Introduzione a Matlab - unimi.itmainetti.di.unimi.it/teaching/ailab/lessons/L5/L5.pdfGrafi e Fuzzy...

Fuzzy-tool

Renato Mainetti

Fuzzy Toolbox

Grafi e Fuzzy Toolbox - Lezione 5 2

Fuzzy Logic Toolbox™ fornisce funzioni, applicazioni e un blocco Simulink per progettare, implementare e testare un sistema basato sulla logica fuzzy.

Questo toolbox ci permette di modellare sistemi complessi, usando delle semplici regole logiche che vanno poi inserite nel Sistema di inferenza fuzzy.

Questo toolbox può essere usato in modalità stand alone, è possibile costruire un’app ed infine è anche possibile realizzare un blocco Simulink per utilizzarlo in una simulazione di processo dinamico.

Quanta mancia dare al cameriere ?


Definiamo il problema:


Abbiamo cenato al ristorante, prima di andare via vogliamo lasciare una mancia al cameriere ma non sappiamo quanto lasciare. Proviamo a basarci su queste due considerazioni:

• La qualità del cibo• Da 0 = pessimo• A 10 = paradisiaco

• La qualità del servizio• Da 0 = film horror• A 10 = impeccabile

Componenti sistema Fuzzy:


• Cibo• servizio

• Mancia

FAM – regole di decisione

Avviamo il fuzzy-toolbox

Dopo aver aperto matlab digitiamo nella riga di comando: fuzzy

seguito dal tasto invio.

Se durante l’installazione di matlab abbiamo selezionato il fuzzy-toolbox come componente aggiuntivo da installare, si dovrebbe aprire questa finestra:


In questa finestra possiamo notare :

• La variabile di input chiamata «input1»• La FAM chiamata «untitled»• La variabile di output chiamata «output1»

Modifichiamo gli elementi del sistema fuzzy:

Eseguendo doppio click su un oggetto tra quelli citati si apre una nuova finestra che ne permette la modifica.

Per esempio:

doppio click su input1 aprirà una nuova finestra, dal titolo Membership functioneditor, che ci permetterà di modificare l’input input0.


Configurazione input:

Per il nostro progetto ci servono due variabili di input: cibo e servizio.

Iniziamo a utilizzare quella di default input0 come variabile associata alla qualità del cibo.


Modifica del nome:

Selezioniamo con un click la variabile di input (giallo) poi modifichiamo il suo nome nel parametri «Name» evidenziato con cerchio rosso.Chiamiamo questa variabile: «Cibo»


Con un doppio click sulla variabile che ora si chiama cibo andiamo a modificarne i parametri.


Partiamo dal valore Range generico per tutte le membership function.Impostiamo un range: [0 10] tra zero e 10 (il valore della votazione)

Modifica nome membership function:Selezioniamo la prima delle tre funzioni e modifichiamo il nome in: «pessimo»

E cambiamo Params in [-4 0 4]

Modifichiamo poi anche gli altri due nomi con: «normale» e «paradisiaco»E i valori: Normale: [2 5 8]Paradisiaco: [6 10 14]


Terminiamo la configurazione dell’input creando una nuova variabile di input. Per crearne una nuova cliccare su:


Edit -> Add Variable -> Input

Provate ora a compilarla voi…E compilare successivamente anche la variabile di output:La mancia può variare tra lo 0 e il 25 %

FAM – Regole:• Dopo aver sistemato la parte di input-output

(fuzzyficazione - defuzzyficazione)

Da esperti del sistema scegliamo le regole che verranno poi valutate per calcolare la % di mancia da lasciare:

• Se il cibo è «pessimo» e il servizio è «Horror» allora mancia «bassa»

• Se il cibo è «pessimo» e il servizio è «impeccabile» allora mancia «bassa»

• Etc etc (provate a inserire voi le regole più appropriate)


Inseriamo le regole nella FAM:

Doppio click sul componente FAM centrale.

Per aggiungere una nuova regola selezionare la qualità del cibo e la qualità del servizio.

Scegliere il tipo di connessione tra «or» o «and»

Scegliere % mancia e quando pronti premere il tasto «add rule». La regola viene inserita nella FAM, verrà quindi valutata in fase di esecuzione della decisione.


Vediamo i risultati:


View -> Surface View -> Rules

Fuzzy e Simulink

• Creiamo un semplice controllore di un condizionatore


Files[ fuzzy: clima.fis, Simulink: clima.fsx]

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