Modeling of dynamic systems with Petri nets and fuzzy logic

Aktuelle Methoden zur dynamischen Modellierung von biologischen
Systemen sind für Benutzer ohne mathematische Ausbildung oft wenig
verständlich. Des Weiteren fehlen sehr oft genaue Daten und
detailliertes Wissen über Konzentrationen, Reaktionskinetiken oder
regulatorische Effekte. Daher erfordert eine computergestützte
Modellierung eines biologischen Systems, mit Unsicherheiten und
grober Information umzugehen, die durch qualitatives Wissen und
natürlichsprachliche Beschreibungen zur Verfügung gestellt wird.
Der Autor schlägt einen neuen Ansatz vor, mit dem solche
Beschränkungen überwunden werden können. Dazu wird eine
Petri-Netz-basierte graphische Darstellung von Systemen mit einer
leistungsstarken und dennoch intuitiven Fuzzy-Logik-basierten
Modellierung verknüpft. Der Petri Netz und Fuzzy Logik (PNFL)
Ansatz erlaubt eine natürlichsprachlich-basierte Beschreibung von
biologischen Entitäten sowie eine Wenn-Dann-Regel-basierte
Definition von Reaktionen. Beides kann einfach und direkt aus
qualitativem Wissen abgeleitet werden. PNFL verbindet damit
qualitatives Wissen und quantitative Modellierung.