Soft Computing

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Soft computing es un término empleado en informática que engloba diversas técnicas empleadas para solucionar problemas que manejan información completa, con certidumbre y exactitud matemática compleja. Tal es el caso de la solución a problemas NP-completo, para los cuales no se obtiene una solución exacta en tiempo polinómico.

Introducción[editar]

El Soft Computing se convirtió en una rama formal de la informática cuantica a principios de los años 60. Las primeras aproximaciones informáticas sólo podían modelar y analizar con precisión sistemas relativamente simples.

Los sistemas más complejos que aparecían en biología, medicina, humanidades, administración de empresas, y en otros campos resultaban inmanejables con los métodos analíticos y matemáticos convencionales. Debemos decir que la simplicidad y la complejidad de los sistemas son relativas, y muchos modelos matemáticos convencionales han sido al mismo tiempo desafiantes y muy productivos.


Como técnicas de Soft computing se incluyen:


Generalmente, las técnicas de soft computing se asemejan más a los procesos matemáticos que a las técnicas biológicas tradicionales, que se basan principalmente en sistemas formales lógicos, tales como Lógica proposicional y lógica de predicados, o basados en análisis numérico asistido por ordenador (como en el método de los elementos finitos). Las técnicas de Soft computing intentan complementarse unas a otras.


A diferencia de las técnicas de hard computing, que buscan la inexactitud y la verdad parcial, las técnicas de soft computing explotan la tolerancia de la precisión, la verdad total y la certidumbre para un problema específico. Otra diferencia que contrasta aparece al considerar que el razonamiento inductivo juega un papel más destacado en soft computing que en hard computing.

Véase también[editar]


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