اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديداستخدام خوارزمية البرمجة التطورية لتصميم نموذج عصبوني صلد لفئة من نظم التحكم
Using Evolutionary Programming Algorithm for Designing a Robust Neural Model for a Class of Control Systems
2358
0 317
0
(
0
)
نشر من قبل
جامعة تشرين ورقة بحثية
تاريخ النشر
2014
مجال البحث
الحاسبات والتحكم الآلي
والبحث باللغة
العربية
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
يهدف هذا البحث للحصول على نموذج عصبوني لفئة من النظم الخطية و اللاخطية و ذلك باستخدام خوارزمية البرمجة التطورية Evolutionary programming(EP لاختيار التركيب البنيوي الأمثل للشبكة العصبونية. استخدمنا برنامج ماتلاب Matlab لتصميم الشبكات العصبونية باستخدام EP, لما يملك من مرونة و سهولة في تمثيل المصفوفات (الأنساق الخلوية Cell Arrays و الأنساق متعددة الأبعادMulti Dimension Arrays ). و قد أثبتت النتائج العملية كفاءة الخوارزمية المستخدمة في الوصول إلى شبكة عصبونية مثلى. تم اختبار أداء و صلادة النموذج الناتج و ذلك بحذف إحدى عصبونات الطبقة المخفية للشبكة التي نتجت عن تطبيق EP و دراسة تأثير هذا الحذف على خرج النموذج الناتج, و قد أكدت الدراسة على فعالية الخوارزمية و ذلك بالنسبة لفئة النظم المستخدمة.
This study aims to design a neural model for a linear or nonlinear systems by using an Evolutionary Programming algorithm (EP) to choose the optimal structural construction for the network. We have used Matlab to design Neural Networks using (EP), because of its flexibility and ability to represent matrices (Cell Arrays, Multi Dimension Arrays). The experimental results confirm the efficiency with which this algorithm (EP) obtains the optimal network. We have tested the algorithm performance and the resulting model robustness by canceling one of the hidden layer nodes of the best net resulting from applying (EP). The effectiveness of that canceling on the resulting model output is also tested, and this study has shown the efficiency of the algorithm (EP) for the class of systems used.
المراجع المستخدمة
CANGELOSI, A;ELMAN, J.L. Gene regulation and biological development in neural networks :an exploratory model. Technical Report, CRL-UCSD, University of California San Diego, 1995
HAYKIN, S. Neural Networks :A Comprehensive Foundation. 2nd, Ed, London, prentice-Hall, 1999
FUJITA, O. statistical estimation of the number of hidden units for feed forward neural networks. neural networks11(5), 1988, 851-859
MONTANA, D; DAVIS, L. Training feed forward neural networks using genetic algorithms. In: Proceedings of the 11th International Joint Conference on AI, Detroit, MI, 1989,762–767
KITANO, H. Designing neural networks using genetic algorithms with graph generation system.Complex Systems4(4), 1990, 461–476
قيم البحث
اقرأ أيضاً
يَعرض هذا البحث إمكانية الاستعاضة عن المؤمثل الرياضي في خوازمية التحكم التنبؤي
بمؤمثل عصبوني أمامي (Feedforward Neural Network Optimizer:
FNNO) و من تم تدريبه بشكل مسيق offline لتصغير تابع الكلفة. حافظنا بهذه
الطريقة على نموذج النظام الذي يعد أس
اساً في خوارزمية التحكم التنبؤي للحصول على
الدقة المطلوبة. و تم حل مسألة الأمثلة خلال زمن أسرع من زمن حلها عند استخدام
خوارزميات الأمثلة التقليدية المعتمدة على الحوسبة الرقمية.
يهدف هذا البحث إلى تحقيق الرؤية لأي شبكة كهربائية عن طريق تعويض القياسات المفقودة نتيجة حدوث خلل ما، مما يتيح إمكانية تقييم حالة الشبكة الكهربائية، أي الحصول على حل وحيد لتقييم الحالة، و ذلك عن طريق تحليل رؤية الشبكة باستخدام مجموعة القياسات المتاحة،
و إضافة قياسات افتراضية كاذبة في حال كانت الشبكة غير مرئية. و يتم إجراء ذلك باستخدام خوارزمية عددية تكرارية تضمن الحصول على العدد الأصغري و الأمثل من القياسات الحدية الكاذبة المضافة بحيث لا تؤثر سلباً على نتائج تقييم الحالة. تعتمد الخوارزمية على حل معادلة مقيم الحالة الخطي و على التحليل إلى العوامل المثلثية لمصفوفة الربح و على طريقة سهلة لترتيب محور مصفوفة جاكوبيان أي مصفوفة القياسات لضمان الحصول على المجموعة الأصغر من القياسات الكاذبة المرشحة لتكون قياسات مضافة. تم تنفيذ الخوارزمية العددية التكرارية في بيئة MATLAB و تم اختبار تأثير نتائج خوارزمية تحليل الرؤية و إضافة القياسات الكاذبة على تقييم الحالة. و قد اختبرت نتائج البرنامج على شبكة IEEE القياسية المكونة من 14 عقدة، و أظهرت النتائج أنه في حال فقد عدد من القياسات سيتم تعويضها بقياسات كاذبة حدية، كما أظهرت نتائج تقييم الحالة قيماً صغيرة لنسبة الخطأ بين القيم المقيمة باستخدام القياسات الحقيقية و بين القيم المقيمة بعد إضافة القياسات الكاذبة الحدية.
يشير مصطلح نوعية الخدمة إلى مقدرة شبكة على إعطاء أولويات و تمييز الخدمة لتقديم معالجة تفضيلية لبعض أصناف الخدمة و أنوع المكالمات.
يعد تقديم نوعية الخدمة في مقدمة التحديات التي تواجه نظم الشبكات اللاسلكية الخلوية المتنقلة بسبب قلة الموارد من جهة و تن
قل المستخدمين من جهة أخرى.
يستخدم التحكم بقبول المكالمات لتقديم و تحقيق ضمانات نوعية الخدمة في نظم الشبكات اللاسلكية الخلوية المتنقلة.
نقترح في هذا البحث خوارزمية جديدة للتحكم بقبول المكالمات مع دليل أولوية لتقديم و تحقيق ضمانات QoS على مستوى المكالمة في نظم الشبكات اللاسلكية الخلوية المتنقلة بمفهوم احتمالات توقيف المكالمات الجديدة باستخدام عتبات متعددة لتحديد عدد المكالمات المسموح بها من كل نوع خدمة.
تبين نتائج المحاكاة الواردة في هذا البحث بأن تطبيق الخوارزمية الجديدة المقترحة مع دليل الأولوية على مخطط تحديد المكالمات الجديدة يقدم مخططاً جديداً له أداء أفضل بمفهوم احتمالات توقيف المكالمات الجديدة و هو يضمن أي مستوى مطلوب من نوعية الخدمة لأنواع المكالمات الجديدة مع المحافظة على أولوية المكالمات المسلمة.
يعرض هذا البحث طريقة مقترحة لتصميم نموذج متحكم إشرافي ضبابي للمتحكم
التناسبي التكاملي التفاضلي (PID: Proportional, Integral, Differential) من
خلال شبكات بتري الضبابية المنطقية، و تتميز الطريقة بإظهار قيمة التضبيب لكل
خاصية من خاصيات تابع الانتماء
الممثل لكل مدخل من مداخل المتحكم الإشرافي
الضبابي و تحديد العدد الإجمالي للقواعد المطلوبة في تصميم المتحكم قبل البدء بإدخال
القواعد المناسبة في مرحمة تصميم القواعد و تحديد القيمة الرقمية لمدخلي القاعدة التي تم
تفعيلها و تجميع المتغيرات التي لها نفس الخاصية و اظهار القيمة الرقمية لكل منها برمجياً
و تحديد قيمة فك الضبابية باستخدام طرق فك الضبابية.
في حقل الذكاء الصنعي، تعد هندسة المعرفة المرحلة الأهم من دورة حياة تطوير نظم قواعد المعرفة
عموماً و النظم الخبيرة خصوصاً . و قد سيطر المنطق الصوري بشكل عام و قاعدة الاسـتدلال الأولـى
(مودس بوننس) بشكل خاص، على الأدوات المستخدمة لبناء هذه المعرفة ،
مما أدى إلى تشكل فجوة
بين مجالي المعرفة و المعلومات التي تعتمد في بنائها على نظرية المجموعات بشكل عام و علـى الجبـر
العلاقاتي بشكل خاص . وسعياً في توفير أحد جسور استبدال المنطق بنظرية المجموعات فـي تمثيـل
المعرفة و معالجتها، فقد قمنا في هذا البحث بتأسيس نموذج لتمثيل المعرفة مبني علـى أسـس نظريـة
المجموعات (العادية و الترجيحية). و استفدنا من هذا البناء في تأسيس نموذج للاستدلال مبني على جبـر
المجموعات، يقوم عبر المرور بسلسلة من المراحل و باستخدام مجموعة من العمليات الجبرية، بالتوصـل
إلى حل للمسألة المدروسة بشكل مشابه لأسلوب الإنسان في التعامل معها، متوخين سرعة الأداء و دقـة
النتائج بالقدر الذي يسمح به نوع المسائل الذي تتصدى له هذه النظم.
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
