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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の違い

ソフトコンピューティングおよび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従来の方法論である計算方法であり、正確性、確実性、および柔軟性の欠如の原理に依存している。 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現代的なアプローチです。

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、理解しておくべき、コンピューティングとは何ですか。 コンピュータ技術に関する計算は、コンピュータまたは計算装置の助けを借りて特定のタスクを達成するプロセスである。 正確な解決策、正確で明確な制御動作を提供し、数学的に解決できる問題の解決を容易にするような、計算のいくつかの特徴があります。

実世界の問題を解決するために使用されるかもしれませんが、伝統的な計算方法であるハードコンピューティングは数学的問題に適していますが、それに関連する主な短所はそれが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現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。

比較表

比較基準
ソフトコンピューティングハードコンピューティング
基本
不正確さ、不確かさ、部分的な真実および近似に寛容です。正確に述べられた分析モデルを使用します。
に基づく
ファジィ論理と確率論的推論バイナリロジックとさわやかなシステム
特徴
近似と性質精度とカテゴリー性
自然確率的決定論的
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
計算並列計算ができる順次
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、問題の不確かで不正確で近似的な解法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。 これらの種類の問題は、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。 ソフトコンピューティングの用語はLotfi Zadeh博士によって造られました、と彼は言います、ソフトコンピューティングは推論する人間の精神を模倣し、不確実性と印象の環境で学ぶアプローチです。

それは2つの要素の適応性と知識を通して作成され、ファジィ論理、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズムなどのようなツールのセットを持っています。 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。

それでは、ソフトコンピューティングの方法論のいくつかを例を挙げて説明しましょう。

ファジィ論理は、硬い数式に変換することができない意思決定および制御システムの問題を扱う。 これは基本的に、人間が行うのと同じように、非線形に入力と出力を論理的にマッピングします。 ファジィ論理は自動車サブシステム、エアコン、カメラなどで使用されています。

人工ニューラルネットワークは 、分類、データマイニングおよび予測プロセスを実行し、それをグループに分類するかまたは予想される出力にマッピングすることによって、ノイズの多い入力データを容易に管理する。 たとえば、画像や文字の認識、データセットからパターンが学習されるビジネス予測、およびこれらのパターンを認識するためのモデルの作成などに使用されます。

遺伝的アルゴリズムおよび進化的技術を使用して最適化を解決し、最適な解決策を認識することができるが事前定義された正しい答えが提供されないような問題に関連する問題を設計する。 ヒューリスティック検索技術を使用する遺伝的アルゴリズムの実際の用途は、ロボット工学、自動車設計、最適化された電気通信経路指定、バイオミメティック発明などです。

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は、正確に述べら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伝統的なアプローチです。 それはソフトコンピューティングの前にLotfi Zadeh博士によっても提案されました。 ハードコンピューティングアプローチは、保証された決定論的で正確な結果を生み出し、数学的モデルまたはアルゴリズムを使用して明確な制御動作を定義する。 これは正確な入力データを連続して必要とする2値論理的な論理を扱います。 しかし、ハードコンピューティングは、その振る舞いが非常に不正確で、情報が一貫して変化するような現実世界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つの決定的な方法で質問に答えることができます。つまり、答えには鮮明な解決策またはバイナリの解決策が含まれます。

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の主な違い

  1. ソフトコンピューティングモデルは、不正確なトレラント、部分真理、近似です。 一方、ハードコンピューティングは上記の原則には対応していません。 それは非常に正確で確実です。
  2. ハードコンピューティングはバイナリまたはクリスプシステムに基づいていますが、ソフトコンピューティングはファジー論理と確率論的推論を採用しています。
  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、近似と性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の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は決定論的です。
  5. ソフトコンピューティングは、ノイズの多いあいまいなデータに対して簡単に操作できます。 これとは対照的に、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. ソフトコンピューティングでは、並列計算を実行できます。 これに対して、ハードコンピューティングでは、データに対して逐次計算が行われます。
  7. ハードコンピューティングは正確な結果を生成しながら、ソフトコンピューティングは近似結果を生成することができます。

結論

従来のコンピューティングアプローチハードコンピューティングは、決定論的問題を解決することになると効果的であるが、問題がサイズおよび複雑さにおいて増大するにつれて、設計探索空間もまた増大する。 これはハードコンピューティングによって不確実で不正確な問題を解決することを難しくしました。 そのため、ソフトコンピューティングはハードコンピューティングの解決策として浮上しており、高速コンピューティング、低コスト、事前定義されたソフトウェアの排除などの多くの利点も提供しています。

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