Мягкие вычисления
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), искусственные 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, образуя гибридные системы[3].
Примечания[править | править код]
- ↑ Zadeh, Lotfi A., «Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing», Communications of the ACM, March 1994, Vol. 37 No. 3, pages 77—84.
- ↑ Ульянов С., Литвинцева Л., Добрынин В, Мишин А. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений. — 1-е изд. — М: PronetLabs, 2011. — 406 с. — ISBN 978-5-8481-0075-4.
- ↑ 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. — 452 с. — ISBN 5-93517-103-1.
