Дискретно-непрерывная математика. Кн. 0 : Алгоритмы. Ч. Генетические алгоритмы

Мягкие 
вычисления (SC) – это не какая-то отдельная методология. Скорее, 
это 
консорциум 
вычислительных 
методологий, 
которые 
коллективно 
обеспечивают 
основы 
для 
понимания, 
конструирования и развития интеллектуальных систем.
В этом 
объединении главными компонентами SC являются нечеткая 
логика (FL), нейровычисления (NC), генетические вычисления 
(GC) и вероятностные вычисления (PC). Позднее в этот 
конгломерат были включены рассуждений на базе свидетельств 
(evidential reasoning), сети доверия (belief networks), хаотические 

---

А.Е. Кононюк Дискретно-непрерывная математика 
34 
системы и разделы теории машинного обучения. 
По сравнению с 
традиционными жесткими вычислениями, мягкие вычисления более 
приспособлены для работы с неточными, неопределенными или 
частично истинными данными/ знаниями. 
Руководящим принципом 
мягких вычислений является: «терпимость к неточности, 
неопределенности и частичной истинности для достижения 
удобства манипулирования, робастности, низкой стоимости 
решения и лучшего согласия с реальностью».
В мягких вычислениях весьма важно то, что составляющие их 
методологии являются в большей степени синергетическими и 
взаимодополняющими, чем соперничающими. Таким образом, 
во 
многих случаях более высокого КМИ можно достигнуть путем 
совместного использования FL, NC, GC и PC, чем путем их 
применения по отдельности
. Более того, существует много проблем, 
которые не могут быть решены только каким-то одним средством: 
нечеткой логикой, нейровычислениями, генетическими вычислениями 
или вероятностными рассуждениями. Это подвергает сомнению 
позиции тех, кто во всеуслышание заявляет, что его любимый 
инструментарий, будь то FL, NC, GC или PC, может решить все 
проблемы. По мере распространения мягких вычислений число 
приверженцев таких односторонних точек зрения будет неуклонно 
сокращаться.