Fuzzy - Bulanık Modeller Geliştirmek İçin Kütüphane - MetaTrader 5 için kütüphane

Gerçek yazar

Dmitry Kalyuzhny. FuzzyNet projesinin web sitesi - http://sourceforge.net/projects/fuzzynet/

FuzzyNet, bulanık modeller oluşturmak için en popüler matematik kütüphanelerinden biridir

Fuzzy Logic Library Microsoft.Net (FuzzyNet), Mamdani ve Sugeno türü bulanık çıkarım sistemlerini uygulayan, kullanımı kolay bir bulanık mantık kütüphanesidir.

Kütüphaneyi kullanma

1. Görevinize bağlı olarak, boş bir bulanık Mamdani veya Sugeno türü sistem oluşturun.
   
2. Ardından, bulanık girdi ve çıktı değişkenlerini oluşturun.
3. Her bulanık değişkene uygun terimler eklenir. Öncesinde, terime bir ad ve bir üyelik fonksiyonu atanır.
4. Değişkenler sisteme eklenir.
   
5. Kural kümesi oluşturulur.
6. Kurallar sisteme eklenir.
7. Girdi verileri sisteme gönderilir.
8. Sistem hesaplama fonksiyonu çağrılır.

Not: Mamdani türü çıkarım sistemi, oluşturulduktan sonra sistem hesaplama fonksiyonu çağrılmadan önce herhangi bir aşamada yapılandırılabilir. Sistemin oluşturulmasından sonra parametreleri değiştirilmediyse, sistem varsayılan parametrelerle çalışır:

• Çıkarım, Min operatörü kullanılarak, yani çıktı bulanık kümesinin kesilmesiyle gerçekleştirilir.
• Toplama, Max operatörü kullanılarak, yani çıkarımdan sonra elde edilen çıktı üyelik fonksiyonlarının maksimum değerlerinin elde edilmesiyle gerçekleştirilir.
• Durulaştırma, ağırlık merkezi yöntemi kullanılarak gerçekleştirilir.
  

FuzzyNet kütüphanesinin (v. 1.2.0) port edilmesi aşağıda gösterilmiştir.

Kütüphaneyle çalışmak için, oluşturduğunuz sisteme bağlı olarak MamdaniFuzzySystem.mqh veya SugenoFuzzySystem.mqh dosyasını ekleyin.

MQL5'te FuzzyNet Kütüphanesini Kullanma

Bir bulanık sistem yazmadan önce, aşağıdakiler de dahil olmak üzere elemanları hakkında net bir fikre sahip olmalısınız:

1. Bulanık değişkenler tarafından yeniden düzenlenecek girdi ve çıktı değerlerinin sayısı.
   
2. Her bulanık değişken için terim ve üyelik fonksiyonu sayısı.
3. Görevinize bağlı olarak bulanık sistemin türü.
4. Seçilen sisteme karşılık gelen bulanık kuralların sayısı ve içeriği.
5. Sistemin spesifik parametreleri ve özellikleri.

Sistem geliştirme ve hesaplama:

1. Boş bir sistem oluşturun.
   

   Mamdani türü bir sistem için:
   

   MamdaniFuzzySystem *fuzzy_system=new MamdaniFuzzySystem();

   Sugeno türü bir sistem için:
   

   SugenoFuzzySystem *fuzzy_system=new SugenoFuzzySystem();

2. Sistemden ayrı olarak, tüm bulanık girdi değişkenlerini oluşturun ve bunlara parametre olarak ad ve maksimum/minimum değerler atayın:

   FuzzyVariable *fuzzy_variable=new FuzzyVariable(const string name,const double min,const double max);

3. Bulanık terimlerin fonksiyonlarını oluşturun, bulanık terimlerin kendilerini oluşturun ve bunlara parametre olarak adlarını ve üyelik fonksiyonlarını atayın. Bundan sonra, terimleri karşılık gelen değişkenlere ekleyin. Program kodunu kısaltmak için bu işlem şu şekilde yazılabilir:

   fuzzy_variable.Terms().Add(new FuzzyTerm(const string name,new IMembershipFunction());

4. Sonrasında, girdi değişkenlerini sisteme girin:

   fuzzy_system.Input().Add(FuzzyVariable fuzzy_variable);

5. Sisteminizin türüne dikkat ederek çıktı değişkenlerini oluşturun. Mamdani türü bir sistem için oluşturma, 2. ve 3. adımlara benzerdir. Sugeno tipi bir model içinse, özel bulanık değişkenler oluşturmak gerekir ve parametre olarak yalnızca ad değişkenini alırlar:

   SugenoVariable *sugeno_variable=new SugenoVariable(const string name);

   Girdi değerlerinin lineer kombinasyonunu yorumlayan lineer fonksiyonlar, bulanık terimler yerine Sugeno türü bulanık değişkene eklenir. Lineer fonksiyon parametreleri olarak bir ad ve bir katsayı dizisi kullanılır. Bu diziye dayalı olarak bir lineer denklem oluşturulur, bu nedenle dizideki elemanların sırasına uymak önemlidir. Katsayı dizisinin uzunluğu, girdi değerlerinin sayısına eşit veya bir kat fazla olmalıdır. Uzunluklar eşitse, denklemin mutlak terimi sıfıra eşit olacaktır. Dizinin uzunluğu bir kat fazlaysa, mutlak terim son elemanın değerine eşit olacaktır. Dizinin diğer tüm elemanlarına, ilkinden başlayarak sisteme girildikleri sıraya göre bir bulanık girdi değişkeni atanır.

   sugeno_varriable.Functions().Add(fuzzy_sytem.CreateSugenoFunction(const string name, const double &coeffs[]));

6. 4. adıma benzer şekilde, çıktı değişkenleri de sisteme eklenmelidir:

   Mamdani türü bir sistem için:

   fuzzy_system.Output().Add(FuzzyVariable fuzzy_variable);

   Sugeno türü bir sistem için:

   fuzzy_system.Output().Add(FuzzyVariable fuzzy_variable);

7. Sisteme uygun olarak bir kural kümesi düzenleyin. Kurallar, ortak bir dizge olarak ayarlanır ve anahtar kelimelere göre otomatik olarak analiz edilir. Anahtar kelimeler "if", "then", "is", "and", "or", "not", "(" , ")", "slightly", "somewhat", "very" and "extremely" ve sisteminizde bulunan tüm değişkenlerin, terimlerin ve fonksiyonların adlarıdır.
   

   Mamdani türü bir sistem için:

   MamdaniFuzzyRule *fuzzy_rule = fuzzy_system.ParseRule(const string rule_text);

   Sugeno türü bir sistem için:

   SugenoFuzzyRule *fuzzy_rule = fuzzy_system.ParseRule(const string rule_text);

8. Tüm kuralları sisteme girin:

   Mamdani türü bir sistem için:

   fuzzy_system.Rules().Add(MamdaniFuzzyRule fuzzy_rule);

   Sugeno türü bir sistem için:

   fuzzy_system.Rules().Add(SugenoFuzzyRule fuzzy_rule);

9. Hesaplama için değişkenlerin girdi değerlerini sisteme iletin. Bunu yapmak için tanımlanmaları gerekir. Girdi olarak sistem, Dictionary_Obj_Double sınıf nesnesini içeren değer listesini kabul eder. Bu sınıf, Dictionary.mqh dosyasında açıklanmıştır.

   Dictionary_Obj_Double *p_od_in=new Dictionary_Obj_Double;

   Sınıf, bir bulanık değişken ve bir sayısal değer olmak üzere iki parametreyi kabul eden SetAll(CObject *key, const double value) metodunu uygular. Bu eleman sistemin girdi değişkenidir.

   p_od_in.SetAll(FuzzyVariable fuzzy_variable,const double value);

   Diğer tüm girdi değerleri de aynı şekilde doldurulur. Liste oluşturun ve tüm değerleri listeye ekleyin:

   CList *in=new CList;
   in.Add(p_od_in);

10. Çıktı değerleri de belirtilmelidir:

    Dictionary_Obj_Double *p_od_out=new Dictionary_Obj_Double;   
    CList *out=new CList;

11. Sistem için, sistem hesaplama sonuçlarının listesini geri döndüren Calculate(CList *&list) fonksiyonunu çağırın:

    out=fuzzy_system.Calculate(in);

    out listesi, hesaplanan tüm çıktı değerlerini sisteme girildikleri sıraya göre saklar. Sadece onların alınması gerekir:

    p_od_out=out.GetNodeAtIndex(int index);
    double result=p_od_out.Value();

    Artık result değişkeni, sisteme girilen çıktı değeri için sistem hesaplama sonucunu indexte belirtilen sayı altında saklar.

Örnek Komut Dosyaları

Tips Sample (Mamdani)

Tips_Sample_Mamdani.mq5, hizmet ve yemek kalitesine bağlı olarak kuruluşa bırakılacak bahşiş yüzdesini hesaplar.

Girdi parametrelerini girin:

Hesaplama sonuçları:

Cruise Control Sample (Sugeno)

Cruise_Control_Sample_Sugeno.mq5 örnek komut dosyası, bir bulanık düzenleyici örneğidir. Mevcut sapma ve bu sapmanın değişim hızına ilişkin verileri kullanarak, aracın belirli bir hıza ulaşması için gerekli ivmeyi hesaplayan bir araç hız kontrol sistemidir.

Girdi parametrelerini girin:

Hesaplama sonuçları: