什么是软计算

软计算是硬（传统）计算的反面。它指的是一组基于人工智能 (AI) 和自然选择的计算技术。它为硬计算无法解决的复杂现实生活问题提供了经济高效的解决方案。

Zadeh 于 1992 年创造了软计算一词。软计算的目的是为复杂的现实生活问题提供精确的近似和快速的解决方案。

简单来说，你可以将软计算理解为一种新兴的方法，它赋予了人类惊人的心智能力。它可以映射人类心智，而人类心智是软计算的榜样。

注意：基本上，软计算不同于传统/常规计算，它处理的是近似模型。

软计算的一些特征

• 软计算为现实生活问题提供了近似但精确的解决方案。
• 软计算的算法是自适应的，因此当前过程不受环境任何变化的任何影响。
• 软计算的概念基于从实验数据中学习。这意味着软计算不需要任何数学模型来解决问题。
• 软计算通过提供传统和分析模型无法解决的近似结果，帮助用户解决现实世界的问题。
• 它基于模糊逻辑、遗传算法、机器学习、人工神经网络和专家系统。

示例

软计算处理近似模型。你将通过示例了解它是如何处理近似模型的。

让我们考虑一个实际上无法通过传统计算解决但软计算能给出近似解决方案的问题。

string1 = "xyz" and string2 = "xyw"

让我们稍微修改一下这个问题。

你已经注意到软计算给了我们近似的解决方案。

软计算的应用

软计算有多种应用，其中一些列在下面

• 它广泛应用于扑克和跳棋等游戏产品。
• 在厨房电器中，如微波炉和电饭煲。
• 在最常用的家用电器中——洗衣机、加热器、冰箱和空调。
• 除了所有这些用途之外，它还用于机器人工作（机器人情感形态）。
• 图像处理和数据压缩也是软计算的流行应用。
• 用于手写识别。

正如我们已经说过的，软计算为实时问题提供了解决方案，你可以在这里看到。除了这些应用之外，还有许多其他软计算的应用。

软计算的必要性

有时，传统计算或分析模型无法为某些现实世界问题提供解决方案。在这种情况下，我们需要软计算等其他技术来获得近似解决方案。

• 硬计算用于解决需要精确答案的数学问题。它无法为一些现实世界问题提供解决方案。因此，对于没有精确解决方案的现实世界问题，软计算有所帮助。
• 当传统的数学和分析模型失败时，软计算可以提供帮助，例如，您甚至可以使用软计算来映射人类心智。
• 分析模型可用于解决数学问题，并适用于理想情况。但现实世界的问题并没有理想的情况；它们存在于非理想环境中。
• 软计算不仅限于理论；它还为现实生活问题提供了见解。
• 与上述所有原因一样，软计算有助于映射人类心智，而这是传统数学和分析模型无法实现的。

软计算的元素

软计算被视为新兴概念智能领域的基础组成部分。模糊逻辑 (FL)、机器学习 (ML)、神经网络 (NN)、概率推理 (PR) 和进化计算 (EC) 是软计算的补充。此外，这些是软计算用于解决任何复杂问题使用的技术。

使用这些组件可以有效地解决任何问题。以下是软计算使用的三种技术

• 模糊逻辑
• 人工神经网络 (ANN)
• 遗传算法

模糊逻辑 (FL)

模糊逻辑只不过是一种数学逻辑，它试图用开放且不精确的数据范围来解决问题。它使得获得一系列精确的结论变得容易。

模糊逻辑基本上是为了从所有可用的信息和输入数据中为复杂问题获得最佳解决方案。模糊逻辑被认为是最佳解决方案查找器。

神经网络 (ANN)

神经网络是在 20 世纪 50 年代开发的，它帮助软计算解决了计算机本身无法解决的现实世界问题。我们都知道人脑可以轻松描述真实世界的情况，但计算机却不能。

一个人工神经网络 (ANN) 模拟了神经元网络，使人脑（意味着一台可以像人脑一样思考的机器）能够工作。因此，计算机或机器可以学习事物，以便它们能够像人脑一样做出决策。

人工神经网络 (ANN) 与脑细胞相互连接，并使用常规计算编程创建。它就像人类神经系统一样。

遗传算法 (GA)

遗传算法几乎基于自然并从中获得灵感。没有遗传算法是基于搜索算法的，它源于自然选择和遗传学的概念。

此外，遗传算法是计算学的一个大分支的子集。

软计算与硬计算

硬计算使用现有的数学算法来解决某些问题。它提供了问题的精确和准确的解决方案。任何数值问题都是硬计算的一个例子。

另一方面，软计算与硬计算是不同的方法。在软计算中，我们计算现有复杂问题的解决方案。软计算计算或提供的结果也不精确。它们本质上是不精确和模糊的。