的演讲内容的摘要.另一方面就是将我这学期的Fuzzy学期心得整理一下,并且针对演讲内容去思考可以衍生的内容为何.
本次演讲,王小0教授主要是针对时代的变迁产生的许多作业流程上面需要的计量数学部分开始讲解.并且做一个整理图.清楚的告诉我们在思考逻辑的进不上.我们根据理性与客观两派学者的演进.可以看出来人类针对问题的解决上,根据时代的变迁、有著不同的变化.并且根据了模糊关系的理论提出.我们对於许多问题,许多的理论又开始去重新的思考.不论是关系(Relation),推论(Inference)到一些应用(Application)方面.甚至是到决策问题方面,如何的去好好利用到模糊的理论与模糊的一些应用来做到更有弹性,更符合现实生活的决策.最后王教授并且提出了一张流程图,清楚的讲解了思考逻辑上对於决策的变迁.所以根据著那张的图表,我们可以清楚的各种问题之间的关系.u 决策问题的变更 OR(作业流程管理 HSM(Human Subjective Management) Soft Computing(软性计算)根据年代的变迁、对於作业需求的改变.於是决策分析的问题因子越来越多了,於是我们不能单单利用SIMPLEX MOTHOD的方法去求得我们的最佳解的问题,因为问题也随著问题因子逐渐的增多,从单一问题逐渐变到了多重问题的解.也就是到了开放式的多重问题,在多重问题的上面我们就很难简单的去求的一个最佳解的状态.这时候我们需要需要去舍弃一些因素,让我们的多重目标的追求上可以达到一个局部的最佳解.也就是在某些因子的牺牲下我们仍能达到当时的最佳解状况.我们称那谢一种妥协解,也就是把这类的问题规类成妥协问题(Compromise Problem).在所谓这一类的妥协问题上面,因为你的多目标的定义上面可能是基於高产能,低成本的考量上面,但是基本上(高产能,低成本)是一个矛盾的多目标,所以我们无法得到一个最佳解的状态、我们仅能提供有「限量」的有效最佳化解方案.让决策者去思考该如何的取舍.但是这里的限量最佳方案不宜超过七个为主.经过多重的目标质的决策运算,我们逐渐发现.很多时候在做决策的时候,很多的数值或是观念是很模糊的.也就是说很多数值是我们无法以量化的观念去给予一个数值的.所以我们要在现实的社会中做出一个决策,你不可能都是依靠许许多多准确的数值,并切那些的数值很可能都也是未知的,或者是不清晰的.所以我们的问体范围从单一目标,确定的因子逐渐变成了不确定的变数上面.逐渐的推广,单目标的不确定因子的问题必定会被推广到多目标却是不确定因子的问题上面,这就是所谓的软性运算的范围.在这类问题里面,你需要运用许多的运算软体去寻找最好的妥协解.并不代表你不能找到最佳解,只要基於一些小小的转换,你可以把多目标的问题在某些状况下变成了单目标的问题,所以当然你可以找到所谓的最佳解(在某些的状况之下).u 思考流程的转变主观客观常态性的一般人所认为每个人的解答有所不同理性派统计(机率)Fuzzy上,下限软性运算上面的图形是王教授在演讲得时候有附上的一张图形,由於我并没有跟老师索取投影片的内容、所以全部的内容都是我自己利用笔记上面的资料加以重新绘制的.可能会有一些图形上面的缪误.这张图形主要是在演讲得最后,利用这样一张简单的图形去简单的介绍人类思考逻辑上面的变更与流程的演进.我们可以清楚的看到对於一个问题的解决方法的演进上,人类分成两个学派,分别是主观与客观两个大派.在主观的认定上面也就是大家所公认的定理(或是可以称为一般化的结果)这样的结果由於是大家所公认的结果,所以并没有太多的差异性.但是现实社会中的结果往往不是这样子的.也就是说往往很多时候很多结果无法是一个理性的结果.应该都是基於一个客观的角度去做事情的处理或是决策.所以有了许多的客观科学的产生.而客观的科学之中有分成两个方向,也就是针对决策的分析上面我们采取了两个方向来处理,一个是统计的方法(或是称为机率方法).主要就是利用统计的归纳分析的方法,求取出来客观问题中的机率问题.来达到了解问题的主体,进而利用少量的资料可以求取到大部分的事实.也就是因为我们是经由一些抽样的方式,所以这样的方法是相当的客观的定义法.这些问题的演变上面,我们后来演变到有所谓的上,下限的统计问题,甚至到了后来的法.都是基於统计学派的演进所推导而来的.
另外一个方向来说,将许多是机率上面的事情改成是「程度」上面的差别.也就是将『是与非』这样绝对的事情之中.分别出有差别的程度.简单的讲:我们常常认为很多人是老的,但是到底多老叫做老呢我们於是说45岁是老、那045岁跟60岁一样老吗所以46岁与60岁老的程度应该是有所差别才是.拿另外一个例子来说,什0样的距离算是很长(LONG)呢在这个范例图中、我们看到从10公尺以上我们就有某种程度的长(Long)也就是说当我们的距离是处於20公尺的时候,他可能是某些程度来说是长的,但是由某些程度来说又算是短的距离才对.以这样的图形很容易去决定Fuzzy的概念,透过这样的转换我们知道原来这个事情很多绝对性的问题是可以利用乏晰订立去重新的定义与解释.u 结论-与大自然学习(反璞归真)经过那0多年思考逻辑的演进.人类不断的在思考如何解决问题,也不断的再重新把问题定义.不管是将问题复杂化了,或是将问题简单化了.问题的深度与广度是越来越深并且越来越广了.近年来的许多研究,我们发现许多的新的演算法或是方都是基於生物的许多特性所演进过来的.比如说基因演算法(Genetic Algorithm)或是类神经网路法(Neural Network)甚至是蚁行法(Ant Colonies System).
以上的这些方式都在告诉我们.人类在追寻更高层的解决的方法时.很多时候忘记了,生物本身就有解决问题的能力与方式.许多原始的生物体内原本就是一个最复杂的系统,但是能维持成如此的协调并且不加以变更.所以我们可以知道许多自然的法则都是需要我们加以学习探索的.记得几年前、自从在一些家电广告上面打上了『Fuzzy控制』之后,似乎这个名词变成了家电用品的一个新标准,一个家电聪明不聪明,似乎就要看他有没有「Fuzzy」.
一个家电卖的好不好,就要看他所支援的Fuzzy功能,所以不外乎电视广告里面整天Fuzzy来,Fuzzy去的.但是我自己倒是一直没有机会去学习这样的一门学问.所幸今年在庞老师的「模糊系统导论与应用」的课程上,让我获益良多.为何会使用Fuzzy来解决问题,则是经过这次王小0教授的教导之后,我对於整个思考流程的演进有了更进一步的了解.
简单的来说,为何要使用Fuzzy去表示原来的单纯状态呢
有以下几个原因:u 不确定性的问题u 不完全知道的问题u 语词的模糊u 结构形式的不完全,歧义性u 资讯传达不正确u 界线定义不清楚比如来说就是传统的与Fuzzy上的转换问题,我们会知道一般来说A与A(A以外)的交集应该是空集合.但是在Fuzzy中应该是有程度的.我们可以用下面那张图来表示由这张图可以看出来,A与A的交集再也不是空集合,所以很多观念可以经由类似的推广让我们重新的去思考许多问题的变化性的问题.是否经过Fuzzy观念的导入,让我们可以重新的去思考解决问题的方法.会不会不该只是简单的与1的问题了,或许可以经由程度上的差距来表达呢那0在决策问题上面是如何的应用到Fuzzy的领域呢王教授是这样告诉我们的,因为在作决策分析的时候.我们所拥有的决策资讯是相当的广且复杂的.并且我们需要将这些资讯有校的运用.并且需要的时候我们必须要能从庞大且复杂的资讯流中寻找出我们所需要的资讯这也就是所谓的资料探勘(Data Mining)所以我们可以去找寻到我们想要得资讯,但是某些时候我们要将许多的资讯将以分群(Cluster)或是说我们需要将这些资讯将以分类所以我们需要做出判断分类的决策树(DecisionTree)在决策树的许多观念上面.就有可能利用到Fuzzy的观念去做分类的决策判断.
利用Fuzzy观念的导入我们可以更有弹性的去做一些决策的判断、因为许多因子的相互影响本身就是一个很微妙的关系.或许每个因子与因子之间的影像本身就是一个具有Fuzzy概念的存在.经过这次王教授的演讲,对整个决策的演变过程有一个更宏观的概念.并且明确的知道决策问题的演进、并且加上在本学期学习到的Fuzzy观念.让我又更清晰又透彻的了解.虽然Fuzzy本身是一门很大的学问,并且Fuzzy所带来的新观念的革新更是多且广的,虽然本学期我学习到的相关概念才有一点点而已,但是我确信这些观念对於我以后去写论文的时候会有相当大的影响.并且我以后的论文也打算朝Fuzzy的应用方面去著手.希望利用到Fuzzy的概念可以让许多资料探勘的部分弹性可以更大,效率可以更佳.甚至可以处理一些连续、相关的数值表示方式.Reference
1. Fuzzy theory
2. 王小0教师详细资料
3. 王小0教授研究室

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