本文摘要：摘要：軟計算是當前人工智能領域的主要研究對象，是人工智能發展的基本技術支持，《應用軟計算》是專門針對軟計算技術的研究和應用而創立的一個國際性期刊。本文依托對《應用軟計算》創刊以來發表論文的統計數據，介紹和分析了軟計算的發展和趨勢。 關鍵詞：
摘要：軟計算是當前人工智能領域的主要研究對象，是人工智能發展的基本技術支持，《應用軟計算》是專門針對軟計算技術的研究和應用而創立的一個國際性期刊。本文依托對《應用軟計算》創刊以來發表論文的統計數據，介紹和分析了軟計算的發展和趨勢。
關鍵詞：《應用軟計算》;模糊邏輯;進化;優化;人工神經網絡
軟計算是在人工智能的發展過程中誕生的一個新概念，由美國加州大學伯克利分校教授ZADEHLA[1]提出。為了更清楚說明軟計算表征的內涵，1996年ZADEHLA教授[2]136-137將傳統的計算稱之為硬計算。與硬計算追求的嚴格、確定和精確相比，軟計算求的是近似而非精確的解。“軟計算”這個概念不是特指具體的某一種算法，它是指求解復雜問題的一類算法，這類算法的共同特點都是通過模擬生物的感知、腦神經網絡、進化或免疫過程，來處理日常生活中不確定、不精確、不完備的問題[3]i-ii。
正如ZADEHLA教授多次提到的，“人類有一種非凡的能力，能夠在不經過任何精確測量和計算的前提下，完成各種各樣體力和腦力勞動”。比如，人類可以駕車在人流擁擠的城市中穿行;可以對一本書一個故事作一個精辟的總結。這些都是硬計算無法完成的，軟計算卻可以讓機器具有這種能力。在大數據背景下軟計算已經在人類生活中無處不在，智能家電、美顏相機、即時翻譯、無人駕駛等都是軟計算應用的實例。從某種意義上說，軟計算是讓機器在使用硬計算計算時，具有了與人類相似的思考、推理和決策的能力。
計算機論文范例： 計算機軟件開發技術的應用研究
《應用軟計算》(AppliedSoftComputing)是軟計算研究與應用領域的重要國際期刊之一，是國際軟計算學會的會刊，創刊于2001年，由Elsevier出版。該刊物主要發表軟計算技術研究和應用的文章，所發表的論文涉及軟計算研究的各個方面，研究的廣度和深度都是同類期刊中首屈一指的，涉及的應用領域也是最廣泛的[4]，無論是投稿來源還是文章質量，都具有國際視野，能夠代表近三十年來國際軟計算發展歷程和趨勢。本文通過對該期刊創刊以來發表的論文進行深入的統計分析，揭示軟計算的發展歷程，探究軟計算未來發展趨勢。
1軟計算的興起
20世紀80年代隨著人工智能的興起，人們逐漸認識到世界的本質除了普遍性、確定性、線性之外，還具有偶然性、不確定性和非線性等特征[5]，要實現真正的人工智能就必須讓科學具有解決這些特征的能力。于是仿真模擬人類智能的各種計算應運而生，這些計算方法都不同于硬計算，沒有既定的數學公式，沒有準確的度量，也不追求精確的計算，這些計算方法將硬計算精確的數值表達用不精確、不確定的自然語言表達替代，從而解決傳統數值計算難以處理的現實世界中的復雜問題。
這些智能計算都各自擁有獨特的優勢，比如：模糊計算主要是通過模擬人類思維的特點，在不精確、不確定的環境下讓機器具有推理能力;人工神經網絡是模擬了人類腦神經的功能，在計算過程中可以實現自我組織、自我學習，具有高度的容錯和泛化能力;遺傳算法模擬的是達爾文生物進化論中優勝劣汰的規律，能夠在處理結構復雜、參數眾多的問題中尋得全局最優解。
但是，在實際的研究過程中人們發現要實現讓機器具有人類的智能，單一的某種計算方法都不足以完成，而是需要匯集各種與人類智能相關的算法資源。于是，ZADEHLA教授構思了軟計算的概念，將模糊計算、人工神經網絡、遺傳算法組合成一個計算方法的集合體，并稱之為軟計算。軟計算是通過模擬人類大腦對事物進行識別、認知、推理和決策的過程，來對現實世界中普遍存在的不確定、不精確和局部真實的數據進行建模和計算。
與硬計算追求的準確和精確不同，軟計算對不準確、不精確的數據具有較高的容錯能力。硬計算中對數據準確和精確的要求是以較高的運算成本為代價的，而軟計算可以通過這種容錯性成功地降低運算成本，達到更好的魯棒性和可跟蹤性。通過軟計算方法建立的模型更接近客觀事物本身，獲得的結果也更容易讓人類所接受。軟計算的提出為科學研究開辟了新的疆域，但也因挑戰了傳統硬科學的思維，在最初的發展中受到了很多阻力。1991年，在ZADEHLA教授的主持下，加州大學伯克利分校啟動了軟計算伯克利計劃(BerkeleyInitiativeinSoftComputingBISC)，軟計算成為了機器智能領域的重要計算方法。
2分析對象的確定以及數據來源
國際期刊《應用軟計算》提倡以軟計算的綜合觀點來解決現實生活中的問題，主要發表各種軟計算方法研究和應用的文章。據《期刊引用報告》數據顯示，2018年該刊物的被引用率為6.27，影響因子為4.873，5年影響因子為4.858，平均每篇論文資源標準化影響率(SNIP)為2.369，SCImago期刊排名(SJR)為1.308。與其他同類或近似期刊相比，該刊物是最新的，但評價的各項指標均排名靠前，僅次于KnowledgeBasedSystems和InformationSciences這些頂級期刊。
本文選擇對《應用軟計算》創刊以來19年(2001—2019)所發表的5745篇研究論文進行統計分析，使用的數據主要來源有WebofScience、ScienceDirect和計算機科學文獻庫DBLP(DataBasesystemsandLogicProgramming)。
軟計算是一類計算方法的集合體，這個集合體是一個開放的概念，隨著智能計算的不斷發展，組成這個集合體的成員也在不斷地增加。而且，軟計算的應用也很廣泛，幾乎涉及了現代生產和生活的各個方面，很多時候這些應用并不是單一的某種軟計算研究的結果，而是軟計算中多種計算方法共同研究的結果，這些因素都給統計帶來了很大的難度。
本文通過對期刊2001—2019年期間所發表的5745篇論文的26445個關鍵詞進行統計，發現關鍵詞種類可達1萬多種，由此，也可證實《應用軟計算》期刊研究領域的廣泛性。在統計中，認為某一關鍵詞出現的頻次越高，與之相關的論文數也越多，表明該領域的研究越熱門，也越能代表軟計算發展的狀況。
3期刊論文發表和研究方向的統計
《應用軟計算》期刊創刊于2001年，2004年該期刊被科學引文索引(SCI)收錄，從2007年開始該期刊發表論文數突破100篇。在2011年期刊發表的論文數得到了一個井噴式的上升，2012年回歸正常，每年發表的論文數都在不斷增長。這表明軟計算發展一直是一個平穩上升的趨勢。從研究方向上看，模糊計算的研究，從創刊以來發表的論文數一直都是最多的，優化算法的論文數增速是最快的，神經計算的論文數在2008—2011年增長幅度較大，此后增幅平穩。
在2016—2019年期間優化算法發表的論文數遠高于其它研究方向。說明優化算法是近幾年軟計算研究的熱門方向。從廣義上講，進化算法也是一種優化算法，它是通過模擬生物生存進化的原則，對算法策略的一種優化。而遺傳算法、元啟發式算法也是優化算法的一種。這樣，如果把這些算法整合在一起，優化算法無疑是發表論文數最多的，是軟計算研究中的主要方向。所以，模糊計算、優化算法、神經計算作為軟計算的三個主要成員，仍是軟計算研究的重點，而近幾年尤以優化算法的研究較多。
本文也對這三個研究方向展開進一步統計分析。除了這三個研究方向之外，模擬退火作為較早出現的一種算法，并沒有受到研究者的追捧。而分類、搜索、決策、調度是軟計算的應用，這些方向的論文數增長速度比較快，說明軟計算已經從單一的理論研究轉向了理論和應用的雙重研究模式。理論研究為應用研究提供了理論依據，應用研究反過來為理論研究提供了實證，并且開拓了新的研究方向。向量機、機器學習、混沌理論和人工免疫，這些新研究方向正逐漸成為軟計算下一個研究熱點。
3.1模糊計算
在現實生活中我們遇到的問題一般都會以一種模糊的語言方式來表達，例如，這輛汽車開得很快，一下子沖到了花池里;這個人是個高個子，但是他很胖;這位女士長得很漂亮;等等。類似于這樣的表達，人們很難用精確的數值去衡量。這里的“很快”是多快?多高是“高個子”?多重是“胖”?什么數值是“漂亮”?在生活中高與矮、胖與瘦、美與丑之間并不能明確地劃分，當判斷某人是否是“高的”“胖的”“美的”的時候，會因為判斷者判斷的標準不同而得到不同的答案，這就是一種模糊的、不精確的、不確定的輸入。模糊計算就是用來解決這些問題的新方法，它是由ZADEHLA教授[6]提出的。
4論文發表國家及科研機構統計
4.1國家和地區
美國是科研大國也是軟計算的發源地，在2001—2003年美國對軟計算的研究還處于絕對的領先地位，但在2004—2007年期間，印度發表的論文數已經趕超美國，成為軟計算研究的主要國家，這期間中國發表的論文數也僅次于英國，排名第四。在2008—2011年間，印度、中國、伊朗發表的論文數已經遠遠超過了美國，軟計算的研究在發展中國家得到了突飛猛進的增長。
正如ZADEHLA在1984年接受的一次采訪時談到的：“當美國還在懷疑和質疑軟計算概念的時候，在東方國家，人們更愿意接受這種新的理念。”[8]這使得軟計算在這些國家能夠得到快速發展。從2012—2015年開始，中國、印度、伊朗、中國臺灣已經穩居軟計算研究的前四，截止到2019年本文統計數據時，中國以1273篇論文遙遙領先穩居第一，中國已成為軟計算研究最多的國家。這說明軟計算研究的熱度在發展中國家，中國做為軟計算研究人員較多的國家，對軟計算的發展起到了很大的促進作用。
結論
本文以國際期刊《應用軟計算》為載體，對軟計算的發展和研究做了深入的分析統計，從總體上看， 統計的結果和我們對軟計算已有的了解是一致的。經過近30年的發展，軟計算方法已經成功地應用到了許多領域，為這些應用領域帶來明顯的效益，也極大地影響了人類工作和生活的方式。
縱觀軟計算的發展歷程，軟計算可以看作是一種新的計算思維，是解決復雜系統問題的一種指導原則，也是多種學科共同發展的產物，隨著人類對自然界生物系統的深入了解，軟計算的成員會越來越多，軟計算也將會取代硬計算成為最主要的計算。而且，軟計算的發展也會成為發展中國家科技強國的試金石。
參考文獻：
[1]ZADEHLA.Appliedsoftcomputing：foreword[J].AppliedSoftComputing，2001，1(1)：12.
[2]ZADEHLA.Theroleofsoftcomputingandfuzzylogicinconception，designanddevelopmentofintelligentsystems[G]∥Proceedingofinternationalworkshoponsoftcomputinginindustry.Heidelberg：SpringerVerlag，1996.
[3]鄧方安，周濤，徐揚.軟計算方法理論及應用[M].北京：科學出版社，2008.
[4]Appliedsoftcomputing[EB/OL].[20200715].https：∥www.journals.elsevier.com/applied-soft-computing.
[5]向成軍.對復雜性理論的思考[J].系統科學學報，2019，27(4)：711.
作者：梁春華1，2，賀天平1
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