Fəlsəfə doktoru proqramı üzrə doktoranturaya qəbul üçün İmtahan bileti №1

Stokastik proqramlaşdırma problemlərinin bəzi əsas xüsusiyyətləri və komponentləri bunlardır:
1. Obyektiv Funksiya: Stokastik proqramlaşdırma problemləri ya minimuma endirilməli (məsələn, xərc, risk) və ya maksimuma çatdırılmalı (məsələn, mənfəət, gözlənilən faydalılıq) obyektiv funksiyanı əhatə edir.
2. Qərar Dəyişənləri: Bunlar qərar verənin nəzarət edə və ya seçə biləcəyi dəyişənlərdir. Qərar dəyişənləri adətən simvollarla təmsil olunur və optimallaşdırmaya məruz qalır
3. Stokastik Parametrlər: Stokastik proqramlaşdırma problemlərinə qeyri-müəyyən olan və ehtimal paylamalarına əməl edən parametrlər və ya dəyişənlər daxildir. Bu qeyri-müəyyənliklər tələb, qiymətlər, istehsal gəlirləri və ya resurs mövcudluğu kimi amilləri təmsil edə bilər.
4. Deterministik Məhdudiyyətlər: Bunlar qeyri-müəyyənlikdən asılı olmayaraq təmin edilməli olan məhdudiyyətlərdir. Deterministik məhdudiyyətlər fiziki məhdudiyyətləri, tutum məhdudiyyətlərini və ya digər tələbləri əhatə edir.
5. Stokastik Məhdudiyyətlər: Stokastik proqramlaşdırma təsadüfi dəyişikliklərə məruz qalan məhdudiyyətləri də əhatə edir. Bu məhdudiyyətlər problemin ehtimal xarakterini əhatə edir. Məsələn, müəyyən bir hadisənin (məsələn, inventar çatışmazlığı) ehtimalının müəyyən edilmiş həddən aşağı olmasını təmin etmək.
6. Qərar Vermə Siyasətləri: Stokastik proqramlaşdırma qeyri-müəyyənlik şəraitində qərarların necə qəbul ediləcəyini müəyyən edən qərar siyasətlərinin işlənib hazırlanmasına imkan verir. Bu siyasətlər deterministik (məsələn, şərti ehtimallardan istifadə etməklə) və ya stoxastik (məsələn, təsadüfi strategiyalardan istifadə etməklə) ola bilər.
4. Neyron şəbəkələri.
NEYRON ŞƏBƏKƏLƏRİ Neyronlar məlumatı qəbul etmək, emal etmək, kodlaşdırmaq, ötürmək və saxlamaq, titrəyişlərə olan reaksiyaları təşkil etmək, digər neyronlar və orqan hüceyrələri ilə əlaqə yaratmaq qabiliyyətinə malik olan xüsusi hüceyrələrdir. Neyron beyin və ya sinir sistemində bir hüceyrə olub, əsas funksiyası kimi kənardan və daxildən xüsusi təsirə malik olan elektrik siqnallarını toplamaq, emal etmək və paylanmağı icra edir. Tipik bir neyronun sxematik təsviri şəkildə verilibdir. Hesab olunur ki, informasiyanı emal etmək qabiliyyəti əsasən beynin belə neyronlardan ibarət olan şəbəkələrin fəaliyyəti ilə bağlıdır. Belə ki, şəbəkələrin işləməsi mexanizmləri əsasən beyində öyrənmə prinsipini icra edirlər. Hər bir neyron hüceyrə gövdəsi ( yaxud xanası) adlanan orqandan (və ya somadan) ibarətdir ki, bu da hüceyrə nüvəsi adlanır. Hüceyrə gövdəsindən budaqlanan formada çoxlu sayda liflər cıxır ki, bunlar da dendritlər adlanır. Liflərdən, yəni dendritlərdən biri ən uzun olur ki, bu isə akson adlanır. Akson böyük bir məsafəyə uzanır ki, tipik olaraq, aksonların uzunluğu 1 sm-dən 1 metrə qədər ola bilər. Bu isə hüceyrə gövdəsinin diametrindən 100 dəfə və daha böyükdür. Hər bir neyron sinaps adlanan birləşmə nöqtələrində 10 ilə 100 000 arasında digər neyronlarla əlaqə qurur. Siqnallar vasitəsilə bir neyrondan digərlərinə mürəkkəb elektrokimyəvi reaksiyaları xarakterizə edən impulslar yayılır. Bu siqnalları xarakterizə edən impulslar qısa müddət ərzində beynin fəaliyyətini idarə edir, həmçinin neyronların özlərinin və onların əlaqələrinin vəziyyətində uzunmüddətli dəyişikliklərə səbəb olur. İmpulslar sinapsdan yalnız bir istiqamətdə keçir. İmpulsu qəbul edən neyron onun gücünü qiymətləndirir. Bəzi impulslara isə əhəmiyyət verilmir, yəni nəzərə alınmır. Bəzi impulslar neyronu həyəcanlandırmağa, bəziləri isə həyəcanlandırmanın qarşısını almağa çalışır. Qəbul edilən bütün impulsların effektiv təsir güclərini cəmləməklə yekun effektiv hərəkət gücü tapılır. Yekun effektiv hərəkət gücü müəyyən bir həddi aşarsa, onda neyron həyəcanlanır və çıxışa bir impuls ötürür, yəni akson üzrə digər neyronlara siqnal göndərilir. İnformasiyanın işlənməsi, yəni emalı beyindəki neyronların ən xarici təbəqəsi olan beyin qabığında baş verir. Beynin neyronlar qatının struktur vahidi təxminən 0,5 mm diametrində və insan beynində isə təxminən 4 mm qalınlığında dərinliyi boyunca uzanan bir toxuma sütunu formasında görünür. Hər sütunda isə təxminən 20000 neyron var. Neyronun qəbul etdiyi siqnalın intensivliyi, xüsusən də onun aktivləşmə ehtimalı birbaşa sinapsların fəaliyyətindən asılıdır. Hər bir sinaps xüsusi kimyəvi maddələrin köməyi ilə siqnalı müəyyən uzunluq boyunca ötürür. Neyrosistemlərin tədqiqatçılarından biri olan Donald Oldinq Hebb (ing. Donald Olding Hebb; 22 iyul 1904 — 20 avqust 1985) qeyd edir ki, öyrənmə ilk növbədə sinaptik əlaqələrin "gücünün" dəyişməsindən ibarətdir. Neyron şəbəkələri anlayışı Neyrokompüterlər və neyroşəbəkələr kompüter sənayesi sahələrində süni intellekt ideyalarına əsaslanan müəyyən istiqamət olub, insan beyninin düşüncə tərzini ifadə etmək yönümündə xüsusi cihazların yaradılmasıdır. Fakt budur ki, müasir kompüterlərin əksəriyyəti fon Neyman arxitekturasına malikdir.Bu arxitekturaya görə kompüterlər mərkəzi emal qurğusuna(prosessor), yaddaş qurğusuna, daxiletmə qurğularına, çıxış qurğularına, informasiya saxlama qurğularına malikdirlər. Struktur quruluşuna və xassələrinə görə bu kompüterlər bizim qeyd etdiyimiz “insan beyni- kompüter“ tipli müasir kompüterlərindən çox uzaqdır. Neyrokomputinq elmi istiqamət kimi altıncı nəsil hesablama sistemlərinə aid olub, paralel fəaliyyət göstərən çoxlu sayda sadə hesablama elementlərindən (neyronlardan) ibarət neyrokompüterlərin istehsalını təmin edir. Elementlər bir-birinə bağlılıq yaratmaqla neyron şəbəkəsini təşkil edir. Onlar kənardan heç bir idarəetmə olmadan vahid hesablama hərəkətlərini yerinə yetirirlər. Paralel fəaliyyət göstərən çoxlu sayda hesablama elementləri həm də yüksək sürətli hesablamanı təmin edirlər. Süni neyronun əsas funksiyası onun girişlərində qəbul edilən siqnallardan asılı olaraq çıxış siqnalı yaratmaqdır. Ən geniş yayılmış ümumi konfiqurasiyaya görə giriş siqnalları adaptiv cəmləyicilər tərəfindən emal olunur, sonra cəmləyicinin çıxış siqnalı qeyri-xətti çeviriciyə ötürülür, burada da aktivləşdirmə funksiyası ilə çevrilir və nəticə budaqlanma nöqtəsi olan çıxışa verilir. Neyron cari vəziyyətlə xarakterizə olunur və digər neyronların çıxışları ilə əlaqəli bir istiqamətli giriş əlaqələri yaradan bir qrup sinapslara malikdir.
5. Biliklər bazasının arxitekturası.Biliklər bazasının təsvir üsulları.