Мягкие вычисления

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск

Мягкие вычисления — понятие, введённое Лотфи Заде в 1994 году[1], объединяющее в общий класс неточные, приближённые методы решения задач, зачастую не имеющие решение за полиномиальное время. Задачи, решаемые такого класса методами, возникают в области биологии, медицины, гуманитарных наук, робастного управления, менеджменте.

Технологии мягких вычислений ориентированы на решение задач управления со слабо структурированными объектами управления[2]; инструментарий мягких вычислений использует технику нечётких систем (нечёткие множества, нечёткую логику, нечёткие регуляторы), нечёткие нейронные сети, генетические алгоритмы и эволюционное моделирование (в том числе иммунные алгоритмы, алгоритмы роевого интеллекта — на основе поведенческих реакций групп животных, птиц, муравьёв, пчёл). Различные методы мягких вычислений могут дополнять друг друга и часто используются совместно[3].

Примечания[править | править вики-текст]

  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. Ульянов 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.