Chapitre 2 Evaluation de la sûreté de fonctionnement des systèmes en présence
2.2 Représentation des connaissances imparfaites
2.2.2 Théorie des sous-ensembles flous
Les sous-ensembles flous ont été introduits en 1965 par Zadeh [Zadeh, 1965] comme une généralisation des ensembles classiques aux ensembles dont les frontières sont mal définies. Ils permettent ainsi une transition graduelle de l’état de non appartenance à l’état d’appartenance totale.
2.2.2.1 Définitions et concepts de base Définition 1
Un sous-ensemble usuel E d’un ensemble de référence Ω peut être défini par sa fonction caractéristique :
µE : Ω7→ {0,1} (2.9) Un élément u de Ωest un élément de l’ensemble E si et seulement siµE(u) = 1. Un élément v n’appartient pas àE si et seulement siµE(v) = 0.
Définition 2
Un sous-ensemble flouA est lui, caractérisé par sa fonction d’appartenance µA; Zadeh [Za- deh, 1965] en donne la définition suivante :
Un sous-ensemble flouAsur un référentielΩest caractérisé par une fonction d’appartenance µA qui associe à chaque élémentx de Ωun nombre réel dans l’intervalle [0, 1] :
µA: Ω7→[0,1] (2.10)
La valeur µA(x) représente le degré d’appartenance dex à A. Le degré d’appartenance d’un élément udeΩàAn’appartient plus à la paire {0,1} comme pour un ensemble classique, mais à l’intervalle réel [0,1]. SiµA(x) = 0,xn’appartient pas du tout àA, siµA(x) = 1, il lui appartient totalement. Si 0<µA(x)<1 alors l’appartenance de xà Ωest plus ou moins complète.
Les éléments qui appartiennent complètement à l’ensemble flou A : {x ∈ Ω/µA(x) = 1}, constituent le noyau deA. Ceux pour lesquels le degré d’appartenance n’est pas nul constituent le support deA. Si le noyau de Aest non vide, Aest dit normalisé.
2.2.2.2 Opérations simples sur les sous-ensembles flous
La théorie des sous-ensembles flous propose plusieurs opérateurs ensembliste. Les principaux opérateurs et relations ensemblistes flous sont présentés ci-dessous.
Inclusion
On dit queA est inclus dans B, et on noteA⊆B, si et seulement si :
∀x∈Ω µA(x)≤µB(x) (2.11)
Egalité
On dit queA etB sont égaux, et on noteA=B, si et seulement si :
∀x∈Ω µA(x) =µB(x) (2.12)
S’il existe au moins unx de Ωtel que l’égalité µA(x) =µB(x) n’est pas satisfaite, on dit queA etB sont inégaux.
2.2. Représentation des connaissances imparfaites Complémentation
On dit que AetB sont complémentaires, et on note A=B ou A=B, si et seulement si :
∀x∈Ω µB(x) = 1−µA(x) (2.13)
Intersection
On définit l’intersection de A et B, et on note A∩B, par le plus grand ensemble flou de Ω contenu à la fois dansA etB, c’est à dire :
∀x∈Ω µA∩B(x) =min(µA(x), µB(x)) (2.14) Union
On définit l’union ou la réunion de AetB, et on noteA∪B, par le plus petit ensemble flou deΩqui contient à la fois AetB, c’est à dire :
∀x∈Ω µA∪B(x) =max(µA(x), µB(x)) (2.15) Toutes ces opérations sont des extensions des opérations ensemblistes usuelles avec lesquelles elles coïncident si les ensembles considérés sont des ensembles usuels. Les extensions de ces opérations ensemblistes aux ensembles flous ne sont pas uniques [Wu, 1998].
Norme triangulaire
Une norme triangulaire (ou t-norme) ⊤est une fonction de [0,1]×[0,1] 7→ [0,1] qui vérifie pour tousx, y, z et t de [0,1] :
– ⊤(x,y) = ⊤(y,x) (commutativité)
– ⊤(x,⊤(y,z)) = ⊤(⊤(x,y),z) (associativité)
– Six≤z ety≤talors ⊤(x,y)≤ ⊤(z,t) (monotonie) – ⊤(x,1)=x (élément neutre 1)
Co-norme triangulaire
Une co-norme triangulaire (ou t-conorme) ⊥ est une fonction de [0,1]×[0,1] 7→ [0,1] qui vérifie pour tousx, y, z et t de [0,1] :
– ⊥(x,y) = ⊥(y,x) (commutativité)
– ⊥(x,⊥(y,z)) = ⊥(⊥(x,y),z) (associativité)
– Six≤z ety≤talors ⊥(x,y)≤ ⊥(z,t) (monotonie) – ⊥(x,0)=x (élément neutre 0)
Nous remarquons d’après les propriétés ci-dessus que les notions de t-normes et de t-conormes sont duales l’une de l’autre. Nous pouvons passer de l’une à l’autre par un opérateur de négation, par exemplen défini parn(x) = 1−x.
Nom Norme Co-norme Propriétés
Zadeh min(x,y) max(x,y) de Morgan ; distributivité et idem- potence ; ni tiers exclus, ni non contradiction.
Probabiliste x.y x+y-x.y de Morgan ; non distributivité et non idempotence ; tiers exclu, non contradiction.
Lukasiewicz max(x+y- 1,0)
min(x+y,1) tiers exclu ; non-contradiction.
Weber x si y=1 ; y si x=1 ; 0 sinon
x si y=0 ; y si x=0 ; 1 sinon
de Morgan ; non distributivité et non idempotence ; tiers exclu, non contradiction.
Tab.2.1 – Principales normes et co-normes triangulaires [Wu, 1998].
Nous pouvons vérifier que les fonctionsminetmax utilisées par Zadeh sont respectivement une norme et une co-norme triangulaire. Le couple de normes triangulaires (min, max) et la complémentation sont les fonctions les plus utilisées car elles sont les uniques fonctions qui mu- nissent l’ensemble des sous-ensembles flous de Ω de toutes les propriétés habituelles, exceptés la loi de non-contradiction (A∩A = ∅) et le principe du tiers-exclus (A∪A = Ω). En effet, les fonctions min et max sont les seules définitions possibles de l’intersection et de l’union qui présentent une structure de treillis vectoriel (ensemble ordonné où toute paire d’éléments a une borne supérieure et une borne inférieure) sur les parties floues de Ω. Plus généralement, quand l’appartenance est graduelle, le respect de la propriété d’idempotence (A∪A=AetA∩A=A) entraîne la perte des lois de non-contradiction et du tiers exclus (et vice-versa).
Nous présentons dans le tableau 2.1, les principales normes et co-normes triangulaires ainsi que leurs propriétés. Elles sont ordonnées ainsi :
∀x, y∈[0,1] ⊤W eber(x, y)≤ ⊤(x, y)≤min(x, y) (2.16)
∀x, y∈[0,1] max(x, y)≤ ⊥(x, y)≤ ⊥W eber(x, y) (2.17) 2.2.2.3 Nombres flous du type L−R
Les définitions des opérations floues décrites (unions et intersections de sous ensembles flous) peuvent être relativement difficiles à mettre en œuvre. Nous nous intéressons à des familles de formes particulières de fonctions d’appartenance qui conduisent à des calculs simples pour ces opérations.
Définition 1
Soit x une variable réelle continue de fonction d’appartenance µ(x) ∈ [0,1], et qui satisfait aux conditions suivantes :
– µ(x) est continue par morceaux ; – µ(x) est convexe ;
2.2. Représentation des connaissances imparfaites
a m 1
1
0 b
Fig.2.1 – Nombre flou du type L-R
– µ(x) est normale (il existe au moins une valeur x0 telle queµ(x0) = 1).
L’ensemble flou dont la fonction d’appartenance satisfait à ces conditions est appelé nombre flou.
Définition 2
Soient trois paramètres réels (m, a, b), a et b étant strictement positifs, et deux fonctions, notéesL etR, définies sur l’ensemble IR+ des réels positifs, à valeurs dans[0,1], semi continues supérieurement, telles que :
L(0) =R(0) = 1, L(1) = 0ou L(x)>0∀x avec limx→∞L(x) = 0, R(1) = 0 (2.18) ouR(x)>0∀ xavec limx→∞R(x) = 0
Un nombre flou M est de typeL−R si sa fonction d’appartenance fM est définie par : fM(x) ={R((x−m)/b)L((m−x)/a) si x>msi x≤m (2.19) Nous notons M = (m, a, b)LR un nombre flou de type L−R. m est sa valeur modale avec fM(m) = 1,aest la largeur de son support à gauche dem, encore appelé étalement gauche,bcelle de son support à droite dem, encore appelé étalement droit, sur l’axe des réels (cf. figure 2.1).L etRsont les deux fonctions qui déterminent sa fonction d’appartenance respectivement à gauche et à droite dem.
Nous pouvons, par exemple, utiliser les fonctions suivantes pour définir LetR : – g(x) =max(0,1−x2)
– g(x) =max(0,1−x)2 – g(x) =exp(−x)
– g(x) = max(0,1−x) qui donne une fonction d’appartenance linéaire par morceaux (cf.
figure 2.1).
Fig. 2.2 – α-coupes d’un nombre flou Propriétés
Étant donné deux nombres flous du même type L−R,M = (m, a, b)LR etN = (n, c, d)LR, les opérations floues donnent les nombres flous suivants :
– −M = (−m, a, b)LR , de type R−L,
– M−N = (m−n, a+c, b+d)LR si L=R, de typeL−L,
– M×N n’est, par contre, généralement pas du typeL−R, mais il est possible d’en donner une valeur approchée de typeL−R lorsqueM etN ont un support inclus dans IR+ , que m−aetb−m sont petits devant m,n−c etd−npetits devant n:
M×N = (mn, mc+na, md+nb)LR
2.2.2.4 Notion de α-coupes
Les opérations arithmétiques utilisées pour manipuler les nombres flous requièrent beaucoup de ressources. Kaufman et Gupta [Kaufman and Gupta, 1991] ont montré que ces efforts de calculs sont largement simplifiés par la décomposition des fonctions d’appartenance des nombres flous enα−coupes (0≤α≤1). En effet, si nous considérons un nombre flou Aede fonction d’ap- partenance µAe(x) (cf. Fig. 2.2), nous pouvons obtenir plusieurs intervalles emboîtés en utilisant la méthode desα−coupes.A(α)L etA(α)R représentent respectivement les limites droites et gauches de la fonction d’appartenanceµAe(x) à chaque coupe de niveau α.
Les opérations arithmétiques appliquées à deux nombres flousAeetBedonnent les expressions suivantes :
Ce=Ae+Be→[CL(α), CR(α)] = [A(α)L +BL(α), A(α)R +BR(α)] (2.20) Ce=Ae−Be→[CL(α), CR(α)] = [A(α)L −BL(α), A(α)R −BR(α)] (2.21)
Ce =A.eBe →[CL(α), CR(α)]
2.2. Représentation des connaissances imparfaites
Ce= [min(A(α)L .BL(α), A(α)R .BL(α), A(α)L .BR(α), A(α)R .B(α)R ), max(A(α)L .BL(α), A(α)R .BL(α), A(α)L .BR(α), A(α)R .BR(α))]
(2.22) Ce =Ae÷Be →[CL(α), CR(α)] = [A(α)L , A(α)R ]×[ 1
BR(α), 1
BL(α)] (2.23)