Fuzzy
Valores probabilísticos e operações de lógica fuzzy
Importar
_ <- fat.extra.Fuzzy
Construtor
| Nome | Assinatura | Breve descrição |
|---|---|---|
| Fuzzy | (val: Number = 0.5) | Cria um valor de probabilidade Fuzzy |
a faixa de 0 a 1 é ideal para valores, porém, valores mais altos ainda podem ser significativos em operações específicas como conjunção com valores dentro da faixa padrão
Membros do protótipo
| Nome | Assinatura | Breve descrição |
|---|---|---|
| isEmpty | (): Boolean | Verifica se a probabilidade é zero |
| nonEmpty | (): Boolean | Verifica se a probabilidade é maior que zero |
| size | (): Number | Converte o valor fuzzy para uma escala percentual |
| toText | (): Text | Converte o valor fuzzy para uma porcentagem textual |
| and | (other: Fuzzy): Fuzzy | Operação lógica AND com outro valor fuzzy |
| or | (other: Fuzzy): Fuzzy | Operação lógica OR com outro valor fuzzy |
| not | (): Fuzzy | Operação lógica NOT, invertendo a chance |
| decide | (): Boolean | Decide um resultado booleano dentro de sua chance |
Uso
_ <- fat.extra.Fuzzy
# Criando instâncias fuzzy
lowChance = Fuzzy(0.25) # chance de 25%
highChance = Fuzzy(0.75) # chance de 75%
# Aplicando operações lógicas
combinedChance = lowChance.and(highChance)
resolvedChance = combinedChance.decide # resulta em um booleano
Inspiração
A introdução do tipo Fuzzy no FatScript foi inspirada pela definição humorística da linguagem meme, DreamBerd, que oferece booleanos que podem ser verdadeiro, falso ou talvez. Aqui, a palavra-chave talvez é traduzida para Fuzzy().decide, o que pode ser considerado uma construção incomum para a maioria das linguagens de programação e é análogo a jogar uma moeda.
Embora o FatScript não seja tão esotérico a ponto de armazenar booleanos como "um bit e meio", o conceito de fornecer um tipo "engraçado" que permite modelar incertezas foi um experimento interessante e pode realmente ser útil em muitos cenários. Ele melhora a capacidade da linguagem de lidar com operações envolvendo chances e processos de tomada de decisão onde os resultados não são determinísticos. O tipo Fuzzy é útil para cenários que requerem uma abordagem com nuances da lógica booleana, comumente vista na lógica de jogos e em qualquer lugar onde decisões probabilísticas sejam necessárias.