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Unterschied zwischen Soft Computing und Hard Computing

Soft Computing und Hard Computing sind Berechnungsmethoden, bei denen Hard Computing die herkömmliche Methodik auf den Prinzipien von Genauigkeit, Sicherheit und Inflexibilität beruht. Umgekehrt ist Soft Computing ein moderner Ansatz, der auf der Idee der Annäherung, der Unsicherheit und der Flexibilität basiert.

Bevor wir Soft Computing und Hard Computing verstehen, sollten wir verstehen, was Computing ist. Computertechnisch ist das Berechnen der Aufgabe, die spezielle Aufgabe mit Hilfe eines Computers oder eines Computergeräts zu erledigen. Es gibt mehrere Merkmale der Berechnung, die eine präzise Lösung bieten sollen, genaue und eindeutige Steueraktionen, die die Lösung der Probleme erleichtern, die mathematisch gelöst werden können.

Das traditionelle Berechnungsverfahren, Hard-Computing, ist für mathematische Probleme geeignet, obwohl es zur Lösung von Problemen in der realen Welt verwendet werden kann. Der größte Nachteil ist jedoch, dass es viel Rechenzeit und -kosten kostet. Aus diesem Grund ist das Soft-Computing die bessere Alternative zur Lösung der realen Probleme.

Vergleichstabelle

Basis zum Vergleich
Soft ComputingHard-Computing
Basic
Toleranz gegenüber Ungenauigkeit, Unsicherheit, teilweiser Wahrheit und Annäherung.Verwendet ein genau angegebenes analytisches Modell.
Beyogen auf
Fuzzy-Logik und probabilistisches DenkenBinäre Logik und scharfes System
Eigenschaften
Annäherung und DispositionalitätPräzision und Kategorizität
NaturStochastikDeterministisch
Funktioniert anMehrdeutige und verrauschte DatenGenaue Eingabedaten
BerechnungKann parallele Berechnungen durchführenSequentiell
ErgebnisUngefährErzeugt präzises Ergebnis.

Definition von Soft-Computing

Soft-Computing ist ein Rechenmodell, das entwickelt wurde, um die nichtlinearen Probleme zu lösen, die unsichere, ungenaue und ungefähre Problemlösungen beinhalten. Diese Arten von Problemen werden als reale Probleme betrachtet, bei denen die menschliche Intelligenz zur Lösung des Problems erforderlich ist. Der Begriff des Soft Computing wird von Dr. Lotfi Zadeh geprägt. Nach seiner Auffassung ist Soft Computing ein Ansatz, der den menschlichen Verstand zur Vernunft imitiert und in einem Umfeld von Unsicherheit und Eindruck lernt.

Es wird durch zwei Elemente der Adaptivität und des Wissens geschaffen und verfügt über eine Reihe von Tools wie Fuzzy-Logik, neuronale Netzwerke, genetische Algorithmen usw. Das Soft-Computing-Modell unterscheidet sich von seinem Vorgängermodell, das als Hard-Computing-Modell bekannt ist, da es nicht mit dem mathematischen Modell der Problemlösung arbeitet.

Lassen Sie uns nun einige der Methoden des Soft-Computing anhand von Beispielen diskutieren.

1. Die Fuzzy-Logik behandelt die Probleme des Entscheidungs- und Kontrollsystems, die nicht in mathematische Formeln umgewandelt werden können. Auf diese Weise werden die Eingaben auf die Ausgänge im Prinzip nichtlinear abgebildet, wie der Mensch es tut. Die Fuzzy-Logik wird in Kfz-Subsystemen, Klimaanlagen, Kameras usw. verwendet.

2. Künstliche neuronale Netzwerke führen Klassifizierungs-, Data-Mining- und Vorhersageprozesse durch und verwalten die verrauschten Eingangsdaten auf einfache Weise, indem sie in Gruppen eingeteilt werden oder einem erwarteten Ausgang zugeordnet werden. Es wird beispielsweise bei der Bild- und Zeichenerkennung verwendet, bei der Geschäftsprognose, bei der die Muster aus den Datensätzen gelernt werden, und zur Erkennung dieser Muster ein Modell erstellt wird.

3. Genetische Algorithmen und evolutionäre Techniken werden verwendet, um die Optimierung zu lösen und Probleme zu entwerfen, bei denen eine optimale Lösung erkannt werden kann, aber keine vordefinierte richtige Antwort bereitgestellt wird. Die realen Anwendungen des genetischen Algorithmus, der heuristische Suchtechniken verwendet, sind Robotik, Fahrzeugdesign, optimiertes Telekommunikationsrouting, biomimetische Erfindung und so weiter.

Definition von Hard-Computing

Hard-Computing ist der traditionelle Ansatz, der im Computing verwendet wird und ein genau angegebenes Analysemodell benötigt. Es wurde auch von Dr. Lotfi Zadeh vor Soft Computing vorgeschlagen. Hard-Computing-Ansatz erzeugt ein garantiertes, deterministisches, genaues Ergebnis und definiert definierte Steuerungsaktionen mithilfe eines mathematischen Modells oder Algorithmus. Es befasst sich mit binärer und scharfer Logik, die die genauen Eingangsdaten sequentiell erfordern. Hard-Computing ist jedoch nicht in der Lage, die Probleme der realen Welt zu lösen, deren Verhalten äußerst ungenau ist und bei denen sich die Informationen ständig ändern.

Nehmen wir ein Beispiel, wenn wir herausfinden müssen, ob es heute regnen wird oder nicht. Die Antwort kann Ja oder Nein sein, was auf zwei mögliche deterministische Weise bedeutet, dass wir die Frage beantworten können. Mit anderen Worten, die Antwort enthält eine knackige oder binäre Lösung.

Hauptunterschiede zwischen Soft Computing und Hard Computing

  1. Das Soft-Computing-Modell ist ungenau tolerant, partielle Wahrheit, Näherung. Auf der anderen Seite funktioniert Hard Computing nicht nach den oben genannten Prinzipien. es ist sehr genau und sicher.
  2. Soft-Computing verwendet Fuzzy-Logik und probabilistisches Denken, während Hard-Computing auf binären oder scharfen Systemen basiert.
  3. Hard-Computing bietet Funktionen wie Präzision und Kategorizität. Im Gegensatz dazu sind Annäherung und Dispositionalität die Merkmale des Soft Computing.
  4. Der Ansatz des Soft Computing ist von Natur aus probabilistisch, während Hard Computing deterministisch ist.
  5. Soft-Computing kann problemlos mit den geräuschvollen und mehrdeutigen Daten betrieben werden. Im Gegensatz dazu kann Hard Computing nur mit exakten Eingabedaten arbeiten.
  6. Parallelberechnungen können im Soft-Computing durchgeführt werden. Im Gegensatz dazu wird bei der Hard-Computing die Daten sequentiell berechnet.
  7. Soft Computing kann ungefähre Ergebnisse erzeugen, während Hard Computing präzise Ergebnisse liefert.

Fazit

Der herkömmliche Berechnungsansatz Hard Computing ist effektiv, wenn es um die Lösung eines deterministischen Problems geht. Mit zunehmender Größe und Komplexität des Problems nimmt jedoch auch der Designsuchraum zu. Dies machte es schwierig, ein unsicheres und ungenaues Problem durch Hard-Computing zu lösen. Daher hat sich Soft Computing als Lösung für das Hard Computing herauskristallisiert, die auch viele Vorteile bietet, wie z. B. schnelle Berechnungen, niedrige Kosten, Wegfall der vordefinierten Software usw.

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