Головна

Генетичний алгоритм 11 страница

  1. 1 страница
  2. 1 страница
  3. 1 страница
  4. 1 страница
  5. 1 страница
  6. 1 страница
  7. 1 страница

0.00: 5) зависимость отсутствует

038. При старении наблюдаются изменения воздухоносных путей:

0.00: 1) уменьшение количества эластических волокон

0.00: 2) снижение кашлевого рефлекса

0.00: 3) снижение эвакуационной функции

0.00: 4) повышение воздушности легочной ткани

5.00: 5) все вышеперечисленное верно

039. Для лечения хронического бронхита не применяют:

5.00: 1) антибиотики в минимальной терапевтической дозе

0.00: 2) отхаркивающие средства

0.00: 3) бронхоспазмолитики

0.00: 4) ЛФК

0.00: 5) физиопроцедуры

040. К развитию пневмоний у пожилых пациентов приводит:

0.00: 1) Переутомление

0.00: 2) перегревание

5.00: 3) постельный режим

0.00: 4) стресс

0.00: 5) физическое перенапряжение


Примерный перечень контрольных работ для студентов

заочной формы обучения

1. Особенности течения и лечения бронхитов в пожилом и старческом возрасте.

2. Особенности течения и лечения острой пневмонии в пожилом и старческом возрасте.

3. Клиника и лечения ишемической болезни сердца в пожилом и старческом возрасте.

4. Особенности течения и лечения гипертонической болезни в пожилом и старческом возрасте.

5. Особенности течения и лечения хронического гастрита и язвенной болезни в пожилом и старческом возрасте.

6. Особенности течения и лечения хронического панкреатита в пожилом и старческом возрасте.

7. Особенности течения и лечения хронического гепатита в пожилом и старческом возрасте.

8. Особенности течения и лечения болезней желчевыводящих путей в пожилом и старческом возрасте.

9. Особенности течения и лечения болезней обмена веществ в пожилом и старческом возрасте.

10. Особенности течения и лечения болезней суставов в пожилом и старческом возрасте.

11. Особенности фармакотерапии заболеваний внутренних органов в пожилом и старческом возрасте

12. Особенности течения и лечения болезней почек в пожилом и старческом возрасте.

13. Особенности течения и лечения болезней нервной системы в пожилом и старческом возрасте.

14. Особенности течения и лечения болезней кроветворной системы в пожилом и старческом возрасте.

15. Основные принципы реабилитации и психологические поддержки геронтологических больных


ЛИТЕРАТУРА

1. Альперович В. д. Гериатрия. - М.: «Медицина», 1998.

2. Барановский А. ю. Энциклопедия домашней медицины. Болезни пожилых. «Большая народная энциклопедия». - М.: ЗАО Издательство «Центр полиграф», 2002.

3. Байни Р., Сперов Л. Клиническое руководство по охране пожилых женщин. Пер. с англ. - М.: Медицина, 2001.

4. Борисов Ю. ю. Задания для самоподготовки и контрольные вопросы по дисциплине «Сестринское дело в гериатрии». Методические рекомендации для студентов заочной формы обучения институтов (факультетов) высшего сестринского образования по специальности 040600 «Сестринское дело». - Краснодар, 2009. - 24 с.

5. Борисов Ю. ю., Рамонова Л. п., Марьенко Е. а., Белозерова О. а., Рудеева О. а., Егорова Н. а. «Технология выполнения сестринских манипуляций. - Краснодар, 2011.

6. Дворецкий Л. и., Лабезник Л. п. Справочник по диагностике и лечению заболеваний у пожилых. - М.: «Медицина», 2000.

7. Журавлева Т. п. Основы гериатрии. - М.: «Медицина», 2003.

8. Западнюк В. и. Гериатрическая фармакология. - М.: «Медицина», 1998.

9. Иванова Л. ф. Сестринский процесс в геронтологии и гериатрии. - Чебоксары, 1999.

10. Мелентьев А. с., Гасилин В. с., Гусев Е. и., Мартынов А. и. Гериатические аспекты внутренних болезней. - М.,1995.-394 с.

11. Сестринское дело, том 2. /Под ред. Г. п. котельникова. Для студентов факультетов высшего сестринского образования медицинских вузов. - Самара: Издательство ГУПЗ «Перспектива», 2004. - 504 с.

12. Сестринское дело. Профессиональные дисциплины: Учеб. пособие / Под ред. Г. п. котельникова. Для студентов факультетов высшего сестринского образования, студентов медицинских колледжей. - Изд. 2-е перераб. - Ростов н/Д: Феникс, 2007. - 697 с.

13. Социальная геронтология. Альперович В. Серия: " Учебники и учебные пособия". Ростов на Дону. феникс. 1997.-576 с.

14. Стадии роста и развития. Под ред. проф. Г. м. Перфильевой. - М.: ГОУ ВУНМЦ МЗ РФ, 2001.

15. Ковтун Е. и. Сестринское дело в гериатрии: Учебное пособие. - Ростов н/Д: «Феникс», 2007.

16. Турчина Ж. е., Мягкова Е. г. Сестринское дело в гериатрии: Учебное пособие для студентов вузов. - Ростов-на-Дону: Феникс; Красноярск: «Издательский проект», 2006. - 192 с.

17. Филатова С. а., Безденежная Л. п., Андреева Л. с. Геронтология. Учебник - Ростов-на-Дону: «Феникс», 2005. - 512 с.

18. Хрисанфова Е. н. Основы гериатрии.. - М.: «Владос», 1999.

19. Чеботарев Д. ф. Гериатрия: учебное пособие. - М.: Медицина, 1990.

20. Яцемирская Р. с. Социальная геронтология: Учебное пособие для вузов. - М.: «Академический проект», 2006.

Генетичний алгоритм

Цей пошук часто показує хорошу продуктивність, але і заходить у глухий кут з наступних причин (рис.2.6):


Рисунок 13.9 - Локальний максимум та плато

1. Локальні максимуми. Подолати їх локальний пошук не в змозі.

2. Плато. Область, в якій евристика не змінюється від ходу до ходу.

Для усунення недоліків використовуються наступні модифікації локального пошуку: рух у бік (дозвіл на певне число ходів при незмінній або погіршується евристиці); стохастичний пошук з сходженням до вершини (вибір випадковим чином одного з варіантів сходження до вершини); пошук з сходженням до вершини і перезапуском. Кожна з різновидів пошуку, природно, вимагає збільшеного числа локальних ітерацій, але радикально прискорює загальний рух до мети. Так, пошук зі сходженням до вершини і перезапуском для варіанту з трьома мільйонами ферзів дозволяє знаходити рішення менше, ніж за хвилину.

Ще одним із різновидів локального пошуку є генетичний алгоритм. Основними етапами алгоритму, що спричиняються його назву, є відбір, схрещування і мутації. У задачі про вісім ферзів цей алгоритм може використовуватися наступним чином:

1. Вибираються позиції з кращими значеннями евристик (відбір).

2. Дошка «розрізається» по вертикалі або по горизонталі, і частини дошки від різних позицій з'єднуються разом (схрещування).

3. В отримані нові комбінації вносяться випадкові зміни (мутації).

4. Якщо отримана позиція гірше попередніх, вона відкидається, якщо краще, запам'ятовується (відбір).

5. З наявних кращих позицій все повторюється з п.2.

Генетичні алгоритми широко використовуються при вирішенні оптимізаційних задач, хоча до цих пір не ясно, викликана їх популярність високою ефективністю або естетичною привабливістю і схожістю з теорією еволюції Дарвіна.

13.4 Пошук в умовах протидії

У попередніх завданнях складність знаходження рішення визначалася тільки розмірністю простору станів. Існує клас задач, в яких присутній елемент невизначеності. До них відносяться всі ігрові завдання. Ми не будемо розглядати шахи (оцініть самі комбінаторну складність на перші 40 ходів, коефіцієнт розгалуження на першому ході 20), а повернемося до гри в сірники.

На перший погляд тут те ж саме дерево рішень. Гравець і його супротивник мають 3 варіанти ходу на кожному етапі. Проблема полягає в тому, що якщо ми вибрали гілку дерева, яка приводить нас до перемоги, то це ніяк не влаштовує супротивника, і він зовсім не буде рухатися по цій гілці, а вживе всіх заходів, щоб не дати нам виграти.

Так, показана на ланцюжку: 5 - 3 - 0 сірників нас влаштовує (вузли відображають число сірників, яке залишається після зробленого ходу), але противник так ніколи не буде ходити, а візьме замість трьох сірників дві, що призведе до нашого програшу. Щоб оцінити доцільність того чи іншого ходу, привласнимо нашій перемозі значення 1, а перемогу супротивника - значення 0. У такому випадку наша стратегія полягає в тому, щоб максимізувати результат, а стратегія супротивника - його мінімізувати. Назвемо для ясності супротивника - МІН, а себе - МАКС. Спускаючись по дереву рішень, ми можемо дати оцінку кожному вузлу на самому нижньому рівні (показаний фрагмент дерева).


МИН

МАКС

МИН

МАКС
МИН

МАКС

МИН

Рисунок 13.10 - Дерево рішень

Виграш Макс (1) показаний світлої заливкою, виграш МІНА (0) - темною. Припускаючи, що обидва гравці діють у своїх інтересах розумно, ми можемо дати оцінку кожному ходу гравців на кожен рівень вище, а саме: з усіх варіантів ходів МІН віддасть перевагу ті, які дадуть оцінку 0, а МАКС - ходи, що дають оцінку 1. Таким чином, оцінка кожного ходу Максим буде дорівнює мінімуму оцінок ходів у відповідь МІНА і навпаки, оцінка кожного ходу МІНА буде дорівнює максимуму оцінок ходів у відповідь Максим.

 

МИН

МАКС

МИН

МАКС
МИН

МАКС

МИН

Рисунок 13.11 - Дерево рішень

Даний алгоритм отримав назву алгоритм минимакса або мінімаксний алгоритм. Легко бачити, що оцінки по Мінімакс є песимістичними для кожного з гравців і, отже, гарантують успішний результат.

У загальному випадку мінімаксний алгоритм складається з наступних кроків:

1. Вибір шкали оцінок результатів гри.

2. Спуск по дереву і привласнення оцінок кінцевим станам.

3. Послідовне привласнення оцінок батьківським вузлам: для МІНА - максимальної з дочірніх, для Максим - мінімальної.

4. Після присвоєння значення початкової позиції можна починати робити ходи.

Очевидним недоліком мінімаксного алгоритму є його трудомісткість, оскільки необхідно виконати обхід усього дерева.

13.5 Шахові програми

Алгоритм минимакса навіть при використанні альфа-бета відсікання все ж вимагає спуску до термінального стану по багатьом галузям, отже, його застосовність сильно обмежена. Іншими словами, на практиці він не використовується, за винятком зовсім простих випадків. Більш практичним є застосування евристичних оцінок кожної позиції без спуску до нижніх листів дерева. Такий підхід використовується, наприклад, в шахових програмах, де шахістами давно відпрацьована методика оцінки як окремих фігур, так і позицій в цілому. Так, пішак має вартість 1, кінь чи слон - 3, тура - 5, ферзь - 9. Оцінюються також такі характеристики, як безпека короля, хороша пешечная структура і т. д. Таким чином, кожен хід може бути відразу оцінений. Це не означає, що можна обмежитися глибиною пошуку в один хід. Хороша позиція може бути досягнута через 5 або 8 ходів.

Модифікація альфа-бета відсікання в цьому випадку полягає в тому, щоб обмежити верхнє значення оцінки альфа (за принципом «від добра добра не шукають») і нижнє значення бета (мінімально допустиме тимчасове погіршення позиції). Тут все ж завжди є ризик пропустити відмінний хід або навпаки, «позіхнути». Більш надійний підхід полягає у використанні раніше розглянутого ітеративного поглиблення в межах відведеного часу. У цьому випадку в будь-який момент часу є все більш досконале рішення, але вибір точки останову лежить поза програми, що не можна визнати задовільним. Машина буде однаково довго думати над простими та складними ходами. Одне з рішень, зване пошуком спокійних позицій, полягає в тому, що зупиняти пошук можна тільки в спокійних позиціях, коли від ходу до ходу оцінка позиції змінюється незначно. У позиціях ж, істотно мінливих (наприклад, прохід пішака у ферзі), пошук треба продовжувати.

При пошуку спокійних позицій виникає проблема усунення ефекту горизонту, який проявляється тоді, коли в перспективі мається хід, заподіює нам серйозний збиток, який ми можемо тільки відстрочити своїми ходами, але є неминучим. Наші ходи, відволікаючі противника (наприклад, оголошення серії шахів), можуть вивести небезпечний для нас хід за межі горизонту пошуку.

Перша шахова програма була розроблена в 1951 році Аланом Тьюрінгом. Ця програма практично не експлуатувалася, а її алгоритм перевірявся шляхом моделювання вручну.

Першою успішною вітчизняної програмою стала Kaissa, розроблена в 1974 році в Інституті теоретичної та експериментальної фізики під керівництвом екс-чемпіона світу М. ботвінніка. Це програма перемогла на першому чемпіонаті світу з комп'ютерних шахів в Стокгольмі.

Найкращою шаховою програмою, яка перемогла Гаррі Каспарова в 1997 році, є Deep Blue, створена в компанії IBM. Програма працювала на паралельному комп'ютері з 30 процесорами IBM RS/6000. На цьому комп'ютері експлуатувалися кошти «програмного пошуку» і 480 спеціалізованих НВІС шахових процесорів, що виробляють ходи. На цьому комп'ютері програма Deep Blue в середньому здійснювала пошук 126000000 вузлів в секунду, а пікова швидкість складала 330 мільйонів. На кожен хід програма формувала до 30 мільярдів позицій, досягаючи глибини пошуку 14. Основою програми є звичайний альфа-бета пошук з ітеративним поглибленням, але ключовою особливістю програми є здатність поглиблювати пошук у цікавих позиціях до 40 ходів. Крім звичайного пошуку програма використовувала довідник дебютів з 4000 позицій, велику базу ендшпіль і базу з 700 000 ігор гросмейстерів. Тільки така добавка до програми дозволила зрівняти її з чемпіоном світу, який також володіє такими знаннями і використовує шаблонні рішення.

Група розробників Deep Blue відмовилася від запропонованого Каспаровим реваншу. Замість цього на змаганнях в 2002 році проти Володимира Крамника виступила програма Deep Fritz, вже на звичайному персональному комп'ютері. Deep Fritz - це розробка Франса Морхен (Голландія) і Матіаса Фієста (Німеччина). У цій програмі застосована техніка нульового ходу (null move), що полягає в тому, що в ході пошуку гравцеві дозволяється зробити два ходи підряд (інший гравець пропускає хід). Завдяки цьому легше виявляються слабкі ходи. Матч з восьми ігор проти Deep Fritz закінчився нічиєю, що дозволило Крамнику заявити: «Тепер очевидно, що ця найкраща шахова програма і чемпіон світу грають на рівних».



  1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11

Генетичний алгоритм 1 страница | Генетичний алгоритм 2 страница | Генетичний алгоритм 3 страница | Генетичний алгоритм 4 страница | Генетичний алгоритм 5 страница | Генетичний алгоритм 6 страница | Генетичний алгоритм 7 страница | Генетичний алгоритм 8 страница | Генетичний алгоритм 9 страница |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати