Artificial neural network implementation for solving linear programming models
Other Title(s)
استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في حل نماذج البرمجة الخطية
Joint Authors
Hasan, Abd al-Karim Fulayyih
Khalaf, Fath Allah Fadil
Source
Journal of Kufa for Mathematics and Computer
Issue
Vol. 2, Issue 1 (31 May. 2014), pp.113-121, 9 p.
Publisher
University of Kufa Faculty of Mathematics and Computers Science
Publication Date
2014-05-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
9
Main Subjects
Topics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 120
Record ID
BIM-437193