اختصاصی از
فی گوو دانلودمقاله حل مسائل برنامه ریزی خطی و درجه دوم بوسیله مدلها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .
حل مسائل برنامه ریزی خطی و درجه دوم بوسیله مدلهای شبکه های عصب-1 مقدمه
در سالیان اخیر شاهد حرکتی مستمر، از تحقیقات صرفاً تئوری به تحقیقات کاربردی بخصوص در زمینه پردازش اطلاعات، برای مسائلی که برای آن ها راه حلی موجودنیست ویا براحتی قابل حل نیستند بوده ایم. با عنایت به این امر، علاقه فزاینده ای در توسعه تئوریک سیستمهای دنیا میکی هوشمند مدل آزاد ـ که مبتنی بر داده های تجربی هستند ـ ایجاد شده است. شبکه های عصبی مصنوعی جزء این دسته از سیستمهای دینامیکی قراردارند، که با پردازش روی داده های تجربی دانش یا قانون نهفته در ورای داده ها را به ساختار شبکه منتقل می کنند. به همین خاطر به این سیستمها هوشمند گویند. چرا که براساس محاسبات روی داده های عددی یا مثال ها ، قوانین کلی را فرامی گیرند. این سیستم ها در مدلسازی ساختار نرو سیناپتیکی مغز بشر می کوشند. پیاده سازی ویژگیهای شگفت انگیز مغز در یک سیستم مصنوعی (سیستم دینامیکی ساخته دست بشر) همیشه وسوسه انگیز و مطلوب بوده است. محققینی که طی سالها در این زمینه فعالیت کرده اند بسیارند، لیکن نتیجه این تلاشها صرف نظر ازیافته های ارزشمند باور هر چه بیشتر این اصل بوده است که مغز بشر دست یافتنی است.
با تاکید بر این نکته که گذشته از متافیزیک، دور از دسترس بودن ایده آل «هوش طبیعی» را می توان با عدم کفایت دانش موجود بشر از فیزیولوژی عصبی پذیرفت، باید اذعان داشت که عالی بودن هدف و کافی نبودن دانش موجود خود سبب انگیزش پژوهشهای بیشتر و بیشتر در این زمینه بوده و خواهند بود، همچنان که امروزه شاهد بروز چنین فعالیتهایی در قالب شبکه های عصبی مصنوعی هستیم، اغلب آن هایی که با چنین سیستم هایی آشنایی دارند، به اغراق آمیز بودن نام آنها معترفند، اگرچه این اغراق بیانگر مطلوبیت و نیز بعضی شباهتهای این گونه سیستم ها با سیستم های طبیعی است ولی می تواند تا حدی بین آن چه که سیستم های عصبی مصنوعی در اختیار قرار می دهد و آن چه که از نامشان بر می آید تناقض ایجاد نماید.
1-2 تاریخچه شبکه های عصبی
بعضی از پیش زمینه های شبکه های عصبی را می توان به اوایل قرن بیستم و اواخر قرن نوزدهم برگرداند. در این دوره کارهای اساسی در فیزیک ، روانشناسی و نروفیزیولوژی توسط علمایی چون هرمان فون هلمهلتز ، ارنست ماخ و ایوان پاولف صورت پذیرفت. این کارهای اولیه عموماً بر تئوریهای کلی یادگیری ، بینایی و شرطی تاکید داشته اند و اصلاً به مدلهای مشخص ریاضی عملکرد نرونها اشاره ای نداشته اند.
دیدگاه جدید شبکه های عصبی در دهه 40 قرن بیستم آغاز شد زمانی که وارن مک کلوث و والترپیتز نشان دادند که شبکه های عصبی می توانند هر تابع حسابی و منطقی را محاسبه نمایند. کار این افراد را می توان نقطه شروع حوزه علمی شبکه های عصبی مصنوعی نامید و این موضوع با دونالدهب ادامه یافت، شخصی که عمل شرط گذاری کلاسیک را که توسط پاولف مطرح شده بود به عنوان خواص نرونها معرفی نمود و سپس مکانیسمی را جهت یادگیری نرونها بیولوژیکی ارائه داد. نخستین کاربرد شبکه های عصبی در اواخر دهه50 قرن بیستم مطرح شد زمانی که فرانک روز نبلات در سال 1958 شبکه پرسپترون را معرفی نمود. روز نبلات و همکارانش شبکه ای ساختند که قادر بود الگوها را از هم شناسایی نماید. در همین زمان بود که برنارد ویدرو در سال 1960 شبکه عصبی تطبیقی خطی آدلاین را با قانون یادگیری جدید مطرح نمود که از لحاظ ساختار، شبیه شبکه پرسپترون بود. پیشرفت شبکه های عصبی تا دهه 70 قرن بیستم ادامه یافت. در سال 1972 تئوکوهونن ، جیمز اندرسون ، بطور مستقل و بدون اطلاع از هم، شبکه های عصبی جدیدی را معرفی نمودند که قادر بودند به عنوان عناصر ذخیره ساز عمل نمایند. استفان گروسبرگ در این دهه روی شبکه های خود سازمانده فعالیت می کرد. فعالیت در زمینه شبکه های عصبی در دهه 60 قرن بیستم در قیاس با دهه 80 به علت عدم بروز ایده های جدید و نبود کامپیوترهای سریع ـ جهت پیاده سازی ـ کمرنگ می نمود. لکن در خلال دهه 80، رشد تکنولوژی میکروپروسسورها روند صعودی داشت و تحقیقات روی شبکه های عصبی فزونی یافت و ایده های بسیار جدیدی مطرح شدند. ایده های نووتکنولوژی بالا برای رونسانس دوباره در شبکه های عصبی کافی به نظر می رسید. در این زایش دوباره شبکه های عصبی و جدید قابل تامل می باشد. استفاده از مکانیسم تصادفی جهت توضیح عملکرد یک طبقه وسیع از شبکه های برگشتی است که می توان آن ها را جهت ذخیره سازی اطلاعات استفاده نمود. این ایده توسط جان هاپفلید ، فیزیکدان آمریکایی در سال 1982 مطرح شد. دومین ایده مهم که کلید توسعه شبکه های عصبی در دهه 80 شد الگوریتم «پس انتشار خطا» می باشد که توسط دیوید رامل هارت و جیمز مکلند در سال 1986 مطرح گردید. با بروز این دو ایده شبکه های عصبی متحول شدند. در ده سال اخیر هزاران مقاله نوشته شده است و شبکه های عصبی کاربرد زیادی در رشته های مختلف علوم پیدا کردند. شبکه های عصبی در هر دو جهت توسعه تئوریک و عملی در حال رشد می باشند اما این روند رشد، آهسته و مطمئن نبوده، دوره هایی بسیار سریع و دوره هایی کند مشاهده شده است. بیشتر پیشرفتها در شبکه های عصبی به ساختارهای نوین و روشهای یادگیری جدید مربوط می شود.
حال صرفنظر از اینکه آیا شبکه های عصبی جایگاه گسترده ای به عنوان یک ابزار علمی ـ مهندسی در آینده پیدا می کنند یا اینکه دچار کمرنگی می شوند، می توان در حال حاضر بطور قاطع بیان کرد که شبکه های عصبی جایگاه مهمی خواهند داشت البته نه به عنوان یک جواب و راه حل برای هر مسئله بلکه به عنوان یک ابزار علمی که بتواند برای راه حلهای خاص و مناسب مورد استفاده قرار گیرد. باید توجه داشت که در حال حاضر اطلاعات موجود درباره نحوه عملکرد مغز بسیار محدود است و مهمترین پیشرفتها در شبکه های عصبی در آینده مطرح خواهند شد. زمانی که اطلاعات بیشتری از چگونگی عملکرد مغز و نرونهای بیولوژیک در دست باشد. شبکه های عصبی چه در بعد آنالیز و توسعه ساختاری و چه در بعد پیاده سازی سخت افزاری از نظر کمی، کیفی و توانایی، در حال رشد و پیشرفت می باشد و تکنیکهای مختلف محاسبات عصبی از لحاظ تعداد همچنان در حال افزایش است. فعالیت علمی و کاربردی در مسائل فنی ـ مهندسی از قبیل سیستم های کنترلی، پردازش سیگنالها و شناسایی الگو گسترش یافته است. با توجه به این مسائل، در این قسمت قصد داریم به معنای شبکه های عصبی و مصنوعی، حدود انتظارات ما از این شبکه ها و شباهت های آن ها با شبکه های واقعی بپردازیم.
1 ـ3 معنای شبکه های عصبی
هنگامی که این جملات را مطالعه می کنید، در عمل از یک سیستم شبکه های عصبی بیولوژی پیچیده، جهت فهم مطالب آن استفاده می نمایید. از مغز به عنوان یک سیستم پردازش اطلاعات با ساختاری موازی و کاملاً پیچیده که دو درصد وزن بدن را تشکیل می دهد و بیش از بیست درصد کل اکسیژن بدن را مصرف می کند برای خواندن، نفس کشیدن، حرکت وتفکروکلیه اعمال آگاهانه و بسیاری از رفتارهای ناخود آگاه استفاده می شود. جهت واضح شدن توانایی مغز، یک بازی تنیس را در نظر بگیرید. بازیکن اول به توپ ضربه می زند، توپ با سرعتی بیش از 130 کیلومتر در ساعت به زمین حریف می رسد. حریف مقابل نیز با سرعتی معادل 60 کیلومتر در ساعت به توپ ارسالی پاسخ می دهد، تصور نمایید که چه حجم عظیمی از اطلاعات و سیگنالها جهت این کار و درطی زمانی کمتر از چند صدم ثانیه بایستی جمع آوری و محاسبه شود. این که چگونه مغز این کارها را انجام می دهد از زمانی مطرح شد که دریافتند مغز برای محاسبات خود از ساختاری کاملاً مغایر با ساختار کامپیوترهای متداول برخوردار می باشند. تلاش برای فهم این موضوع خصوصاً از سال 1911 قوت گرفت، زمانی که برای نخستین بار شخصی به نام سگال اعلام کرد که مغز از عناصر اصلی ساختاری بنام «نرون» تشکیل یافته است. هر نرون بیولوژیکی به عنوان اجتماعی از مواد آلی، اگرچه دارای پیچیدگی یک میکروپروسسور می باشد، ولی دارای سرعت محاسباتی برابر با یک میکروپروسسور نیست. بعضی از ساختارهای نرونی در هنگام تولد ساخته می شوند و قسمت های دیگر در طول مسیرحیات، مخصوصاً در اوایل زندگی بوجود می آیند و قوام می گیرند. دانشمندان علم بیولوژی به تازگی دریافته اند که عملکرد نرونهای بیولوژیکی از قبیل ذخیره سازی و حفظ اطلاعات در خود نرونها و تنظیم مجدد ارتباطات موجود استنباط می شود.
شبکه های عصبی مصنوعی یک شبکه ساده ازنرونهای مصنوعی می سازد به طوری که جهت مسائل پیچیده که در اصل چیزی جز یادگیری نگاشتها نیست بکاربرده شود. نرونهایی که درشبکه های عصبی مصنوعی مورد بررسی قرارمی گیرند، نرونهایی بیولوژیکی نیستند بلکه شکل بسیاربسیارساده ازنرونهای بیولوژیکی می باشد که می توان آنها را به عنوان عناصری از یک برنامه کامپیوتری یا شاید تراشه های نیمه هادی در نظر گرفت. باید توجه داشت که شبکه های عصبی مصنوعی تشکیل شده از این نرونها، اگر چه مقابل نرونهای بیولوژیکی از سرعت بسیار بالایی حدود000/000/1 برابر برخوردارند ولی تنها از کسری از توانایی بالای نرونهای بیولوژیکی بهره می برند.
فرمت این مقاله به صورت Word و با قابلیت ویرایش میباشد
تعداد صفحات این مقاله 98 صفحه
پس از پرداخت ، میتوانید مقاله را به صورت انلاین دانلود کنید
دانلود با لینک مستقیم
دانلودمقاله حل مسائل برنامه ریزی خطی و درجه دوم بوسیله مدلها 
