Es wird auch als Computational Intelligence bezeichnet. Dabei handelt es sich um die Verwendung ungenauer Lösungen für rechenintensive Aufgaben wie die Lösung NP-vollständiger Probleme, für die es keinen bekannten Algorithmus gibt, der eine exakte Lösung in polynomieller Zeit berechnen kann. Soft Computing unterscheidet sich vom herkömmlichen (Hard) Computing dadurch, dass es im Gegensatz zu Hard Computing Ungenauigkeit, Unsicherheit, Teilwahrheit und Annäherung toleriert. Zu den Komponenten des Soft Computing gehören: Maschinelles Lernen, Neuronale Netze (NN), Perceptron, Support Vector Machines (SVM), Fuzzy-Logik (FL), Evolutionäre Berechnung (EC), einschließlich: Evolutionäre Algorithmen, Genetische Algorithmen, Differentialevolution, Metaheuristik und Schwarm Intelligenz, Ameisenkolonienoptimierung, Partikelschwarmoptimierung, Ideen zur Wahrscheinlichkeit, einschließlich: Bayesianisches Netzwerk.
Verwandte Zeitschriften für Soft Computing:
Journal of Global Research in Computer Science , Journal of Computer Science & Systems Biology , Journal of Information Technology & Software Engineering , International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering , Computer Engineering & Information Technology , American Journal für Informatik und Informationstechnologie
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