Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Карты метро и нейронные сети. Теория графов
Шрифт:

* * *

ТЕОРИЯ ИГР

Теория игр была создана Джоном фон Нейманом и Оскаром Моргенштерном с целью разработки новых моделей для решения экономических задач. Развитие этой теории позволило использовать ее не только в экономике, но и в социологии, политике, маркетинге, финансах, психологии и других областях.

Изначально создатели теории игр полагали, что «типичные задачи, в которых рассматривается экономическое поведение, полностью идентичны математическому представлению соответствующих стратегических игр». На основе этого сравнения стало возможным проанализировать игры для одного и нескольких игроков, ввести понятие функции

полезности, изучить стратегии различных типов (консервативные, выигрышные и другие), коалиции и голосования, вероятностный анализ и анализ случайных процессов и так далее.

Так как в общем случае число «игроков» (инвесторов, работников, банков) является конечным, так же как и число игр, стратегий и возможных вариантов, то при анализе задач теории игр часто применяется теория графов.

* * *

Теория графов в школе

Интенсивное развитие теории графов на протяжении всего XX века и ее применение во множестве самых разных задач пробудили интерес к преподаванию этой дисциплины в высшей школе.

Курс «Теория графов и ее применение» сегодня изучается как часть курса математики, исследования операций, дискретной математики, входит в программу различных инженерных специальностей (строительство, электроэнергетика, телекоммуникации) и, разумеется, в курс информатики.

Однако до сих пор не решен вопрос о преподавании теории графов в старшей школе. Речь не идет о том, чтобы изучать теорию графов в том же объеме, что и арифметику или геометрию, однако различные эксперименты в сфере образования показывают, что элементы теории графов имеют высокую образовательную ценность и должны быть включены в школьную программу.

Среди преимуществ теории графов применительно к образованию выделим следующие.

1. Графы часто представляют собой прекрасные примеры математических моделей. Несмотря на простоту графов, с их помощью можно описывать и изучать интересные реальные ситуации.

2. Графы — прекрасный пример использования математики в повседневной жизни. Они помогают увидеть, что математика постоянно присутствует в окружающем нас мире.

3. Изучение графов стимулирует индуктивное, комбинаторное и пространственное мышление, что имеет высокую образовательную ценность.

4. Графы помогают решать занимательные и прикладные задачи. Благодаря работам Дьёрдя Пойа мы знаем, что решение задач — один из двигателей обучения математике.

С учетом вышесказанного будет уместно привести цитату из «Алисы в стране чудес» Льюиса Кэрролла, где Алиса разговаривает с Котом:

«— Скажите, пожалуйста, куда мне отсюда идти?

— А куда ты хочешь попасть? — ответил Кот.

— Мне все равно… — сказала Алиса.

— Тогда все равно, куда и идти, — заметил Кот».

Путь, которым должно следовать образование, подразумевает качественное обучение для всех. Образование должно гарантировать актуальность теоретических и практических знаний. Нельзя, чтобы школьная программа ограничивалась рассмотрением задач столетней давности, чтобы в ней не рассматривались важные современные задачи.

Графы и нейронные сети

Развитие информатики привело к тому, что многие математические модели стали использоваться в автоматических процессах (выполняемых машинами), которые, безусловно, способствуют прогрессу. Учитывая невероятную сложность человеческого мозга, модели искусственного интеллекта должны содержать нетривиальные способы обработки данных. Машина легко справляется с вычислениями, но порекомендовать один из нескольких возможных вариантов — задача намного более сложная.

На начальном этапе развития искусственного интеллекта особое внимание привлекали так называемые экспертные системы — программы, которые на основе знаний людей-экспертов могли давать рекомендации, помогающие принимать решения. Экспертные системы имели особый успех в медицине: они помогали ставить диагноз с учетом определенных параметров на основе множества реальных историй болезни. Появились и другие алгоритмы, например генетические, в которых используются механизмы, напоминающие биологическую эволюцию. В генетических алгоритмах случайные ситуации обрабатываются статистическими методами и влияют на алгоритм решения конкретной задачи. Эти алгоритмы применяются в эволюционном и генетическом программировании. Графы в них используются как способ визуализации процессов. В свою очередь, эти алгоритмы, которые можно встретить в различных системах, сетях, в задачах прогнозирования и других, также связаны с теорией графов, теорией игр и логикой.

Моделирование нейронов человеческого мозга и принципа их действия легло в основу новой теории, известной как теория искусственных нейронных сетей, или просто теория нейронных сетей.

Нейронная сеть состоит из единичных элементов, называемых нейронами, которые получают входные сигналы и выдают результат — выходной сигнал. Между нейронами существуют различные взаимосвязи, сами нейроны могут объединяться в слои. В нейронах могут использоваться функции распределения или веса, присваиваемые входным значениям (функции распределения могут изменяться и применяться только к определенным множествам значений). В классическом программировании конкретный алгоритм по очереди выполняет определенные действия и вычисляет результат на основе входных значений. Нейронная же сеть может «обучаться» автоматически на основе больших объемов данных, а затем обрабатывать новые входные данные на основе изученных. Заметим, что в этой теории не только проводится аналогия с нейронами человеческого мозга, но также используются те же понятия, что и при обучении людей: «обучение», «гибкость», «терпимость», «самоорганизация».

Анализ медицинских изображений, распознавание рукописных текстов и голоса, управление работой электростанций, принятие инвестиционных решений, интеллектуальный анализ крупных баз данных, контроль работы промышленных предприятий — теория нейронных сетей находит интересное применение в этих и многих других областях. Очевидно, что нейронные сети можно объединять с экспертными системами, генетическими алгоритмами и другими методами, например нечеткой логикой, в которой значения истинности лежат на интервале между 0 и 1.

Многие нейронные сети можно представить с помощью ориентированных графов: дуги будут обозначать связи между нейронами, их входы и выходы. Подобно схемам метро с линиями и станциями, с помощью графов можно составить схемы нейронных сетей. Иногда нейронную сеть удобнее представить не в виде графа, а в виде электронной таблицы. Чем больше число входных сигналов, нейронов и взаимосвязей между ними, тем сложнее процесс.

Классификацию нейронных сетей можно выполнить по аналогии с графами, разделив нейронные сети на сети прямого распространения (такие сети не содержат циклов и связей между нейронами одного слоя) и рекуррентные, в которых существует минимум один цикл. Нейронные сети также можно классифицировать по типу «обучения» или ввести другие критерии, например тип обрабатываемой ими информации (изображение, речь и так далее).

Поделиться:
Популярные книги

Титан империи 6

Артемов Александр Александрович
6. Титан Империи
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Титан империи 6

Как я строил магическую империю 2

Зубов Константин
2. Как я строил магическую империю
Фантастика:
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Как я строил магическую империю 2

Болотник

Панченко Андрей Алексеевич
1. Болотник
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
6.50
рейтинг книги
Болотник

Курсант: Назад в СССР 11

Дамиров Рафаэль
11. Курсант
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Курсант: Назад в СССР 11

На границе империй. Том 3

INDIGO
3. Фортуна дама переменчивая
Фантастика:
космическая фантастика
5.63
рейтинг книги
На границе империй. Том 3

Рождение победителя

Каменистый Артем
3. Девятый
Фантастика:
фэнтези
альтернативная история
9.07
рейтинг книги
Рождение победителя

Сиротка

Первухин Андрей Евгеньевич
1. Сиротка
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Сиротка

Совершенный: пробуждение

Vector
1. Совершенный
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
5.00
рейтинг книги
Совершенный: пробуждение

Начальник милиции 2

Дамиров Рафаэль
2. Начальник милиции
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Начальник милиции 2

Назад в СССР 5

Дамиров Рафаэль
5. Курсант
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
6.64
рейтинг книги
Назад в СССР 5

Месть бывшему. Замуж за босса

Россиус Анна
3. Власть. Страсть. Любовь
Любовные романы:
современные любовные романы
5.00
рейтинг книги
Месть бывшему. Замуж за босса

Девяностые приближаются

Иванов Дмитрий
3. Девяностые
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
7.33
рейтинг книги
Девяностые приближаются

Шахта Шепчущих Глубин, Том II

Астахов Евгений Евгеньевич
3. Виашерон
Фантастика:
фэнтези
7.19
рейтинг книги
Шахта Шепчущих Глубин, Том II

Сердце Дракона. Том 12

Клеванский Кирилл Сергеевич
12. Сердце дракона
Фантастика:
фэнтези
героическая фантастика
боевая фантастика
7.29
рейтинг книги
Сердце Дракона. Том 12