---
title: "Fuzzy logic in decision-making — ตรรกะคลุมเครือในการตัดสินใจ"
source: "https://systems-analysis.info/int/Fuzzy_logic_in_decision-making_%E2%80%94_%E0%B8%95%E0%B8%A3%E0%B8%A3%E0%B8%81%E0%B8%B0%E0%B8%84%E0%B8%A5%E0%B8%B8%E0%B8%A1%E0%B9%80%E0%B8%84%E0%B8%A3%E0%B8%B7%E0%B8%AD%E0%B9%83%E0%B8%99%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%95%E0%B8%B1%E0%B8%94%E0%B8%AA%E0%B8%B4%E0%B8%99%E0%B9%83%E0%B8%88"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Fuzzy_logic_in_decision-making_—_ตรรกะคลุมเครือในการตัดสินใจ"
language: "th"
categories:
  - "Category:Decision theory"
  - "Category:Decision-making"
  - "Category:Thai"
revision_id: 2388
wiki_created_at: 2026-09-06T23:03:10Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:03:10Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:50:48Z
---

# Fuzzy logic in decision-making — ตรรกะคลุมเครือในการตัดสินใจ

**ตรรกะคลุมเครือ** ในทฤษฎีการตัดสินใจถูกนำมาใช้เพื่อจำลองการเลือกในสภาวะที่ข้อมูลเกี่ยวกับสถานการณ์มีลักษณะ**ไม่แม่นยำ** **คลุมเครือ** หรือ**แสดงออกด้วยภาษาธรรมชาติ** ในสภาวะเช่นนี้ วิธีการแบบกำหนดแน่นอนและแบบความน่าจะเป็นแบบดั้งเดิมไม่เพียงพอต่อการนำไปใช้ จึงมีการนำเครื่องมือของ**เซตคลุมเครือ**ที่เสนอโดย L. Zadeh มาใช้ในการกำหนดรูปแบบความรู้และความชอบของผู้มีอำนาจตัดสินใจ

## การเลือกในสภาพแวดล้อมคลุมเครือ

การใช้ตรรกะคลุมเครือมีความเหมาะสมเมื่อ:

- ขาดข้อมูลเชิงปริมาณที่แม่นยำ
- ไม่สามารถกำหนดรูปแบบพารามิเตอร์ทั้งหมดของสถานการณ์ได้
- การประเมินและความชอบถูกแสดงออกด้วยภาษาธรรมชาติ ผ่านคำเช่น «สูง» «ดี» «ยอมรับได้» เป็นต้น

ข้อมูลดังกล่าวอธิบายด้วย**ตัวแปรคลุมเครือ**และ**สเกลภาษาศาสตร์** ซึ่งค่าของมันไม่ใช่ตัวเลขที่กำหนดแน่นอน แต่แทนด้วย**ฟังก์ชันสมาชิก**ที่สะท้อนระดับความสอดคล้องของวัตถุกับคำอธิบายเชิงคุณภาพที่กำหนด

## สเกลภาษาศาสตร์และฟังก์ชันสมาชิก

การประเมินเชิงคุณภาพ (เช่น «พอใช้» «แย่» «ดีเยี่ยม») สามารถแสดงในรูปแบบสเกลภาษาศาสตร์คลุมเครือ โดยแต่ละระดับจะถูกตีความเป็นเซตคลุมเครือที่มีฟังก์ชันสมาชิกที่สอดคล้องกัน ฟังก์ชันสมาชิกอาจมีรูปแบบที่แตกต่างกัน (สามเหลี่ยม สี่เหลี่ยมคางหมู ฯลฯ) และกำหนดว่าในแต่ละกรณีเฉพาะ วัตถุนั้นสอดคล้องกับหมวดหมู่วาจาใดวาจาหนึ่งมากน้อยเพียงใด

## หลักการของความเหมาะสมที่สุดแบบคลุมเครือ

รากฐานของการตัดสินใจในตรรกะคลุมเครือคือ**หลักการของความเหมาะสมที่สุดแบบคลุมเครือของ Bellman–Zadeh** ซึ่งระบุว่าการตัดสินใจถือว่าเหมาะสมที่สุดหากมันเป็นสมาชิกของ**จุดตัด**ของเซตคลุมเครือของเป้าหมายและข้อจำกัด และมี**ระดับสมาชิกสูงสุด**ในจุดตัดนั้น

หลักการนี้ถูกนำมาใช้ในปัญหา:

- **การรับประกันการบรรลุผล** ซึ่งสำคัญต่อการทำให้มั่นใจว่าเป้าหมายจะบรรลุได้แม้ในสภาวะที่เงื่อนไขไม่แม่นยำ
- **การเลือกแบบหลายเกณฑ์** ซึ่งแต่ละเกณฑ์สามารถกำหนดในรูปแบบของฟังก์ชันคลุมเครือ
- **การควบคุมที่เหมาะสมที่สุดในสภาพแวดล้อมคลุมเครือ** ซึ่งการเปลี่ยนสถานะของระบบและการกระทำควบคุมถูกกำหนดเป็นข้อจำกัดและเป้าหมายแบบคลุมเครือ

## การประยุกต์ใช้และความสำคัญ

ตรรกะคลุมเครือและวิธีการของเซตคลุมเครือช่วยให้สามารถ:

- กำหนดรูปแบบความรู้และการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญ
- จำลองความคลุมเครือในการรับรู้ลักษณะและสภาวะ
- สร้างกระบวนการตัดสินใจที่ยืดหยุ่นในสภาวะของปัญหาที่มีโครงสร้างน้อยหรือกำหนดรูปแบบได้ยาก