Fuzzy Logic 

Fuzzy Logic bedeutet „unscharfe Logik“ in folgendem Sinne: Während bei der klassischen Logik eine Aussage nur entweder wahr oder falsch sein kann (0 oder 1), kann der Wahrheitswert von Aussagen hier auch Zwischenwerte annehmen (z.B. 0,2 = trifft wenig zu, oder 0,9 = trifft ziemlich gut zu).  Fuzzy Logic eignet sich damit gut zur Bearbeitung von Daten oder Informationen, die ganz oder teilweise in unscharfer oder qualitativer Form vorliegen.

So lassen sich Entscheidungsregeln formulieren, etwa in der Art: „Wenn die Container ziemlich leicht sind, und der Container­stapel recht nahe der Kaimauer steht, dann darf dort nicht sehr hoch gestapelt werden“ (zur Risikomini-mierung bei Sturm).

Solch „unscharfe“ Entscheidungsregeln entsprechen intuitiv dem Denken des Menschen. So trifft jeder Mensch regelmäßig unscharfe qualitative Entscheidungen, etwa beim Einparken eines Autos. Anstatt die Parklücke genau zu vermessen, schätzt man nach allen Seiten ab, ob der Wagen in die Lücke passt oder nicht. Diese Fähigkeit, aus ungenauen Vorgaben richtige Entschei­dungen abzuleiten, lässt sich auch in Softwaresysteme übertragen. In Verbindung mit der maschinellen Effizienz von Computern lässt sich so bei großen Datenmengen die menschliche Entscheidungs- kompetenz bei weitem übertreffen.

Deshalb läßt sich auch Prozess- oder Fachwissen mit Hilfe von Fuzzy Logic sehr einfach in die Form eines Regelwerks bringen, dessen Regeln Menschen intuitiv verstehen. Diese Transparenz „unscharfer“ Regelwerke macht es auch möglich, selbst umfangreiche und komplexe Zusammenhänge so zu beschreiben, dass stets der Überblick gewahrt bleibt.  Außerdem fördert sie die Kommunikation über sinnvolles Verhalten des Computers, und damit die Zusammenarbeit verschiedener an einem Entscheidungsprozess interessierter Personen. 

Aufgrund dieser intuitiven Transparenz läßt sich in bestimmten Fällen Entscheidungslogik auf Basis von Fuzzy Logic weitaus schneller entwickeln, testen, und vor allem leichter an individuelle Einsatzsituationen anpassen, als konventionelle Computerlogik. Deshalb zeichnen sich Fuzzy Logic Systeme durch eine hohe Flexibilität im Einsatz aus, besonders bei rasch wechselnden Einsatzbedingungen.