Мягкие вычисления

Мягкие вычисления — термин, введенный Лотфи Заде в 1994 году^[1], обозначающий совокупность неточных, приближенных методов решения задач, зачастую не имеющих решение за полиномиальное время. Такие задачи возникают в области биологии, медицины, гуманитарных наук, робастного управления, менеджменте.

Технология мягких вычислений интенсивно разрабатывается последние 25 лет^[2]. Она способна решать задачи управления слабо структурированными объектами управления, столь актуальные для общей теории и практики проектирования систем управления.

Инструментарий технологий мягких вычислений основан на нечетких системах (нечеткие множества, нечеткая логика, нечеткие регуляторы и др.), моделях нечетких нейронных сетей, на генетических алгоритмах (а также включая иммунные алгоритмы, алгоритмы оптимизации на основе поведенческих реакций групп животных, птиц, муравьев, пчел и т.п.)

Методы мягких вычислений хорошо дополняют друг друга, и часто используются совместно^[3].

В область мягких вычислений входят такие методы как:

• Нейронные сети
• Нечёткая логика
• Эволюционное моделирование
• Теория хаоса
• Роевой интеллект

Примечания

1. ↑ Zadeh, Lotfi A., «Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing», Communications of the ACM, March 1994, Vol. 37 No. 3, pages 77-84.
2. ↑ Улянов С., Литвинцева Л., Добрынин В, Мишин А. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений. — 1-е изд. — М: PronetLabs, 2011. — С. 406. — ISBN 978-5-8481-0075-4
3. ↑ Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы = Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. — 2-е изд. — М: Горячая линия-Телеком, 2008. — С. 452. — ISBN 5-93517-103-1