MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT
Выпуск журнала №-19
Часть–3_ Февраль –2025
604
SVETOFORLARNI SUN’IY INTELLEKT YORDAMIDA
BOSHQARISHDA FUZZY LOGIC USULIDAN FOYDALANISH
A. Mirzaqulov
FarDU f.m.f.n, dotsent
N. Ernazarova
FarDU magistr
Annotatsiya: Bu ishda Fuzzy Logic usuli qanday usul ekanligi hamda u
transport oqimini sun’iy intellekt yordamida boshqarishda qay darajada ahamiyat
kasb etishi, shu bilan bir qatorda transport tizimini optimallashtirish uchun
svetoforlarni sun’iy intellekt yordamida boshqarishda Fuzzy Logic usulidan qanday
foydalanish mumkinligi haqida so`z boradi.
Annotation: This article discusses what Fuzzy Logic method is and how
important it is in traffic flow management using artificial intelligence, as well as how
Fuzzy Logic method can be used to control traffic lights using artificial intelligence
for traffic system optimization.
Kalit so`zlar: noaniq mantiq, svetofor, transport, tirbandlik funksiyalari, vaqt,
davomiylik
Key words: Fuzzy Logic, transport, membership functions, time, duration
Fuzzy Logic (Noaniq mantiq)
usuli svetoforlarni boshqarishda transport
oqimining murakkabligini va noaniqligini hisobga olishga imkon beradi.
Svetoforlarni an’anaviy aniq qoidalarga asoslanib boshqarish o`rniga, Fuzzy Logic
usuli yordamida svetoforlar boshqarilganda harakat zichligini, kutish vaqtini va
boshqa omillarni aniqlik bilan o`lchamasdan turib, optimal qarorlarni qabul qilish
mumkin. Bu usul yo`ldagi transport oqimining o`zgaruvchanligini yanada
moslashuvchan tarzda boshqarishga yordam beradi. Fuzzy Logic usuli quyidagi
asosiy tushunchalarga asoslanadi:
MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT
Выпуск журнала №-19
Часть–3_ Февраль –2025
605
1. Fuzzy to`plam (Fuzzy Sets)
: Fuzzy to`plamlar o`zgaruvchilarning
qiymatini aniq chegaralarda emas, balki darajalar orasida ifodalash imkonini beradi
ya`ni transport vositalari zichligi va kutish vaqti kabi o`lchamlar fuzzy
o`zgaruvchilarga aylantiriladi. Misol uchun, agar transport zichligi ma`lum bir
darajadan oshsa, bu “ko`p” deb tasniflanadi ya`ni “zichlik” tushunchasini “kam”,
“o`rtacha”, “ko`p” kabi noaniq tushunchalar orqali ifodalanadi.
2. Tirbandlik funksiyalari (Membership Functions)
: Har bir fuzzy to`plam
uchun o`ziga xos
tirbandlik
funksiyasi yaratiladi.
Tirbandlik
funksiyasi biror
qiymatning fuzzy to`plamga qanchalik tegishli ekanligini ko`rsatadi.
Tirbandlik
darajasi odatda 0 dan 1 gacha bo`lgan oraliqda ifodalanadi.
3. Fuzzy qoida bazasi (Fuzzy Rule Base)
: Svetofor boshqaruvini amalga
oshirish uchun “Agar… Bo`lsa…” qoidalari tuziladi. Masalan:
o
“Agar zichlik katta bo`lsa, yashil chiroq vaqti uzunroq bo`lsin”
o
“Agar kutish vaqti uzoq bo`lsa, yashil chiroq vaqti ko`paytirilsin”
4. Noaniqdan aniqga (Defuzzification)
: Fuzzy Logic orqali boshqaruv
qarorlari qabul qilinib, natija “noaniq” (fuzzy) qiymatda olinadi. Bu natija real
hayotda qo`llash uchun “aniq” (real) qiymatga aylantiriladi. Defuzzification
jarayonida umumiy qaror chiqariladi va bu svetofor vaqtini optimallashtirish uchun
ishlatiladi. Svetoforlarni boshqarishda Fuzzy Logic yordamida transport vositalari
oqimini boshqarish uchun noaniq ma`lumotlardan foydalaniladi. Fuzzy qarorlar
(masalan, yashil chiroq vaqtini o`zgartirish darajasi) aniq qiymatga aylantiriladi.
Masalan, agar qaror “yashil chiroqni ko`paytirish” bo`lsa, bu qaror real vaqt uchun
sekundlarda ifodalangan aniq qiymatga aylantiriladi (masalan, 15 soniyaga oshirish).
Quyidagi o`zgaruvchilar fuzzy to`plamlar orqali ifodalanadi:
- Transport zichligi (Density)
: Svetofor oldida yig`ilgan transport
vositalarining sonini ifodalaydi. Buni fuzzy to`plam orqali “kam”, “o`rtacha”, “ko`p”
kabi darajalarda belgilanadi.
- Kutish vaqti (Waiting Time)
: Svetoforda kutayotgan transport
vositalarining o`rtacha kutish vaqtini belgilaydi. Fuzzy to`plamlar yordamida ushbu
vaqt “qisqa”, “o`rtacha” va “uzoq” kabi darajalarda ifodalanadi.
MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT
Выпуск журнала №-19
Часть–3_ Февраль –2025
606
- Yashil chiroq davomiyligi (Green Light Duration)
: Fuzzy Logic orqali bu
vaqtni “uzaytirish”, “saqlash” yoki “qisqartirish” kabi qarorlar bilan boshqariladi.
Svetoforlarni boshqarishda Fuzzy Logic jarayoni quyidagi asosiy
bosqichlardan iborat:
FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR RO`YHATI:
1. Mirzaqulov A.M. (2022). Fizik hodisalarning fizik regressiya tahlili
Science and
innovation, 1, 97-102.
2. Мирзакулов, А. M., Гумарова, Л. Ж., & Бактыбаева, Л. К. (2011).
Егеуқұйрықтардың бүйрек үсті бездерінің гормондарының тәуліктік
динамикасының қыс маусымдық ерекшеліктері. Вестник КазНУ.
Серия
биологическая, 52(6), 115-119.
3. Бактыбаева, Л. К., Мирзакулов, А. M., & Гумарова, Л. Ж. (2011). Влияние
интоксикации организма солями тяжелых металлов на динамику общего
лейкоцитарного показателя.
Вестник КазНУ. Серия биологическая, 52(6), 41-
46.
4. Tojiev, T. H., & Ibragimov, S. M. (2019). Numerical solutions of the cauchy
problem for the generalized equation of nonisotropic diffusion.
Scientific and
Technical Journal of Namangan Institute of Engineering and Technology, 1(10), 33-
41.
5. Тожиев T, И. Ш., & Рахимов, К. (2017). Методы построения цепей маркова
аппроксимирующие диффузионных задач.
Toshkent shahridagi turin politexnika
universiteti, 156.
6. Saatchi, R. (2024)
.
Fuzzy Logic Concepts, Developments and Implementation
.
https://www.mdpi.com/2078-2489/15/10/656
7. Carter, J., Chiclana, F., Khuman, A. S., & Chen, T. (2021)
.
Fuzzy Logic: Recent
Applications
and
Developments
.
Springer.
https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-66474-9
8. Shahbazova, S. N., Sugeno, M., & Kacprzyk, J. (2020)
.
Recent Developments in
Fuzzy Logic and Fuzzy Sets
MODERN EDUCATION AND DEVELOPMENT
Выпуск журнала №-19
Часть–3_ Февраль –2025
607
9. Atanassov, K. T., et al. (2021)
.
Advances and New Developments in Fuzzy Logic
and Technology
. Springer.
https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-
10. Saatchi, R. (2024)
.
Fuzzy Logic Concepts, Developments and Implementation
.
https://www.mdpi.com/2078-2489/15/10/656
11. Carter, J., Chiclana, F., Khuman, A. S., & Chen, T. (2021)
.
Fuzzy Logic:
Recent
Applications
and
Developments
.
Springer.
https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-66474-9
12. Shahbazova, S. N., Sugeno, M., & Kacprzyk, J. (2020)
.
Recent Developments
in Fuzzy Logic and Fuzzy Sets
https://link.springer.com/book/10.1007/978-
13. Atanassov, K. T., et al. (2021)
.
Advances and New Developments in Fuzzy Logic
and Technology
. Springer.
https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-
14. Saatchi, R. (2024)
.
Fuzzy Logic Concepts, Developments and Implementation
.
https://www.mdpi.com/2078-2489/15/10/656
15. Carter, J., Chiclana, F., Khuman, A. S., & Chen, T. (2021)
.
Fuzzy Logic:
Recent
Applications
and
Developments
.
Springer.
https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-66474-9
