Die Analyse komplexer Prozesse, wie sie z. B. bei Spielen oder Bewegungen ablaufen, kann in quantitativer oder in qualitativer Weise durchgeführt werden. Vereinfacht gesagt berechnet die quantitative Analyse charakteristische nummerische Kenngrößen, Verteilungen oder strukturelle Zusammenhänge. Geeignete Werkzeuge hierfür sind verfügbar und werden eingesetzt; dabei werden Prozessdynamiken und Interaktionen von Systemkomponenten aber häufig vernachlässigt. Im Gegensatz dazu versucht die qualitative Analyse, Typen von Interaktion, zeitabhängige Dynamik, Schlüsselaktivitäten und spezielle Auffälligkeiten zu entdecken. Obwohl die Ergebnisse solcher qualitativen Analysen häufig nicht verallgemeinert werden können, verbessern sie doch oft das Verständnis grundlegender Phänomene und komplexen Systemverhaltens. Diese Idee hat zu einem "Paradigmenwechsel" geführt, bei dem harte mathematische Kriterien wie Präzision, Vollständigkeit und Determiniertheit von Analysemethoden ersetzt wurden durch weiche Kriterien: Die Methoden des "Soft Computings" sollen nicht präziser und vollständiger sein als notwendig oder sinnvoll; Berechnungsprozesse dürfen statistisch variieren, solange die Ergebnisse akzeptable Lösungen repräsentieren. Die Schwerpunkte des Soft Computing liegen gegenwärtig in den Bereichen Künstliche Neuronale Netze, Evolutionäre Algorithmen und Fuzzy Modellierung. Die bisher in diesen Schwerpunkten entwickelten Methoden haben sich für die Analyse komplexer dynamischer Systeme als sehr hilfreich erwiesen. Der Grund hierfür u.a. das Zusammenwirken von vergleichsweise hoher Genauigkeit mit geringem Aufwand und guter Anpassungsfähigkeit.
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