![](/images/graphics-bg.png)
Artificial neural network implementation for solving linear programming models
العناوين الأخرى
استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في حل نماذج البرمجة الخطية
المؤلفون المشاركون
Hasan, Abd al-Karim Fulayyih
Khalaf, Fath Allah Fadil
المصدر
Journal of Kufa for Mathematics and Computer
العدد
المجلد 2، العدد 1 (31 مايو/أيار 2014)، ص ص. 113-121، 9ص.
الناشر
جامعة الكوفة كلية الرياضيات و علوم الحاسوب
تاريخ النشر
2014-05-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
هدف البحث هو استخدام طريقة بديلة للطرائق التقليدية و التي عادة ما تستخدم في حل النماذج الرياضية الخطية و المتمثلة بطريقة التبسيط و تقنيات الحد و الفرع.
الطريقة المقترحة تمثل تطبسيق نموذج شبكة عصبية اصطناعية باستخدام الحقيبة البرامجية Matlab.
وجد أن استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية تعطي نتائج مقبولة عند استخدام نماذج برمجة خطية مختلفة, يضاف إلى ذلك تعتبر الشبكات العصبية الاصطناعية طريقة ذكية و أكثر فعالية, مقارنة بالطرائق الأخرى في نمذجة دوال الهدف المعقدة لاعتمادها على عملية التدريب حيث تعتبر هذه الطريقة أكثر طرائق الحل ملائمة عندما تكون كمية البيانات كبيرة (عدد المتغيرات و القيود).
هذا العمل يعرض و يناقش نموذج شبكة عصبية اصطناعية لحل نماذج البرمجة الخطية.
نتائج النموذج أعطت تقديرا جيدا بنسب خطأ قليلة.
الملخص EN
This work does not use the classical methods (simplex method, Branch and Bound techniques) which were normally used for solving Linear programming models.
The proposed algorithm was considered for implementation with Artificial Neural Network (ANN) using MatLab tool box.
It was found that implementation of the neural network will provide comprehensive results when applied with any linear programming models.
Besides Artificial Neural Networks are artificial intelligence methods for modeling complex target functions, and are considered to be among the most effective learning methods currently known.
Implementation in solving linear programming models became very interesting, as ANNs became appropriate solution where a huge data (number of variables and constraints) is considered.
In this work, general model of ANN specified for solving the problem of linear programming will be shown and discussed.
The results show a great improvement in prediction of results with a minimum percentage error.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hasan, Abd al-Karim Fulayyih& Khalaf, Fath Allah Fadil. 2014. Artificial neural network implementation for solving linear programming models. Journal of Kufa for Mathematics and Computer،Vol. 2, no. 1, pp.113-121.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-437193
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hasan, Abd al-Karim Fulayyih& Khalaf, Fath Allah Fadil. Artificial neural network implementation for solving linear programming models. Journal of Kufa for Mathematics and Computer Vol. 2, no. 1 (May. 2014), pp.113-121.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-437193
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hasan, Abd al-Karim Fulayyih& Khalaf, Fath Allah Fadil. Artificial neural network implementation for solving linear programming models. Journal of Kufa for Mathematics and Computer. 2014. Vol. 2, no. 1, pp.113-121.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-437193
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 120
رقم السجل
BIM-437193
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)