بحث متقدم
ترتيب حسب
فلترة حسب
إن أحد التطبيقات الرئيسية للمنطق الضبابي هو تصميم نظام تحكم، إن متحكمات المنطق الضبابي (Fuzzy logic controllers (FLC يمكن أن تستعمل لتصميم أنظمة التحكم حيث انه من الصعوبة استخدام تقنيات التحكم التقليدية. لقد اعتمد ضبط المتحكمات الضبابية على المعرفة ا لبشرية الخبيرة و لكن لكون عدد القواعد و المجموعات الضبابية كبير, فان مشكلة إيجاد القواعد الضبابية المرغوبة مهمة جداً في تطوير الأنظمة الضبابية.إن الغرض من هذه المقالة هو تقديم طريقة لتوليد قواعد ضبابية من الأمثلة باستخدام الخوارزميات الوراثية (genetic algorithms (GA و من أجل ذلك نقترح الخوارزميات الوراثية المشفرة حقيقيا (real coded genetic algorithms (RCGA لإيجاد تلك القواعد مع عملية تكرارية للحصول على مجموعة القواعد التي تغطي مجموعة الأمثلة مع قيمة غطاء معرفة بشكل مسبق.
نظراً للتطور السريع الذي يشهده عالمنا المعاصر و الذي زاد من تعقيد النظم تلبيـة لحاجـة المجتمع الملحة في الوصول إلى نظم ذات أداء و موثوقية عاليتين فقـد زاد الاهتمـام فـي الآونة الأخيرة بعلم الذكاء الاصطناعي لما أثبته من جدارة و فعالية في معالجـة كثي ـر مـن القضايا و المسائل العالقة. نقدم في هذه المقالة تعريفاً بأحد فروع الذكاء الاصطناعي و هي الخوارزميات الجينية نظـراً لقدرتها على حل كثير من المسائل المعقدة، و في مجالات علمية متعددة، سـواء فـي علـم الحاسبات أو بحوث العمليات و معالجة الصور أو حتى في علم الاجتماع. قمنا في هذا البحث باستخدام الخوارزميات الجينية لإيجاد النهاية الحديـة العظمـى لتـابع مستمر ضمن مجال محدود، و ذلك بهدف دراسة تأثير بعض أهـم متغيـرات الخوارزميـات الجينية في الأداء و دقة النتائج. إِذْ لوحظ تأثير احتمال الطفرة و حجم الجيـل و عـدد مـرات التكرار في دقة النتيجة و زمن التنفيذ باختيار إجرائية العجلة المتدحرجة في عملية الانتخاب. بعد ذلك قمنا بمقارنة أداء العجلة المتدحرجة مع أداء إجرائية انتخـاب أخـرى هـي حكـم النخبة.
تستخدم الشبكة العصبية الصنعية طريقة تعلم استقرائي، و تتطلب بشكل عام أمثِلة لبيانات التدريب، بينما تستخدم الخوارزمية الجينية تعلم اقتطاعي، و تتطلب تابع هدف. لقد تمّ تنظيم التعاون بين هاتين التقانتين في دراستنا هذه بغرض تعزيز أداء كل تقانة من خلال بن اء نظام هجين منهما، عن طريق كتابة برمجيّة عامّة باستخدام برنامج MATLAB بغرض الاختيار الفعّال لمتحولات الدخل لعمليات التنبؤ، و أمثلة أوزان شبكة البيانات قيد الدراسة، و من ثمّ تطبيق هذه البرنامج على بيانات يوميّة، تمّ جمعها من حوض نهر الكبير الجنوبي هي (الهطول، التبخر، الحرارة، الرطوبة النسبية و الجريان النهري بتأخر زمني مقداره يوم واحد) بغرض التنبؤ بالجريان النهري.
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها