{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# UD05 · Notebook 5 — Lógica difusa: el problema de las propinas\n",
    "\n",
    "**Objetivo**: implementar de principio a fin el ejemplo difuso de la teoría (§8.4) y comprobar\n",
    "en código las tres fases de un sistema de razonamiento impreciso: **fuzzificación**, **evaluación\n",
    "de reglas** y **desfuzzificación** (CE b).\n",
    "\n",
    "Es **práctica**: se trabaja en clase y no se entrega ni puntúa. Prepara las entregas de la unidad\n",
    "y la prueba escrita del RA5."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Antes de empezar\n",
    "\n",
    "```bash\n",
    "pip install scikit-fuzzy networkx\n",
    "```\n",
    "\n",
    "### `scikit-fuzzy`: dos versiones y una trampa\n",
    "\n",
    "La versión **0.4.2** ya **no arranca** en Python 3.12 o posterior: importa `imp` y `distutils`,\n",
    "eliminados del lenguaje. Instala la **0.5.0** (es lo que hace `pip install scikit-fuzzy`).\n",
    "\n",
    "En la 0.5.0 falla solo **`ControlSystem.view()`**, el dibujo del grafo del sistema, por un error\n",
    "de la librería. Los dibujos de cada variable (`servicio.view()`, `propina.view(sim=sim)`) **no**\n",
    "están afectados, y son los que se usan aquí. Si necesitas el grafo, párchealo:\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "from skfuzzy.control.visualization import ControlSystemVisualizer\n",
    "\n",
    "_init_original = ControlSystemVisualizer.__init__\n",
    "\n",
    "def _init_parcheado(self, control_system):\n",
    "    _init_original(self, control_system)\n",
    "    self.ctrl = control_system\n",
    "\n",
    "ControlSystemVisualizer.__init__ = _init_parcheado\n",
    "```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Fase 1 — Instalación y variables de entrada\n",
    "\n",
    "Define dos antecedentes —**servicio** y **comida**, universo 0-10— con tres funciones de\n",
    "pertenencia triangulares cada uno: `baja`/`media`/`alta` y `mala`/`media`/`buena`."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "source": [
    "%pip install scikit-fuzzy networkx\n",
    "\n",
    "import numpy as np\n",
    "import skfuzzy as fuzz\n",
    "from skfuzzy import control as ctrl\n",
    "\n",
    "# TU CÓDIGO: define los dos Antecedent y sus funciones de pertenencia\n",
    "servicio = ...\n",
    "comida = ..."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Fase 2 — Variable de salida y reglas\n",
    "\n",
    "Define el consecuente **propina** (universo 0-25) con sus tres funciones de pertenencia, y las\n",
    "tres reglas de la teoría:\n",
    "\n",
    "1. servicio bajo **o** comida mala → propina baja\n",
    "2. servicio medio → propina media\n",
    "3. servicio alto **o** comida buena → propina alta"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "source": [
    "# TU CÓDIGO: el Consequent y las tres Rule\n",
    "propina = ...\n",
    "regla1 = ...\n",
    "regla2 = ...\n",
    "regla3 = ..."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Fase 3 — Inferencia con el caso de la teoría\n",
    "\n",
    "Monta el sistema de control, simúlalo con **servicio 9,8** y **comida 6,5**, y obtén la propina."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "source": [
    "# TU CÓDIGO\n",
    "sistema = ...\n",
    "sim = ...\n",
    "print(\"Propina:\", ...)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**✏️ Respuesta**: la teoría da **19,24 €** y a ti te saldrá una cifra parecida pero no idéntica,\n",
    "en torno a **19-20 €**. ¿Por qué?\n",
    "\n",
    "La **resolución de los universos** de entrada y salida afecta al resultado de la desfuzzificación\n",
    "por centro de gravedad: con `np.arange(0, 26, 1)` el universo de la propina tiene 26 puntos, y con\n",
    "más puntos el centro de gravedad se desplaza. Es el mismo fenómeno de **sensibilidad** del §9: un\n",
    "parámetro que parece un detalle técnico —cuántos puntos tiene el universo discreto— cambia la\n",
    "respuesta del sistema. Compruébalo: repite la fase con `np.arange(0, 26, 0.1)`.\n",
    "\n",
    "*(escribe aquí tu cifra, la del universo más fino, y la diferencia)*"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Fase 4 — Visualiza las funciones de pertenencia\n",
    "\n",
    "Dibuja las tres variables y el resultado de la inferencia. **Guarda las cuatro figuras**: son la\n",
    "evidencia de las fases de fuzzificación (las dos de entrada) y de desfuzzificación (la última, con\n",
    "la línea vertical del resultado)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "source": [
    "# TU CÓDIGO: dibuja las tres variables y el resultado de la inferencia\n",
    "..."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Fase 5 — Cambia el escenario\n",
    "\n",
    "Repite la Fase 3 con un **servicio de 3** (malo) y una **comida de 8** (buena)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "source": [
    "# TU CÓDIGO\n",
    "..."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**✏️ Respuesta**: ¿qué regla domina? ¿Es coherente el resultado con lo que esperarías de un\n",
    "cliente que recibió un trato mediocre pero comió muy bien?\n",
    "\n",
    "*(escribe aquí)*"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Fase 6 — Compara con un sistema de reglas «duro»\n",
    "\n",
    "Escribe la misma lógica con `if`/`elif` sobre umbrales fijos (p. ej. `servicio >= 8 → propina\n",
    "alta`) y compara la salida en varios casos, sobre todo **cerca de los umbrales**."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "source": [
    "def propina_dura(servicio, comida):\n",
    "    # TU CÓDIGO: la misma logica con umbrales fijos\n",
    "    ...\n",
    "\n",
    "for s, c in [(9.8, 6.5), (5.0, 5.0), (5.1, 5.0), (4.9, 5.0)]:\n",
    "    print(s, c, \"->\", propina_dura(s, c))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**✏️ Respuesta**: ¿qué le pasa al sistema duro cerca de los umbrales que no le pasa al difuso?\n",
    "¿En qué casos dan lo mismo las dos versiones y en cuáles no? Relaciónalo con la histéresis del\n",
    "notebook 8.\n",
    "\n",
    "*(escribe aquí)*"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Qué tienes que tener al terminar\n",
    "\n",
    "Las figuras y las explicaciones de las seis fases, en este mismo notebook.\n",
    "\n",
    "| Fase | Evidencia mínima |\n",
    "|---|---|\n",
    "| 1 | Las dos variables de entrada con sus funciones de pertenencia |\n",
    "| 2 | La variable de salida y las tres reglas |\n",
    "| 3 | La propina calculada para el caso de la teoría, y **por qué no sale exactamente la misma cifra** |\n",
    "| 4 | Las figuras de las funciones de pertenencia y del resultado |\n",
    "| 5 | Un escenario propio, con su resultado interpretado |\n",
    "| 6 | La comparación con un sistema de reglas «duro»: qué cambia en la respuesta |\n",
    "\n",
    "Las soluciones no se publican: se corrigen y comentan en clase."
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "name": "python",
   "version": "3.12"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}