コンテンツ

• 比較表
• ソフトコンピューティングの定義
• 次に、例を使用してソフトコンピューティングの方法論のいくつかについて説明します。
• ハードコンピューティングの定義
• 結論

ソフトコンピューティングとハードコンピューティングは、ハードコンピューティングが精度、確実性、および柔軟性の原則に依存する従来の方法論であるコンピューティング手法です。逆に、ソフトコンピューティングは、近似、不確実性、および柔軟性の概念を前提とした最新のアプローチです。

ソフトコンピューティングとハードコンピューティングを理解する前に、コンピューティングとは何かを理解する必要がありますか？コンピューター技術の観点からのコンピューティングは、コンピューターまたはコンピューティングデバイスの助けを借りて特定のタスクを達成するプロセスです。コンピューティングには、正確な解決策、正確で明確な制御アクションを提供し、数学的に解決できる問題の解決を促進する必要があるなど、コンピューティングのいくつかの特性があります。

従来の計算方法であるハードコンピューティングは、実際の問題を解決するために使用される可能性がありますが、数学的な問題に適していますが、関連する主なデメリットは、大量の計算時間とコストを消費することです。これが、ソフトコンピューティングが実世界の問題を解決するためのより良い代替手段である理由です。

1. 1. 比較表
   2. 定義
   3. 主な違い
   4. 結論

比較表

比較の根拠	ソフトコンピューティング	ハードコンピューティング
ベーシック	不正確さ、不確実性、部分的真実および近似に耐性。	正確に記述された分析モデルを使用します。
に基づく	ファジーロジックと確率論的推論	バイナリロジックと鮮明なシステム
特徴	近似と気質	精度とカテゴリ性
自然	確率的	確定的
で動作します	あいまいでノイズの多いデータ	正確な入力データ
計算	並列計算を実行できます	シーケンシャル
結果	近似	正確な結果を生み出します。

ソフトコンピューティングの定義

ソフトコンピューティング は、問題の不確実、不正確、および近似解を含む非線形問題を解決するために進化したコンピューティングモデルです。これらのタイプの問題は、それを解決するために人間のような知性が必要とされる現実の問題と見なされます。彼によると、ソフトコンピューティングの用語はLotfi Zadeh博士によって作られました。ソフトコンピューティングは、人間の心を模倣して不確実性と印象の環境で学習するアプローチです。

適応性と知識の2つの要素から作成され、ファジーロジック、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズムなどのツールセットを備えています。ソフトコンピューティングモデルは、問題解決の数学的モデルでは機能しないため、ハードコンピューティングモデルとして知られる先行モデルとは異なります。

次に、例を使用してソフトコンピューティングの方法論のいくつかについて説明します。

1. ファジーロジック 困難な数式に変換できない意思決定と制御システムの問題を扱います。これは基本的に、人間が行うように、非線形の方法で入力を出力に論理的にマッピングします。ファジーロジックは、自動車のサブシステム、エアコン、カメラなどで使用されます。

2. 人工ニューラルネットワーク 分類、データマイニング、予測プロセスを実行し、ノイズの多い入力データをグループに分類するか、予想される出力にマッピングすることで、簡単に管理できます。たとえば、画像や文字の認識、データセットからパターンを学習し、これらのパターンを認識するモデルを作成するビジネス予測で使用されます。

3. 遺伝的アルゴリズム 最適化と設計関連の問題を解決するために進化的手法が採用されており、最適なソリューションは認識できますが、定義済みの正解は提供されません。ヒューリスティック検索手法を使用する遺伝的アルゴリズムの実際のアプリケーションは、ロボット工学、自動車設計、最適化された通信ルーティング、生体模倣の発明などです。

ハードコンピューティングの定義

ハードコンピューティング 正確に記述された分析モデルを必要とするコンピューティングで使用される従来のアプローチです。また、ソフトコンピューティングの前にLotfi Zadeh博士によって提案されました。ハードコンピューティングアプローチは、保証された確定的で正確な結果を生成し、数学モデルまたはアルゴリズムを使用して明確な制御アクションを定義します。正確な入力データを連続して必要とするバイナリおよびクリスプロジックを処理します。ただし、ハードコンピューティングでは、動作が非常に不正確であり、情報が一貫して変化する現実の問題を解決することはできません。

今日雨が降るかどうかを調べる必要がある場合の例を見てみましょう。答えは「はい」または「いいえ」である可能性があります。つまり、2つの可能な決定論的な方法で質問に答えることができます。

1. ソフトコンピューティングモデルは、不正確性許容、部分的真実、近似です。一方、ハードコンピューティングは上記の原則では機能しません。非常に正確で確実です。
2. ソフトコンピューティングはファジーロジックと確率論的推論を採用し、ハードコンピューティングはバイナリシステムまたは鮮明なシステムに基づいています。
3. ハードコンピューティングには、精度やカテゴリ性などの機能があります。反対に、近似と気質はソフトコンピューティングの特徴です。
4. ソフトコンピューティングアプローチは本質的に確率論的ですが、ハードコンピューティングアプローチは決定論的です。
5. ノイズの多い曖昧なデータに対してソフトコンピューティングを簡単に操作できます。対照的に、ハードコンピューティングは正確な入力データに対してのみ機能します。
6. 並列計算は、ソフトコンピューティングで実行できます。それどころか、ハードコンピューティングでは、データに対して順次計算が実行されます。
7. ハードコンピューティングは正確な結果を生成しますが、ソフトコンピューティングは近似結果を生成できます。

結論

従来のコンピューティングアプローチのハードコンピューティングは、決定論的問題の解決に効果的ですが、問題のサイズと複雑さが増すにつれて、設計の検索スペースも増加します。これにより、ハードコンピューティングによる不確実で不正確な問題の解決が困難になりました。そのため、ハードコンピューティングのソリューションとしてソフトコンピューティングが登場しました。これは、高速計算、低コスト、定義済みソフトウェアの削除など、多くのメリットも提供します。