moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
برای نگه داشتن ارتباط نزدیک اعضا در گروه و دسته، دلفین‌ها روش‌های گوناگونی دارند: آن‌ها با باله‌هایشان بدن دیگر اعضای گروه را نوازش می‌کنند. این رفتار گاه به برخوردهای شدید بدنی نیز می‌انجامد، اما تصور می‌شود که باعث کنده شدن انگل‌های روی بدن این جانوران نیز می‌گردد. دسته‌های نهنگ قاتل به هنگام رسیدن به هم نوعی «مراسم خوشامدگویی» اجرا می‌کنند. دلفین‌های همجنسی که اتحاد دوستی با هم برقرار کرده باشند، گاه شانه به شانه همدیگر شنا و هم‌زمان با هم اقدام به نفس‌گیری می‌کنند.
دلفین‌ها همچنین نشانه‌هایی از فرهنگ در میان خود نشان می‌دهند؛ چیزی که مدت‌های بسیار گمان برده می‌شد منحصر به نسل بشر و انسان‌های نخستین بوده‌است. تولید صداهای پیچیده و ساختار اجتماعی جمعیت‌های نهنگ قاتل به عنوان گونه‌ای از فرهنگ شناخته شده‌اند. گروهی از دلفین‌های پوزه بطری هند-پاسیفیک به فرزندان خود چگونگی بهره‌گیری از ابزار را یاد می‌دهند. آن‌ها صورت خود را با اسفنج دریایی می‌پوشانند تا از خود در هنگام یافتن غذا محافظت کنند. این دانش توسط مادران به دخترانشان آموزش داده می‌شود. بهره‌گیری از اسفنج برای محافظت رفتاری برآمده از آموزش است. رفتار آموزش داده شوندهٔ دیگری نیز در میان دلفین‌های رودخانه‌ای در برزیل دیده شده‌است که در آن دلفین‌های نر از علف‌ها و تکه‌های چوب برای نمایش در هنگام جفت‌گیری بهره می‌برند.
دلفین‌ها نسبت به هم پرخاش نیز می‌کنند. هرچه سن یک نر بالاتر رود زخم‌های بیشتری به دلیل گاز گرفته شدن توسط دیگر دلفین‌ها بر بدنش دیده می‌شود. دلفین‌ها این خشونت را در برابر هم به همان دلیل‌هایی انجام می‌دهند که انسان‌ها نسبت به هم؛ برتری در میان گروه و به دست آوردن ماده‌ها. این خشونت گاهی تا به آنجا پیش می‌رود که دلفین بازنده در نبرد ناچار می‌شود گروه را ترک کند.
دلفین‌های پوزه بطری نر به فرزندکشی شناخته شده هستند. آن‌ها با کوباندن خود به فرزندان یا گاز گرفتنشان چنین می‌کنند. در یک بررسی، نیمی از ۱۰ فرزندی که به ظاهر توسط پدرانشان کشته شدند، نشانه‌های آشکار جراحت بیرونی نداشتند، بلکه در درون بدن آسیب جدی دیده بودند. با آنکه دلیل مشخصی برای چنین رفتاری وجود ندارد، به نظر می‌رسد که رفتارهای پرخاشگرانه ناشی از برتری‌جویی در گروه در آن نقش داشته باشند. دلفین‌ها همچنین بنا به دلایلی ناشناخته گرازماهی‌ها را می‌کشند. این در حالی است که گرازماهی‌ها رژیم غذایی دگرگون با آنچه دلفین‌ها دارند دارا هستند و از این رو رقیب آن‌ها به‌شمار نمی‌روند.
اغلب دلفین‌ها به صورت طبیعی بیشتر از ۱۸ سال عمر می‌کنند. بیشترین عمر دیده‌شده در میان آن‌ها ۹۰ سال بوده‌است. به دلایل فرگشتی و اینکه دلفین‌های ماده در هر بار زایمان تنها یک فرزند به دنیا می‌آورند، نه تنها سن بلوغ آن‌ها بالاتر از نرها است که عمرشان نیز بیشتر از آن هاست. بیشترین عمر نهنگ‌های قاتل نر ۶۰ سال است ولی در ماده‌ها این میزان به ۹۰ سال می‌رسد. ماده‌ها در طول زندگی خود میان ۲۵–۵ فرزند می‌زایند و همانند انسان، با افزایش عمر باروریشان کاهش می‌یابد. در بعضی نمونه‌ها، ماده‌ها ۲۷–۱۸ سال پیش از پایان زندگی به یائسگی می‌رسند، اگرچه به تلاش‌های نرها برای آمیزش پاسخ مثبت می‌دهند.
دلفین‌ها همانند دیگر پستانداران دریایی سن بلوغ جنسی به نسبت بالایی دارند. این زمان اغلب بالاتر از ۵ یا ۷ سال است. دلفین‌های نواری در سنین میان ۷٫۵ تا ۹٫۴ سالگی به بلوغ می‌رسند. در سنین جوانی این جانوران گاه پیش از آنکه به بلوغ برسند رفتار جنسی از خود نشان می‌دهند. سن بلوغ بسته به نژاد و جنس فرق می‌کند. آن‌ها در هر بار زایش تنها یک فرزند به دنیا می‌آورند.
اغلب جوامع دلفین‌ها چندهمسر هستند و دلفین‌های نر و ماده با تعداد گوناگونی دلفین از جنس مخالف آمیزش می‌کنند. آن‌ها همچنین برای آمیزش وابستگی ویژه‌ای به گروهی که در آن هستند ندارند و بیرون رفتنشان از گروه برای مدت زمان محدود و به منظور پیدا کردن شریک جنسی از میان دسته‌های دیگر امری متداول است. آمیزش جنسی دلفین‌ها از چسباندن شکم به شکم انجام می‌پذیرد. این کار در زمان کوتاهی صورت می‌گیرد، با این حال ممکن است در دورهٔ زمانی کوتاه چندین بار تکرار شود. دوره بارداری بسته به نژاد متفاوت است؛ برای نمونه برای دلفین پوزه‌بطری رودی این زمان ۱۱ تا ۱۲ ماه و برای نهنگ قاتل نزدیک ۱۷ ماه است.
دلفین‌های ماده به بچه‌های خود برای دوره تقریبی ۴۰۰ تا ۶۰۰ روز شیر می‌دهند. شیر دادن اما گاه پس از این دوران نیز ادامه پیدا می‌کند؛ در دلفین‌های پوزه‌بطری آرام، از شیر گرفته شدن میان ماه‌های دوازده تا هیجدهم تولد به وقوع می‌پیوندد، اما شیر خوردن بدون اهداف تغذیه‌ای گاه تا سومین سال زندگی فرزند نیز ادامه پیدا می‌کند. از آنجا که زمان شیر خوردن فرزند طولانی است، نیازی به شیر پرچرب نیست و شیر دلفین‌ها اغلب میان ۱۰ تا ۳۰ درصد چربی دارد. مدت زمان شیردهی به نوع تغذیه نیز بستگی دارد؛ در کل، دلفین‌هایی که دارای رژیم غذایی مبتنی بر سخت‌پوستان هستند تعداد ماه‌های بیشتری به بچه‌هایشان شیر می‌دهند تا آن‌هایی که رژیم غذایی شان بر پایه ماهی است. در مورد نخست، این زمان ۱۷–۱۱ ماه است و در مورد دوم ۱۲–۱۰ ماه.
دلفین‌ها از آن روی که آمیزش جنسی را بنا به دلیل‌هایی به جز هدف تولید مثل انجام می‌دهند، شناخته شده هستند. دلفین‌های نر و ماده گاه آمیزش‌هایی همچون نزدیکی از راه سوراخ تنفسی انجام می‌دهند که آشکارا سودی در جهت زایش ندارد. گاهی نر آلت تناسلی خود را بر روی باله‌های پشتی و کناری ماده می‌مالاند و این کار به ویژه هنگامی که ماده اجازه آمیزش واژنی به نر نمی‌دهد صورت می‌گیرد. خودارضایی در هر دو جنس دیده می‌شود و دلفین‌ها یا به وسیله تماس یکی از باله‌های خود به ناحیه تناسلی یا مالاندن آن ناحیه به کف دریا، به ارضای خود می‌پردازند.
آن‌ها همچنین دارای رفتارهای همجنسگرایانه در میان خود هستند. دلفین‌های پوزه‌بطری به صورت متناوب با هم‌جنسان خود معاشقه، نزدیکی، و سکس می‌کنند و هر دو جنس نر و ماده با همجنسان خود رابطه برقرار می‌کنند. مشاهدات نشان می‌دهند که ۳۰ درصد همه ارتباط‌ها میان دو گونه پوزه‌بطری و خال‌دار اطلس شامل فعالیت‌های همجنس‌خواهانه می‌شود. در میان بعضی گروه‌های نهنگ قاتل، بیش از سه چهارم فعالیت‌های جنسی مشاهده شده میان نرهای همجنس بوده‌است.
نژادهای گوناگون گاه با دیگر نژادها آمیزش می‌کنند. رفتار جنسی همچنین می‌تواند با خشونت همراه باشد. در این هنگام دلفین نر رفتارهای تهاجمی، چه در برابر ماده‌ها و چه در برابر دیگر نرها، از خود نشان می‌دهد. در دلفین‌های بوتو، نرها گاه برای مدت طولانی و با تعداد زیاد با ماده دلخواهشان آمیزش می‌کنند. ماده‌ها اما اغلب علاقه‌ای به این کار ندارند و برای دور کردن نر، به آب‌های عمیق می‌روند. در این هنگام اما نر مهاجم به ماده حمله می‌کند و او را از ناحیهٔ تناسلی زخمی می‌کند.
در مواردی نیز دلفین‌ها رفتار جنسی نسبت به دیگر جانوران، از جمله انسان‌ها، نشان داده‌اند. این رفتارها پس از آن بروز پیدا کردند که یک انسان برای مدت طولانی با دلفین خاصی ارتباط دوستی برقرار کرده و دلفین «خجالت» خود نسبت به آن انسان را از دست داده‌است.
روش‌های تغذیه‌ای گوناگونی میان نژادهای دلفین وجود دارند که گاهی منحصر به یک نژاد هستند. ماهی و ماهی مرکب غذای اصلی دلفین‌ها را تشکیل می‌دهند. با این حال نهنگ قاتل کوتوله و نهنگ قاتل از دیگر جانداران دریایی همچون سخت‌پوستان نیز تغذیه می‌کنند. در کل، برخلاف آب‌بازسانان بی‌دندان، دلفین‌ها به همراه دیگر آب‌بازسانان دندان‌دار غذای خود را فیلتر نمی‌کنند و یک‌جا می‌بلعند.
باور بر این است که بیشتر دلفین‌ها از تعداد زیادی طعمه در رژیم غذاییشان بهره می‌گیرند. برای نمونه، در معده دلفین‌های پوزه‌بطری‌ای که در دام‌های ماهیگیران در جنوب غربی ایالات متحده به دام افتادند، ۴۳ گونه مختلف طعمه از ۲۵ تیره گوناگون شناسایی شد. با این حال، بیشتر رژیم غذایی هر گونه دلفین را اغلب چند گونه محدود پوشش می‌دهد. برای نمونه، سنجاق‌ماهی ۷۰ درصد غذای دلفین‌های آب‌های فلوریدا را تشکیل می‌دهد.
روش معمول در شکار دلفین‌ها به این گونه‌است که گروهی از آن‌ها با حلقه زدن به دور ماهی‌ها آن‌ها را در گوشه‌ای به شکل توپ گرد هم می‌آورند و سپس با حمله به این «توپ طعمه» ماهی‌های سر در گم را شکار می‌کنند. روش دیگر شکار نیز همراه است با تعقیب ماهی‌ها تا درون آب‌های کم ژرف و در نتیجه رفتن آسان‌تر آن‌ها. در کارولینای جنوبی دلفین‌های پوزه بطری اقیانوس اطلس طعمه را تا گل و لای کرانه دنبال می‌کنند و با گیر انداختن آن‌ها در عمق بسیار کم شکارشان می‌کنند. در موارد دیگر نیز، دلفین‌ها با پرتاب کردن ماهی به بیرون از آب توسط ضربه باله‌شان به آن‌ها، باعث گیج شدن ماهی و شکارش می‌شوند.
نهنگ‌های قاتل تنها دلفین‌هایی هستند که به شکار دیگر پستانداران دریایی می‌پردازند. آن‌ها برای شکار شیرهای دریایی به کرانه‌های اقیانوس می‌روند. آن‌ها همچنین در هنگام شکار به صورت گروهی عمل می‌کنند و به همدیگر در یافتن و گرفتن طعمه کمک می‌کنند. پس از گرفتن طعمه، غذا میان اعضای گروه‌های تقسیم می‌شود و شکارچی اصلی آن را به صورت اشتراکی با دیگر اعضای گروه می‌خورد.
گزارش‌های مربوط به همکاری انسان‌ها و دلفین‌ها برای شکار به نوشته‌های پلینیوس نویسنده و فیلسوف طبیعی‌دان رم باستان می‌رسند، و در میان بسیاری از مردم بومی ساکن کرانه‌ها در قاره‌های گوناگون رواج داشته‌است. نمونه‌های امروزین چنین پدیده‌ای را می‌توان در لاگونا در سانتا کاتارینای برزیل یافت. در این منطقه دلفین‌ها ماهی‌ها را به سوی کرانه رانده سپس به ماهیگیران پیام می‌دهند تا تورهای خود را پهن کنند. در برابر، جایزه این دلفین‌ها ماهی‌هایی هستند که از تور فرار می‌کنند.
دلفین‌ها می‌توانند طیف گسترده‌ای از امواج صوتی را با بهره‌گیری از کیسه‌های هوایی که در زیر سوراخ تنفسی سرشان جای دارند، تولید کنند. آن‌ها با گذر دادن هوا از بخش‌های استخوانی سوراخ بینی اقدام به این کار می‌کنند. در این هنگام، ماهیچه‌های کناره سوراخ تنفسی، هوا را از پایین (بخش استخوانی) به بالا (کیسه‌های هوایی) راهنمایی می‌کند. این صدا توسط بخشی در جلوی سر به نام ملون که ساخته شده از چربی است تقویت و سپس فرستاده می‌شود. توانایی‌های تولید صدای دلفین‌ها بسیار گسترده‌است و نشان داده شده‌است که بعضی آن‌ها می‌توانند به تقلید صدای بعضی اصوات پخش‌شده توسط انسان‌ها بپردازند. این توانایی‌ها به شکل گونه‌ای فرهنگ نیز در بعضی گروه‌های دلفین درآمده‌اند؛ از جمله دسته‌های گوناگون نهنگ‌های قاتل دارای گویش‌های منحصر به خود هستند که از نسلی به نسل دیگر منتقل می‌شود.
این جانوران توسط سوت زدن و تولید صداهای تپشی ناگهانی با هم ارتباط برقرار می‌کنند؛ با این حال منشأ و گسترهٔ این توانایی ناشناخته‌است. بعضی آب‌بازشناسان بر این باورند که سوت‌های دلفین‌ها اطلاعاتی دربارهٔ وضعیت احساسیشان، درجه خطر، موقعیت در گروه، و وجود غذا را دربردارند. بررسی‌ها بر روی نمونه‌های در اسارت نشان می‌دهند که بعضی دلفین‌ها برای خود سوت یکتایی دارند که مانند امضای شخصی آن‌ها است. آن‌ها اغلب این سوت‌ها را هنگامی تولید می‌کنند که توسط انسان‌ها مورد آزار قرار گرفته باشند یا بر خلاف خواسته‌شان توسط انسان‌ها محدود شده باشند. پژوهش‌ها نشان داده‌اند که دلفین‌های پوزه‌بطری با سوت‌های منحصر به فرد یکدیگر را صدا می‌زنند. آزمایش بر روی این دلفین‌ها نشان داده‌است که هر دلفین تنها به سوت مختص خود واکنش نشان می‌دهد. چنین ویژگی‌ای همانند همدیگر را صدا کردن در میان انسان‌ها با کمک نام فرد است و وجود آن در هیچ جانور پیشینی به اثبات نرسیده بود.
دلفین‌ها صدای دیگری نیز تولید می‌کنند که نوعی تیک کوتاه است و برای موقعیت‌یابی صوتی به کار می‌رود. این صدا جهت‌دار است و اغلب به صورت یک سری دنباله‌دار پدیدار می‌شود که تعداد آن با نزدیک شدن جانور به شی مورد نظر خود افزایش می‌یابد. این تیک‌ها از جمله بلندترین صداهای تولید شده توسط جانوران دریایی است. دلفین‌های پوزه‌بطری تیک‌هایی، که می‌توانند فشار صدایی قله تا قلهpeak-to-peak بسیار بالایی داشته باشند، برای مدت زمان‌های کوتاه (چند میکروثانیه) و با طول کلی کم (۸۰–۵۰ میکروثانیه) تولید کنند. این تیک‌ها دارای بسامدی میان ۴۰–۳۰ کیلوهرتز هستند و به دلیل بسامد بالایشان، به دلفین‌ها توانایی تشخیص جانداران کوچکی با اندازه‌های بیشتر از ۱ سانتی‌متر را می‌دهند.
بازی بخش مهم از رفتار دلفین‌ها در هر سن و سالی را شامل می‌شود؛ اگرچه جوان‌ترها بیشتر جنب و جوش دارند.تعریف بازی در میان جانوران هر رفتاری است که در راستای ارضای گرسنگی، سفر، یا دیگر ملزومات زیستی نباشد. آن‌ها گاه از روی سطح آب پرش می‌کنند، حرکات آکروباتیک انجام می‌دهند، یا با هم‌گروهی‌های خود به شوخی و بازی می‌پردازند. دانشمندان هنوز دربارهٔ هدف اصلی این حرکت‌ها اطمینان ندارند اما گمان می‌رود این بخشی از آموزش طبیعی آن‌ها به منظور آشنایی با محیط اطراف و بالا بردن توانایی‌هایشان، از جمله توانای‌های حرکتی، باشد.
گمان بر این می‌رود که پرش از آب روشی برای پیدا کردن مکان گردهم‌آیی ماهی‌ها است که پرندگان دریایی را به سوی خود می‌کشد یا آنکه این حرکت روشی برای ارتباط بر قرار کردن با دیگر دلفین‌ها است. فرضیه‌هایی نیز در رابطه با آنکه دلفین‌ها با بیرون آمدن از آب سطح بدن خود را از انگل‌ها پاک می‌کنند یا آنکه تنها به منظور کنجکاوی و سرگرمی به این کار می‌پردازند، وجود دارند.
این جانوران با علف دریایی بازی می‌کنند و به جنگ و بازی با دیگر دلفین‌ها مشغول می‌شوند. گاهی نیز به ایجاد مزاحمت برای دیگر جانداران دریایی از جمله مرغان دریایی و لاک‌پشت می‌پردازند. آن‌ها همچنین از سوار شدن بر موج‌ها لذت می‌برند و در کنار موج‌های پدید آمده توسط کشتی‌ها بازی می‌کنند یا به بازی با شناگران مشغول می‌شوند. دلفین‌های در اسارت گاه در مجموعه‌ای از رفتارهای بازی گونهٔ پیچیده از جمله تولید با مهارت حلقه‌های حباب درون آب دیده شده‌اند.
الگوی خواب و بیدارشدن در دلفین‌ها بسیار با انسان‌ها و بیشتر دیگر پستاندارانی که روی خشکی زندگی می‌کنند فرق دارد و چنین الگویی نیاز به پردازش بیشتری از سوی مغز آن‌ها دارد. در حالت کلی، دلفین‌ها در هنگام خواب دارای یک نیمکره مغزی با فعالیت کم و آرام هستند که به آن‌ها هوشیاری کافی برای تنفس و مراقبت در برابر مهاجمان و دیگر خطرهای احتمالی را می‌دهد. در این هنگام نیمی از مغز استراحت می‌کند و نیمه دیگر بیدار باقی می‌ماند. نشانه‌های مراحل آغازین خواب می‌توانند به گونه هم‌زمان در هر دو نیمکره مغزی پدیدار شوند. از آنجا که دلفینی که به صورت کامل به خواب برود، غرق می‌شود، این جانوران بر خلاف انسان‌ها به تک تک نفس‌هایشان کنترل کامل دارند.
دلفین‌های در اسارت خواب کاملی را تجربه می‌کنند که در آن هر دو چشم بسته می‌شوند و واکنشی در برابر نیروی کم و آهستهٔ خارجی نشان نمی‌دهند. در این هنگام تنفس به گونه خودکار انجام می‌پذیرد و یک واکنش عصبی ناخودآگاه از سوی دم باعث می‌شود تا سوراخ تنفسی در بالای آب قرار گیرد. دلفین‌هایی نیز که در پژوهش‌ها به حالت بیهوشی برده می‌شوند این رفلکس دم را نشان می‌دهند.
با آنکه چنین واکنشی در نهنگ عنبر نیز دیده شده‌است مشخص نیست که آیا دلفین‌های آزاد چنین وضعیتی را تجربه می‌کنند یا نه. دلفین رودخانه سند دارای روش خوابی دگرگون با دیگر دلفین‌ها است. این جانور از آنجا که در محیطی با جریان‌های قوی آبی زندگی می‌کند که نیروی ناشی از آن‌ها می‌تواند خطرساز باشد، باید همواره در حال شنا باشد تا آسیبی نبیند. از این رو این دلفین در فاصله‌های زمانی کوتاه که از ۴ تا ۶۰ ثانیه طول می‌کشند چرت می‌زند.
به جز خطر انسان‌ها و فعالیت‌هایشان، دلفین‌ها به گونه طبیعی دشمنان کمی دارند. بعضی نژادهای دلفین هیچ دشمن طبیعی ندارند و این باعث می‌شود که درنده بالاسر باشند. گونه‌های کوچکتر دلفین، و به ویژه فرزندانشان، توسط مهاجمانی چون گاوکوسه، کوسه ببری و کوسه بزرگ سفید شکار می‌شوند. با وجود کمیاب بودن این پدیده، بعضی گونه‌های بزرگتر دلفین‌ها از جمله نهنگ قاتل دست به شکار دیگر نژادهای دلفین می‌زنند. دلفین‌های سربی برای رد گم کردن و فرار از دست نهنگ‌های قاتل به درون خلیج‌های کم‌عمق می‌روند.
تعدادی از انگل‌ها و ویروس‌های موجود در آب می‌توانند زندگی دلفین‌ها را در خطر بیندازند. این جانوران به دلیل طبیعت اجتماعیشان در معرض بیماری‌های واگیردار هستند. برای نمونه، نوعی موربیلی ویروس باعث کشته شدن چندین دلفین نواری در میان سال‌های ۱۹۹۲–۱۹۹۰ در دریای مدیترانه شد. بسیاری از مواردی که در آن مرگ‌های دسته‌جمعی برای دلفین‌های اقیانوسی پدید آمده‌اند به دلیل فراگیر شدن بیماری واگیردار مربوط به این ویروس بوده‌است.
پدیده‌های طبیعی نیز می‌توانند باعث مرگ دسته‌جمعی دلفین‌ها شوند. برای نمونه، پدیده ال‌نینو در ۱۹۹۸–۱۹۹۷ باعث کم شدن غذای طبیعی چندین گونه دلفین در پرو و مرگ آن‌ها در پی گرسنگی شد.
به دلیل فعالیت‌های روزافزون انسان‌ها، همهٔ دلفین‌های رودخانه‌ای از جمله دلفین رودخانه آمازون، دلفین رود گنگ، و دلفین رودخانه یانگ تسه در خطر انقراض هستند. یک بررسی در سال ۲۰۰۶ میلادی نشان می‌دهد که دلفین رودخانه یانگ تسه در چین در عمل منقرض شده‌است. به دلیل آنکه کشاورزی مهم‌ترین پایه اقتصاد پاکستان است، تصور می‌شود که به دلیل برداشت بسیار از آب رودخانه سند، دلفین این رودخانه نیمی از گستره پراکندگی تاریخی خود را از دست داده باشد. به دلیل شدت سدسازی بر روی رودخانه‌ها، آلودگی بیشتر رودخانه‌هایی که انسان در کنارشان کار و زندگی می‌کند، و دسترسی آسان‌تر مردم ساکن در کنار رودها به دلفین‌های ساکن در آن‌ها، دلفین‌های رودخانه‌ای از جمله در معرض‌خطرترین پستانداران دریایی جهان هستند و بسیاری از آن‌ها با خطر انقراض حتمی روبرو هستند.
از لحاظ تاریخی، در بعضی مناطق جهان از جمله تایجی در ژاپن و جزایر فارو دلفین‌ها به منظور خوراک شکار شده و می‌شوند. رسم شکار دلفین‌های پهلوسفید اطلس سده هاست که در جزایر فارو جریان دارد.
در هند و بنگلادش، از روغن به دست آمده از دلفین‌های رودخانه‌ای برای جذب ماهیان و به تله انداختنشان بهره می‌گیرند. در پرو، دلفین‌های سربی به دلیل مصرف گوشتشان توسط مردم شکار می‌شوند. آن‌ها اغلب یا به صورت تصادفی به همراه دیگر جانورانی چون کوسه‌ها و سفره‌ماهی در تور می‌افتند یا ماهیگیران به قصد برایشان تور پهن می‌کنند. گاه ماهیگیران به قصد دلفین‌ها را می‌کشند تا آن‌ها را به عنوان رقیبانی در شکار ماهیان، از چرخه به در برند. در این هنگام، دلفین نه برای گوشتش که برای افزایش شکار ماهی توسط انسان‌ها کشته می‌شود.
آفت‌کش‌ها، فلزات سنگین، پلاستیک‌ها و دیگر آلاینده‌های شیمیایی و کشاورزی که در طبیعت به سادگی و با سرعت از میان نمی‌روند می‌توانند در بدن شکارگرانی چون دلفین‌ها انباشته شوند. در حوضه رودخانه گنگ سالانه ۲٬۵۰۰ تن مواد حشره‌کش و ۱٫۲ میلیون تن مواد تشکیل‌دهنده کود شیمیایی رها می‌شود. دلفین‌ها نه تنها در آب آلوده شنا می‌کنند، که انباشت ماهی‌های آلوده به مواد شیمیایی در بدنشان باعث مسمومیت و مرگشان می‌شود.
روش‌های صنعتی ماهیگیری که در آن‌ها تورهای عظیم بستر دریا را جارو می‌کنند نیز می‌توانند باعث گیر افتادن ناخواستهٔ دلفین‌ها شوند. این تورها هر سال جان بسیاری از دلفین‌هایی را می‌گیرند که یا در حال شنا به دام آن‌ها افتاده یا در هنگام دزدیدن ماهی از این تورها ناخواسته گیرشان افتاده باشند. آن‌ها همچنین قربانی تورهای فلزی محافظت‌کننده از کشتزارهای دریایی ماهی می‌شوند.
صداهای بلند زیر آب از جمله صداهای تولیدی توسط سونار زیر دریایی‌ها، صدای پرتاب‌های آزمایشی موشک و بعضی فعالیت‌های ساختمانی در کرانه‌ها مانند توربین مزارع بادی می‌توانند برای دلفین‌ها خطرناک باشند و باعث افزایش اضطراب، آسیب به شنوایی و بیماری ناشی از کاهش ناگهانی فشار شوند که آخری به دلیل تلاش آن‌ها برای نفس‌گیری سریع و بازگشت به درون آب به منظور فرار از سر و صدای بیرون پدید می‌آید.
از دیگر خطرهای تهدیدکننده دلفین‌ها برخورد آن‌ها با پره پیش‌رانشی کشتی‌ها و زیردریایی‌هاست که باعث کشته شدنشان می‌شود. با افزایش رفت‌وآمد دریایی، تعداد قربانیان این حوادث به ویژه در میان فرزندان این جانوران رو به افزایش گذاشته‌است.
دلفین‌ها در همه آب‌های آزاد جهان و اقیانوس‌ها یافت می‌شوند. بیشتر آن‌ها در آب‌های گرم زندگی می‌کنند ولی مکان زندگی بسیاری از گروه‌های نهنگ‌های قاتل آب‌های سرد و قطبی شمالگان و جنوبگان است. گونه‌هایی از دلفین رودخانه‌ای نیز در چند رودخانه در جهان از جمله آمازون و سند یافت می‌شوند. آن‌ها تقریباً در هر نوع زیستگاه دریایی – از کرانه‌های کم‌عمق تا مناطق لجهای ژرف در اقیانوس‌ها – بر روی زمین یافت می‌شوند.
دلفین‌ها از دیرباز در افسانه‌ها و فرهنگ ملت‌های گوناگون نقش داشته‌اند. فرهنگ‌ها و تمدن‌های گوناگون از این جانوران در افسانه‌ها و فولکلور سخن گفته‌اند. نقش‌های بر سنگ مربوط به ۹ هزار سال پیش این جانوران را به تصویر کشیده‌اند. مینوسی‌ها در ۳۵۰۰ سال پیش از میلاد مسیح در جزیره کرت دلفین‌های دریای مدیترانه را نقاشی می‌کردند. حکایت "میمون و دلفین" از ازوپ در سده ۷ پ.م. نگاشته شده‌است. آن‌ها به کرات در سکه‌های یافت شده از دوران یونان باستان در حالتی دیده می‌شوند که یک پسر، مرد یا خدایگان بر پشتشان سوار است. ارسطو و دیگر اندیشمندان یونانی نیز از آن‌ها به عنوان جانورانی بسیار هوشمند یاد کرده‌اند.
در یونان باستان دیده شدن پرش دلفین‌ها از روی امواج تولید شده توسط کشتی‌ها به فال نیک گرفته می‌شد. آن‌ها راهبران ارابه آفرودیته بودند. در یک افسانه یونانی، دلفین‌ها به صورت کسانی به تصویر کشیده شده‌اند که در ابتدا انسان بودند، ولی بعدها توسط دیونیسوس به دلفین تبدیل شدند. در اسطوره‌های هندو، دلفین رودخانه گنگ با گانگا، ایزدبانوی رود گنگ، در ارتباط است. او گاه سوار بر مرکبی که یک دلفین آن را می‌کشد به رفت‌وآمد می‌پردازد.
مردمان مائوری در نیوزیلند، بومیان استرالیا، قبایل بومی ساکن حوضه آمازون، و سرخ‌پوستان ساکن کرانه‌های شمال‌غربی اقیانوس آرام به این جانوران در هنر خود اشاره کرده‌اند.
در فرهنگ ایرانیان دلفین بستگی نزدیکی با آیین مهر دارد چنان‌که در بسیاری از آثار برجا مانده از این آیین، مهر در دوران کودکی و در کنار مادرش ناهید یا به تنهایی سوار بر دلفین دیده می‌شود. دلفین در این آیین به همراه مروارید و صدفش و گل نیلوفر از جمله سه نماد اصلی مهرپرستی بوده‌است. در نقش نوعی از فرش‌های زیبای ایرانی با نام «ماهی در هم» یا «هراتی» نیز می‌توان ردی از دلفین و پیوند آن با دیگر نمادهای آیین مهر همچون را یافت.
هوش دلفین‌ها و توانایی ارتباطشان با انسان‌ها بارها توسط رسانه‌های همگانی از جمله تلویزیون و سینما مورد توجه قرار گرفته‌است. در میان مردمان کشورهای انگلیسی‌زبان، فیلم "فلیپر" از شهرت بالایی برخوردار است. در این فیلم، دلفینی زخمی به نام «فلیپر» در فلوریدا توسط پسری نوجوان و خانواده‌اش درمان می‌شود و از آن پس رابطهٔ دوستی میان دلفین و خانواده ماهیگیر پسر منجر به کمک فلیپر به آن‌ها در یافتن ماهی‌های اقیانوس می‌شود. موفقیت و محبوبیت این فیلم باعث شد که سریال‌های تلویزیونی و فیلم‌های دیگری بر پایه شخصیت فلیپر ساخته شوند.
محبوبیت فلیپر، که دلفینی پوزه‌بطری بود، اما باعث نشد که نهنگ‌های قاتل همان جایگاه را در میان مردم مغرب‌زمین به دست آورند. در فیلم ترسناک "ارکا" ساختهٔ ۱۹۷۷، نهنگی قاتل به تصویر کشیده می‌شود که به دنبال گرفتن انتقام از ماهیگیری است که جفتش را به همراه بچه در شکمش به قتل رسانده‌است. در فیلم محبوب "ویلی آزاد" اثر ۱۹۹۳ اما، تلاش پسربچه‌ای برای آزاد کردن نهنگ قاتلی به نام "کِیکو" که در پارکی آبی نگهداری می‌شود، به تصویر کشیده شده‌است.
در دنیای موسیقی نیز دلفین‌ها موضوع آثار چندین موسیقی‌دان بوده‌اند؛ در "ترانه‌های کهن" از جان دنور، کودکی در حال انتقال پیام صلح و دوستی از سوی یک دلفین است. در دیگر ترانه‌ها و آثار هنری نیز، دلفین‌ها به صورت روان‌هایی پر از عشق و محبت به تصویر کشیده شده‌اند که از سوی جهان جانوران با انسان ارتباط برقرار می‌کنند.
در کل، رویکرد رسانه‌های همگانی نسبت به دلفین‌ها در چند مورد گنجانده می‌شود:
دلفین‌ها از گذشته تاکنون توسط انسان‌ها برای منظورهای گسترده به کار گرفته می‌شدند. کمک به انسان‌ها در شکار ماهی از جمله قدیمی‌ترین نمونه‌های همکاری میان انسان‌ها و دلفین بوده‌است.
آن‌ها اما گاه توسط انسان کشته می‌شوند تا از گوشتشان برای تغذیه استفاده شود. گوشت دلفین در ژاپن و پرو هواداران خود را دارد. در ژاپن، گوشت دلفین به عنوان گوشت نهنگ به فروش می‌رسد. این گوشت با میسو، هویج، و کون‌نیاکو پخته می‌شود و استیک آن با سس سویا نیز طرفداران خود را دارد. از آنجا که دلفین‌ها در بالای هرم غذایی هستند، میزان جیوه بدنشان بسیار بالا است و خوردن گوشتشان توسط انسان می‌تواند آن میزان جیوه را به آدمی منتقل کند. دانش‌مندان بر این باورند که گوشت دلفین در صورت مصرف شدن توسط مادران باردار می‌تواند خطرآفرین باشد.
کمک گرفتن از دلفین‌ها در روان‌درمانی و کمک به بیماران کم توان جسمی نیز در سال‌های گذشته رونق چشم‌گیری داشته‌است. پژوهشی در سال ۲۰۰۵ میلادی نشان می‌دهد که دلفین‌ها دستیاران مناسبی برای پزشکان در درمان افسردگی‌های ملایم تا پیشرفته هستند. با این حال نتایج این بررسی از جهاتی چند زیر انتقاد رفت؛ از جمله آنکه مشخص نشد که آیا دلفین‌ها در کمک‌رسانی به بیماران روحی موفق‌تر از جانوران خانگی مانند سگ و گربه هستند یا نه. بررسی‌های بیشتر از سوی دیگر دانشمندان در این باره نشان داد که در انجام آزمایش نامبرده خطاهای روشی مهمی به وقوع پیوسته بودند و نمی‌توان «درمان با کمک دلفین‌ها»Dolphin-assisted Therapy DAT را درمانی قانونی با توانایی درمانی بیشتر از بهبود خلق و خوی زودگذر در نظر گرفت. به دلیل تأثیرات اندک درمانی، هزینه‌های بالای این روش، و زیر فشار گذاشته شدن دلفین‌ها برای بازی و جابجا کردن بیماران در آب عده‌ای از پژوهشگران بر این باورند که درمان با کمک دلفین تنها نوعی بازی «باخت-باخت» برای جانور و بیمار است.
تعدادی از ارگان‌های نظامی دلفین‌ها را برای اهداف گوناگون از جمله یافتن معدنچیان و نجات آنان یا انسان‌های مدفون‌شده و در دام‌افتاده، به کار می‌گیرند. بسیاری از ارتش‌های جهان نیز از دلفین‌ها برای منظورهای گوناگون از جمله نجات جان انسان‌های گمشده یا در معرض خطر و کشف مین‌های دریایی بهره گرفته‌اند. در طی جنگ ویتنام گزارش‌هایی دربارهٔ بهره‌گیری ارتش آمریکا از دلفین‌های آموزش داده شده برای کشتن غواصان ویتنامی جنجال بر پا کرد. نیروی دریایی آمریکا در آن هنگام هر گونه آموزش دلفین‌ها برای نبرد را رد کرد. با این حال امروزه این جانوران برای هدف‌های گوناگون توسط ارتش آمریکا آموزش داده می‌شوند. گمان بر این است که ارتش شوروی برنامه آموزش پستانداران دریایی خود را در دهه ۱۹۹۰ تعطیل کرد. در سال ۲۰۰۰ خبرگزاری‌ها خبر از فروش دلفین‌های آموزش داده شده شوروی به منظور قتل به ایران دادند.
الگوریتم‌های ژنتیک تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی مدل، ریاضی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکاملی است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت، جهش زیست‌شناسی و اصول انتخابی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌شود. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند.
در مدل‌سازی الگوریتم ژنتیک یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسئله‌ای که باید حل شود دارای ورودی‌هایی می‌باشد که طی یک فرایند الگوبرداری شده از تکامل ژنتیکی به راه‌حل‌ها تبدیل می‌شود سپس راه حل‌ها به عنوان کاندیداها توسط تابع برازش یا تابع برازندگی (Fitness Function) مورد ارزیابی قرار می‌گیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه می‌یابد. به‌طور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخش‌های آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب می‌شوند که این الگوریتم‌ها از بخش‌های تابع برازش، نمایش، انتخاب و تغییر تشکیل می‌شوند.
هنگامی که لغت تنازع بقا به کار می‌رود اغلب بار ارزشی منفی آن به ذهن می‌آید. شاید هم‌زمان قانون جنگل به ذهن برسد و حکم بقای قوی‌ترها!
البته همیشه هم قوی‌ترین‌ها برنده نبوده‌اند؛ مثلاً دایناسورها با وجود جثه عظیم و قوی‌تر بودن در طی روندی کاملاً طبیعی بازیِ بقا و ادامه نسل را واگذار کردند در حالی که موجوداتی بسیار ضعیف‌تر از آن‌ها حیات خویش را ادامه دادند. ظاهراً طبیعت، بهترین‌ها را تنها بر اساس هیکل انتخاب نمی‌کند! در واقع درست‌تر آنست که بگوییم طبیعت مناسب ترین‌ها (Fittest) را انتخاب می‌کند.
قانون انتخاب طبیعی بدین صورت است که تنها گونه‌هایی از یک جمعیت ادامه نسل می‌دهند که بهترین خصوصیات را داشته باشند و آن‌هایی که این خصوصیات را نداشته باشند به تدریج و در طی زمان از بین می‌روند.
الگوریتم‌های ژنتیک یکی از الگوریتم‌های جستجوی تصادفی است که ایده آن برگرفته از طبیعت می‌باشد. الگوریتم‌های ژنتیک برای روش‌های کلاسیک بهینه‌سازی در حل مسائل خطی، محدب و برخی مشکلات مشابه بسیار موفق بوده‌اند ولی الگوریتم‌های ژنتیک برای حل مسائل گسسته و غیر خطی بسیار کاراتر می‌باشند. به عنوان مثال می‌توان به مسئله فروشنده دوره‌گرد اشاره کرد. در طبیعت از ترکیب کروموزوم‌های بهتر، نسل‌های بهتری پدید می‌آیند. در این بین گاهی اوقات جهش‌هایی نیز در کروموزوم‌ها روی می‌دهد که ممکن است باعث بهتر شدن نسل بعدی شوند. الگوریتم ژنتیک نیز با استفاده از این ایده اقدام به حل مسائل می‌کند.
"روند استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک " به صورت زیر می‌باشد:
الف) معرفی جواب‌های مسئله به عنوان کروموزوم
ب) معرفی تابع برازندگی (فیت نس)
ج) جمع‌آوری اولین جمعیت
د) معرفی عملگرهای انتخاب
ه) معرفی عملگرهای تولید مثل
در الگوریتم‌های ژنتیک ابتدا به‌طور تصادفی یا الگوریتمیک، چندین جواب برای مسئله تولید می‌کنیم. این مجموعه جواب را جمعیت اولیه می‌نامیم. هر جواب را یک کروموزوم می‌نامیم. سپس با استفاده از عملگرهای الگوریتم ژنتیک پس از انتخاب کروموزوم‌های بهتر، کروموزوم‌ها را باهم ترکیب کرده و جهشی در آن‌ها ایجاد می‌کنیم. در نهایت نیز جمعیت فعلی را با جمعیت جدیدی که از ترکیب و جهش در کروموزوم‌ها حاصل می‌شود، ترکیب می‌کنیم.
مثلاً فرض کنید گونه خاصی از افراد، هوش بیشتری از بقیه افرادِ یک جامعه یا کولونی دارند. در شرایط کاملاً طبیعی، این افراد پیشرفت بهتری خواهند کرد و رفاه نسبتاً بالاتری خواهند داشت و این رفاه، خود باعث طول عمر بیشتر و باروری بهتر خواهد بود (توجه کنید شرایط، طبیعیست نه در یک جامعه سطح بالا با ملاحظات امروزی؛ یعنی طول عمر بیشتر در این جامعه نمونه با زاد و ولد بیشتر همراه است). حال اگر این خصوصیت (هوش) ارثی باشد بالطبع در نسل بعدی همان جامعه تعداد افراد باهوش به دلیل زاد و ولد بیشترِ این‌گونه افراد، بیشتر خواهد بود. اگر همین روند را ادامه دهید خواهید دید که در طی نسل‌های متوالی دائماً جامعه نمونه ما باهوش و باهوش‌تر می‌شود. بدین ترتیب یک مکانیزم ساده طبیعی توانسته‌است در طی چند نسل عملاً افراد کم هوش را از جامعه حذف کند علاوه بر اینکه میزان هوش متوسط جامعه نیز دائماً در حال افزایش است.
بدین ترتیب می‌توان دید که طبیعت با بهره‌گیری از یک روش بسیار ساده (حذف تدریجی گونه‌های نامناسب و در عین حال تکثیر بالاتر گونه‌های بهینه)، توانسته‌است دائماً هر نسل را از لحاظ خصوصیات مختلف ارتقاء بخشد.
البته آنچه در بالا ذکر شد به تنهایی توصیف‌کننده آنچه واقعاً در قالب تکامل در طبیعت اتفاق می‌افتد نیست. بهینه‌سازی و تکامل تدریجی به خودی خود نمی‌تواند طبیعت را در دسترسی به بهترین نمونه‌ها یاری دهد. اجازه دهید تا این مسئله را با یک مثال شرح دهیم:
پس از اختراع اتومبیل به تدریج و در طی سال‌ها اتومبیل‌های بهتری با سرعت‌های بالاتر و قابلیت‌های بیشتر نسبت به نمونه‌های اولیه تولید شدند. طبیعیست که این نمونه‌های متأخر حاصل تلاش مهندسان طراح جهت بهینه‌سازی طراحی‌های قبلی بوده‌اند. اما دقت کنید که بهینه‌سازی یک اتومبیل، تنها یک «اتومبیل بهتر» را نتیجه می‌دهد.
اما آیا می‌توان گفت اختراع هواپیما نتیجه همین تلاش بوده‌است؟ یا فرضاً می‌توان گفت فضاپیماها حاصل بهینه‌سازی طرح اولیه هواپیماها بوده‌اند؟
پاسخ اینست که گرچه اختراع هواپیما قطعاً تحت تأثیر دستاوردهای‌های صنعت اتومبیل بوده‌است؛ اما به هیچ وجه نمی‌توان گفت که هواپیما صرفاً حاصل بهینه‌سازی اتومبیل یا فضاپیما حاصل بهینه‌سازی هواپیماست. در طبیعت هم عیناً همین روند حکم‌فرماست. گونه‌های متکامل‌تری وجود دارند که نمی‌توان گفت صرفاً حاصل تکامل تدریجی گونه قبلی هستند.
در این میان آنچه شاید بتواند تا حدودی ما را در فهم این مسئله یاری کند مفهومیست به نام تصادف یا جهش.
به عبارتی طرح هواپیما نسبت به طرح اتومبیل یک جهش بود و نه یک حرکت تدریجی. در طبیعت نیز به همین گونه‌است. در هر نسل جدید بعضی از خصوصیات به صورتی کاملاً تصادفی تغییر می‌یابند سپس بر اثر تکامل تدریجی که پیشتر توضیح دادیم در صورتی که این خصوصیت تصادفی شرایط طبیعت را ارضا کند حفظ می‌شود در غیر این‌صورت به شکل اتوماتیک از چرخه طبیعت حذف می‌گردد.
در واقع می‌توان تکامل طبیعی را به این‌صورت خلاصه کرد: جستجوی کورکورانه (تصادف یا Blind Search) + بقای قوی‌تر.
حال ببینیم که رابطه تکامل طبیعی با روش‌های هوش مصنوعی چیست. هدف اصلی روش‌های هوشمندِ به کار گرفته شده در هوش مصنوعی، یافتن پاسخ بهینه مسائل مهندسی است. به عنوان مثال اینکه چگونه یک موتور را طراحی کنیم تا بهترین بازدهی را داشته باشد یا چگونه بازوهای یک ربات را متحرک کنیم تا کوتاه‌ترین مسیر را تا مقصد طی کند (دقت کنید که در صورت وجود مانع یافتن کوتاه‌ترین مسیر دیگر به سادگی کشیدن یک خط راست بین مبدأ و مقصد نیست) همگی مسائل بهینه‌سازی هستند.
روش‌های کلاسیک ریاضیات دارای دو اشکال اساسی هستند. اغلب این روش‌ها نقطه بهینه محلی
(Local Optima) را به عنوان نقطه بهینه کلی در نظر می‌گیرند و نیز هر یک از این روش‌ها تنها برای مسئله خاصی کاربرد دارند. این دو نکته را با مثال‌های ساده‌ای روشن می‌کنیم.
به شکل زیر توجه کنید. این منحنی دارای دو نقطه ماکزیمم می‌باشد؛ که یکی از آن‌ها تنها ماکزیمم محلی است. حال اگر از روش‌های بهینه‌سازی ریاضی استفاده کنیم مجبوریم تا در یک بازه بسیار کوچک مقدار ماکزیمم تابع را بیابیم؛ مثلاً از نقطه ۱ شروع کنیم و تابع را ماکزیمم کنیم. بدیهی است اگر از نقطه ۱ شروع کنیم تنها به مقدار ماکزیمم محلی دست خواهیم یافت و الگوریتم ما پس از آن متوقف خواهد شد. اما در روش‌های هوشمند، به ویژه الگوریتم ژنتیک به دلیل خصلت تصادفی آن‌ها حتی اگر هم از نقطه ۱ شروع کنیم باز ممکن است در میان راه نقطه A به صورت تصادفی انتخاب شود که در این صورت ما شانس دست‌یابی به نقطه بهینه کلی (Global Optima) را خواهیم داشت.
در مورد نکته دوم باید بگوییم که روش‌های ریاضی بهینه‌سازی اغلب منجر به یک فرمول یا دستورالعمل خاص برای حل هر مسئله می‌شوند. در حالی که روش‌های هوشمند دستورالعمل‌هایی هستند که به صورت کلی می‌توانند در حل هر مسئله‌ای به کار گرفته شوند. این نکته را پس از آشنایی با خود الگوریتم بیشتر و بهتر خواهید دید.
نحوه عملکرد الگوریتم ژنتیک
روش کار الگوریتم ژنتیک به‌طور فریبنده‌ای ساده، قابل درک و به‌طور قابل ملاحظه‌ای روشی است که ما معتقدیم حیوانات آنگونه تکامل یافته‌اند. هر فرمولی که از طرح داده شده بالا تبعیت کند فردی از جمعیت فرمول‌های ممکن تلقی می‌شود.
الگوریتم ژنتیک در انسان
متغیرهایی که هر فرمول داده‌شده را مشخص می‌کنند به عنوان یکسری از اعداد نشان داده‌شده‌اند که معادل DNA آن فرد را تشکیل می‌دهند. موتور الگوریتم ژنتیک یک جمعیت اولیه این‌گونه است که هر فرد در برابر مجموعه‌ای از داده‌ها مورد آزمایش قرار می‌گیرد و مناسبترین آن‌ها باقی می‌مانند؛ بقیه کنار گذاشته می‌شوند. مناسبترین افراد با هم جفتگیری (جابجایی عناصر DNA) و (تغییر تصادفی عناصر DNA) کرده و مشاهده می‌شود که با گذشت از میان تعداد زیادی از نسل‌ها، الگوریتم ژنتیک به سمت ایجاد فرمول‌هایی که دقیقتر هستند، میل می‌کنند. در فرمول نهایی برای کاربر انسانی قابل مشاهده خواهد بوده و برای ارائه سطح اطمینان نتایج می‌توان تکنیک‌های آماری متعارف را بر روی این فرمول‌ها اعمال کرد که در نتیجه جمعیت را کلاً قویتر می‌سازند.
الگوریتم ژنتیک درمدل سازی
مختصراً گفته می‌شود که الگوریتم ژنتیک یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسئله‌ای که باید حل شود دارای ورودی‌هایی می‌باشد که طی یک فرایند الگو برداری شده از تکامل ژنتیکی به راه حل‌ها تبدیل سپس راه حل‌ها به عنوان کاندید توسط تابع ارزیاب (fitness function) مورد ارزیابی قرار گرفته و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم باشد الگوریتم خاتمه می‌یابد. در هر نسل، مناسبترین‌ها انتخاب می‌شوند نه بهترین‌ها.
یک راه‌حل برای مسئله مورد نظر، با یک لیست از پارامترها نشان داده می‌شود که به آن‌ها کروموزوم یا ژنوم می‌گویند. کروموزوم‌ها عموماً به صورت یک رشته ساده از داده‌ها نمایش داده می‌شوند، البته انواع ساختمان داده‌های دیگر هم می‌توانند مورد استفاده قرار گیرند. در ابتدا چندین مشخصه به صورت تصادفی برای ایجاد نسل اول تولید می‌شوند. در طول هر نسل، هر مشخصه ارزیابی می‌شود و ارزش تناسب (fitness) توسط تابع تناسب اندازه‌گیری می‌شود.
گام بعدی ایجاد دومین نسل از جامعه است که بر پایه فرایندهای انتخاب، تولید از روی مشخصه‌های انتخاب شده با عملگرهای ژنتیکی است: اتصال کروموزوم‌ها به سر یکدیگر و تغییر.
برای هر فرد، یک جفت والد انتخاب می‌شود. انتخاب‌ها به گونه‌ای‌اند که مناسبترین عناصر انتخاب شوند تا حتی ضعیفترین عناصر هم شانس انتخاب داشته باشند تا از نزدیک شدن به جواب محلی جلوگیری شود. چندین الگوی انتخاب وجود دارد: چرخ منگنه‌دار (رولت)، انتخاب مسابقه‌ای (Tournament) ،... .
معمولاً الگوریتم‌های ژنتیک یک عدد احتمال اتصال دارد که بین ۰٫۶ و ۱ است که احتمال به وجود آمدن فرزند را نشان می‌دهد. ارگانیسم‌ها با این احتمال دوباره با هم ترکیب می‌شوند. اتصال ۲ کروموزوم فرزند ایجاد می‌کند، که به نسل بعدی اضافه می‌شوند. این کارها انجام می‌شوند تا این که کاندیدهای مناسبی برای جواب، در نسل بعدی پیدا شوند. مرحله بعدی تغییر دادن فرزندان جدید است. الگوریتم‌های ژنتیک یک احتمال تغییر کوچک و ثابت دارند که معمولاً درجه‌ای در حدود ۰٫۰۱ یا کمتر دارد. بر اساس این احتمال، کروموزوم‌های فرزند به‌طور تصادفی تغییر می‌کنند یا جهش می‌یابند، مخصوصاً با جهش بیت‌ها در کروموزوم ساختمان داده‌مان.
این فرایند باعث به وجود آمدن نسل جدیدی از کروموزوم‌هایی می‌شود، که با نسل قبلی متفاوت است. کل فرایند برای نسل بعدی هم تکرار می‌شود، جفت‌ها برای ترکیب انتخاب می‌شوند، جمعیت نسل سوم به وجود می‌آیند و …
این فرایند تکرار می‌شود تا این که به آخرین مرحله برسیم.
شرایط خاتمه الگوریتم‌های ژنتیک عبارتند از:
قبل از این که یک الگوریتم ژنتیک برای یک مسئله اجرا شود، یک روش برای کد کردن ژنوم‌ها به زبان کامپیوتر باید به کار رود. یکی از روش‌های معمول کد کردن به صورت رشته‌های باینری است: رشته‌های ۰ و ۱. یک راه حل مشابه دیگر کد کردن راه حل‌ها در آرایه‌ای از اعداد صحیح یا اعداد اعشاری است. سومین روش برای نمایش صفات در یک GA یک رشته از حروف است، که هر حرف دوباره نمایش دهنده یک خصوصیت از راه حل است.
خاصیت هر سه روش این است که آن‌ها تعریف سازنده‌ای را که تغییرات تصادفی در آن‌ها ایجاد می‌کنند را آسان می‌کنند: ۰ را به ۱ و برعکس، اضافه یا کم کردن ارزش یک عدد یا تبدیل یک به صفر یا برعکس.
یک روش دیگر که توسط John Koza توسعه یافت، برنامه‌نویسی ژنتیک است؛ که برنامه‌ها را به عنوان شاخه‌های داده در ساختار درخت نشان می‌دهد. در این روش تغییرات تصادفی می‌توانند با عوض کردن عملگرها یا تغییر دادن ارزش یک گره داده شده در درخت، یا عوض کردن یک زیر درخت با دیگری به وجود آیند.
در هر مسئله قبل از آنکه بتوان الگوریتم ژنتیک را برای یافتن یک پاسخ به کار برد به دو عنصر نیاز است:در ابتدا روشی برای ارائه یک جواب به شکلی که الگوریتم ژنتیک بتواند روی آن عمل کند لازم است. در دومین جزء اساسی الگوریتم ژنتیک روشی است که بتواند کیفیت هر جواب پیشنهاد شده را با استفاده از توابع تناسب محاسبه نماید.
1 Genetic Algorithm
در دهه هفتاد میلادی دانشمندی از دانشگاه میشیگان به نام جان هلند ایده استفاده از الگوریتم ژنتیک را در بهینه‌سازی‌های مهندسی مطرح کرد. ایده اساسی این الگوریتم انتقال خصوصیات موروثی توسط ژن‌هاست. فرض کنید مجموعه خصوصیات انسان توسط کروموزوم‌های او به نسل بعدی منتقل می‌شوند. هر ژن در این کروموزوم‌ها نماینده یک خصوصیت است. به عنوان مثال ژن ۱ می‌تواند رنگ چشم باشد، ژن ۲ طول قد، ژن ۳ رنگ مو و الی آخر. حال اگر این کروموزوم به تمامی، به نسل بعد انتقال یابد، تمامی خصوصیات نسل بعدی شبیه به خصوصیات نسل قبل خواهد بود. بدیهیست که در عمل چنین اتفاقی رخ نمی‌دهد. در واقع به صورت هم‌زمان دو اتفاق برای کروموزوم‌ها می‌افتد. اتفاق اول جهش () است. «جهش» به این صورت است که بعضی ژن‌ها به صورت کاملاً تصادفی تغییر می‌کنند. البته تعداد این‌گونه ژن‌ها بسیار کم می‌باشد اما در هر حال این تغییر تصادفی همانگونه که پیشتر دیدیم بسیار مهم است؛ مثلاً ژن رنگ چشم می‌تواند به صورت تصادفی باعث شود تا در نسل بعدی یک نفر دارای چشمان سبز باشد. در حالی که تمامی نسل قبل دارای چشم قهوه‌ای بوده‌اند. علاوه بر «جهش» اتفاق دیگری که می‌افتد و البته این اتفاق به تعداد بسیار بیشتری نسبت به «جهش» رخ می‌دهد چسبیدن دو کروموزوم از طول به یکدیگر و تبادل برخی قطعات بین دو کروموزوم است. این مسئله با نام شناخته می‌شود. این همان چیزیست که باعث می‌شود تا فرزندان ترکیب ژن‌های متفاوتی را (نسبت به والدین خود) به فرزندان خود انتقال دهند.
روش‌های مختلفی برای الگوریتم‌های ژنتیک وجود دارند که می‌توان برای انتخاب ژنوم‌ها از آن‌ها استفاده کرد. اما روش‌های لیست شده در پایین از معمول‌ترین روش‌ها هستند.
مناسب‌ترین عضو هر اجتماع انتخاب می‌شود.
یک روش انتخاب است که در آن عنصری که عدد برازش (تناسب) بیشتری داشته باشد، انتخاب می‌شود. در واقع به نسبت عدد برازش برای هر عنصر یک احتمال تجمعی نسبت می‌دهیم و با این احتمال است که شانس انتخاب هر عنصر تعیین می‌شود.
به موازات افزایش متوسط عدد برازش جامعه، سنگینی انتخاب هم بیشتر می‌شود و جزئی‌تر. این روش وقتی کاربرد دارد که مجموعه دارای عناصری باشد که عدد برازش بزرگی دارند و فقط تفاوت‌های کوچکی آن‌ها را از هم تفکیک می‌کند.
یک زیر مجموعه از صفات یک جامعه انتخاب می‌شوند و اعضای آن مجموعه با هم رقابت می‌کنند و سرانجام فقط یک صفت از هر زیرگروه برای تولید انتخاب می‌شوند.
بعضی از روش‌های دیگر عبارتند از:
در این مثال می‌خواهیم مسئلهٔ ۸ وزیر را بوسیلهٔ این الگوریتم حل کنیم.
هدف مشخص کردن چیدمانی از ۸ وزیر در صفحهٔ شطرنج است به نحوی که هیچ‌یک همدیگر را تهدید نکند.
ابتدا باید نسل اولیه را تولید کنیم. صفحه شطرنج ۸ در ۸ را در نظر بگیرید.
ستون‌ها را با اعداد ۰ تا ۷ و سطرها را هم از ۰ تا ۷ مشخص می‌کنیم.
برای تولید حالات (کروموزومها) اولیه به صورت تصادفی وزیرها را در ستون‌های مختلف قرار می‌دهیم. باید در نظر داشت که وجود نسل اولیه با شرایط بهتر سرعت رسیدن به جواب را افزایش می‌دهد (اصالت نژاد)
به همین خاطر وزیر i ام را در خانهٔ تصادفی در ستون i ام قرار می‌دهیم (به جای اینکه هر مهره‌ای بتواند در هر خانه خالی قرار بگیرد). با اینکار حداقل از برخورد ستونی وزیرها جلوگیری می‌شود.
توضیح بیشتر اینکه مثلاً وزیر اول را به‌طور تصادفی در خانه‌های ستون اول که با ۰ مشخص شده قرار می‌دهیم تا به آخر.
i=۰٬۱، … ۷
حال باید این حالت را به نحوی کمی مدل کرد. چون در هر ستون یک وزیر قرار دادیم هر حالت را بوسیلهٔ رشته اعدادی که عدد k ام در این رشته شمارهٔ سطر وزیر موجود در ستون i ام را نشان می‌دهد؛ یعنی یک حالت که انتخاب کردیم می‌تواند به صورت زیر باشد:
۶۷۲۰۳۴۲۲
که ۶ شمارهٔ سطر ۶ است که وزیر اول که شمارهٔ ستونش ۰ است می‌باشد تا آخر.
فرض کنید ۴ حالت زیر به تصادف تولید شده‌اند. این چهار حالت را به عنوان کروموزوم‌های اولیه بکار می‌گیریم.
حال نوبت به تابع برازش fitness function می‌رسد. تابعی را که در نظر می‌گیریم تابعی است که برای هر حالت تعداد برخوردها (تهدیدها) را در نظر می‌گیرد. هدف صفر کردن یا حداقل کردن این تابع است. پس احتمال انتخاب کروموزومی برای تولید نسل بیشتر است که مقدار محاسبه شده توسط تابع برازش برای آن کمتر باشد. (روش‌های دیگری نیز برای انتخاب وجود دارد)
مقدار برازش برای حالات اولیه به صورت زیر می‌باشد:
پس احتمال‌ها به صورت زیر است:
در اینجا کروموزومهایی را انتخاب می‌کنیم که برازندگی کمتری دارند. پس کروموزوم ۳ برای crossover با کروموزوم‌های ۴ و ۱ انتخاب می‌شود.
نقطهٔ ترکیب را بین ارقام ۶ و ۷ در نظر می‌گیریم.
۴ و ۳:
۱ و ۳:
حال نوبت به جهش می‌رسد. در جهش باید یکی از ژن‌ها تغییر کند.
فرض کنید از بین کروموزوم‌های ۵ تا ۸ کروموزوم شمارهٔ ۷ و از بین ژن چهارم از ۲ به ۳ جهش یابد. پس نسل ما شامل کروموزوم‌های زیر با امتیازات نشان داده شده می‌باشد:
کروموزوم ۳ کاندیدای خوبی برای ترکیب با ۶ و ۷ می‌باشد. (فرض در این مرحله جهشی صورت نگیرد و نقطهٔ اتصال بین ژن‌های ۱ و ۲ باشد)
کروموزوم‌های از ۹ تا ۱۲ را نسل جدید می‌گوییم.
به‌طور مشخص کروموزوم‌های تولید شده در نسل جدید به جواب مسئله نزدیکتر شده‌اند. با ادامهٔ همین روند پس از چند مرحله به جواب مورد نظر خواهیم رسید.
روش‌های جستجوی ناآگاهانه، آگاهانه و فراابتکاری (به انگلیسی: Metaheuristic) برای حل مسائل هوش مصنوعی بسیار کارآمد می‌باشند. در مورد مسائل بهینه‌سازی اغلب روش‌های آگاهانه و ناآگاهانه جوابگوی نیاز نخواهند بود چرا که بیشتر مسائل بهینه‌سازی در رده مسائل NP قرار دارند؛ بنابراین نیاز به روش جستجوی دیگری وجود دارد که بتواند در فضای حالت مسائل NP به طرف جواب بهینه سراسری حرکت کند. بدین منظور روش‌های جستجوی فراابتکاری مطرح می‌شوند، این روش‌های جستجو می‌توانند به سمت بهینگی‌های سراسری مسئله حرکت کنند. در کنار روش‌های جستجوی فراابتکاری، روش‌های جستجوی دیگری نیز وجود دارند که به روش‌های تکاملی معروفند.
بر اساس نظریه تکامل داروین نسل‌هایی که از ویژگی‌های و خصوصیات برتری نسبت به نسل‌های دیگر برخوردارند شانس بیشتری نیز برای بقا و تکثیر خواهند داشت و ویژگی‌ها و خصوصیات برتر آن‌ها به نسل‌های بعدی آنان نیز منتقل خواهد شد. همچنین بخش دوم نظریه داروین بیان می‌کند که هنگام تکثیر یک ارگان فرزند، به تصادف رویدادهایی اتفاق می‌افتد که موجب تغییر خصوصیات ارگان فرزند می‌شود و در صورتی که این تغییر فایده‌ای برای ارگان فرزند داشته باشد موجب افزایش احتمال بقای آن ارگان فرزند خواهد شد. در محاسبات کامپیوتری، بر اساس این نظریه داروین روش‌هایی برای مسائل بهینه‌سازی مطرح شدند که همه این روش‌ها از پردازش تکاملی در طبیعت نشات گرفته‌اند. به روش‌های جستجو، الگوریتم‌های جستجوی تکاملی گفته می‌شود.
انواع مختلف الگوریتم‌های تکاملی که تا به حال مطرح شده‌اند، به شرح زیر می‌باشد:
الگوریتم ژنتیک
الگوریتم تکاملی
هم‌فرگشتی
نحوه نمایش جواب مسئله و ژن‌ها در موفقیت الگوریتم و نحوه پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک تأثیر بسیار مهمی دارد. در بیشتر مسائل نیز روش‌های مختلفی برای نشان دادن جواب مسئله می‌توان طراحی کرد.
یکی از مسائل کلاسیک در الگوریتم‌های ژنتیک مسئله ۸ وزیر است. ماهیت مسئله به گونه‌ای است که مدلسازی آن و همچنین اعمال عملگرهای الگوریتم ژنتیک بر روی آن بسیار ساده است. همچنین علاوه برای الگوریتم ژنتیک، روش الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده نیز در ساده‌ترین شکل خود برای مسئله چند وزیر نیز روش مناسبی هست همچنین از مسائل مهم دیگری که با استفاده از این الگوریتم قابل حل می‌باشد مسئلهٔ فروشندهٔ دوره‌گرد یا مسئلهٔ چیدمان دینامیک می‌باشد.
Panahizadeh, V., Ghasemi, A.H., Dadgar Asl, Y. and Davoudi, M. (2022), "Optimization of LB-PBF process parameters to achieve best relative density and surface roughness for Ti6Al4V samples: using NSGA-II algorithm", Rapid Prototyping Journal, Vol. 28 No. 9, pp. 1821-1833.
https://doi.org/10.1108/RPJ-09-2021-0238
هدف این مقاله بررسی توانایی الگوریتم ژنتیک چندهدفه در تعیین پارامتر فرآیند و شرایط پس از فرآیند است که منجر به حداکثر چگالی نسبی (RD) و حداقل زبری سطح (Ra) به طور همزمان در مورد فرآیند نمونه Ti6Al4V توسط همجوشی بستر پودر پرتو لیزر می‌شود.
نیم‌کرهٔ شمالی نیمی از سطح هر سیاره است که از استوای سیاره در طرف شمال قراردارد. قطب شمال زمین در این نیمکره قرار دارد. سطح نیم‌کرهٔ شمالی زمین شامل ۶۰٫۷٪ آب و ۳۹٫۳٪ خشکی است. ۹۰٪ جمعیت کرهٔ زمین در نیم‌کرهٔ شمالی آن زندگی می‌کنند. همهٔ پهنه یا بخشی از پهنهٔ بیشتر قاره‌ها به استثناء جنوبگان در نیمکرهٔ شمالی جای گرفته‌اند. بخشی از آفریقا و آمریکای جنوبی و کل اقیانوسیه (به جز کیربیاتی)در نیمکرهٔ جنوبی قرار گرفته‌است و جزایر اندونزی تنها قسمتی از قارهٔ آسیاست که در جنوب استوا واقع شده‌است.
از آغاز بهار تا آغاز تابستان چون میل خورشید زیاد می‌شود، دایرهٔ روشنایی دیگر مدارها را نصف نمی‌کند و در تمام نقاط نیمکرهٔ شمالی قوس روز از قوس شب بیشتر است.
در فصل بهار در نیمکرهٔ شمالی روزها بلند می‌شود و شب‌ها کوتاه می‌گردد و در نیمکرهٔ جنوبی وضع بر عکس است.
هرچه نقطه‌ای از استوا دورتر باشد اختلاف شب و روز آن بیشتر است. در استوا قوس شب و روز برابر است. در قطب شمال روز و در نیمکرهٔ جنوبی شب است.
در فصل تابستان وضع مانند بهار است اما در جهت وارونه. میل خورشید کم می‌شود و در نیمکرهٔ شمالی روزها به‌تدریج کوتاه و شب‌ها بلند می‌شود و در نیمکرهٔ جنوبی بر عکس شب‌ها رفته‌رفته کوتاه و روزها بلند می‌شود. در قطب شمال همواره روز است و در قطب جنوب همواره شب و در استوا وضع به یک منوال می‌باشد.
دمای هر مکان با عرض جغرافیایی آن مکان بستگی دارد یعنی هر اندازه از استوا دورتر شویم گرما کم‌تر خواهد شد. افزون‌بر این بلندی و کوتاهی روزها در این مسئله دخالت کامل دارد چنان‌که در اوایل تیر با این‌که آفتاب نسبت به نیمکرهٔ شمالی تقریباً عمودی‌تر می‌تابد، با این وجود در اوایل مرداد هوا گرم‌تر است. چرا که در این مدت همواره روزها بلندتر از شب‌هاست و گرمای روزها متراکم می‌شود.
مواد نسوز یا دیرگداز به کلیه موادی گفته می‌شود که در درجه حرارت بالا خواص فیزیکی، شیمیایی، مکانیکی و ترمومکانیکی آن تغییر نمی‌کند و بخصوص در مقابل فشار، سایش، شوک حرارتی و خوردگی شیمیائی از خود مقاومت لازم را نشان می‌دهند. چنین موادی در طیف گسترده از صنایع کاربرد دارند و به عنوان کالای استراتژیک تلقی می‌شوند. تقسیم‌بندی نسوزها بر اساس کاربرد به شرح ذیل می‌باشند:
مواد دیرگداز گران‌بها هستند و هرگونه خرابی در این مواد باعث افزایش زمان تولید، از بین رفتن ادوات و در برخی مواقع باعث از بین رفتن محصول می گردد. نوع دیرگداز مصرفی بر روی میزان مصرف انرژی،کیفیت محصول نهایی و همچنین بر فرایند ایمن در تولید مواداثر گذار است. نباید برای پرسنل خط تولید و کسانی که آن‌ها را نصب می‌کنند،شرایط خطرناک ایجاد کنند. ضمناً دیرگدازها نباید در شرایط استفاده شدن و همچنین پس از اینکه به صورت زباله صنعتی در می‌آیند،موجب آلودگی زیست‌محیطی شوند.بنابراین انتخاب نوع دیرگداز برای کاربردهای معین بسیار مهم می‌باشد.
عملکرد کوره‌های صنعتی متاثر از نوع نسوزها یا دیرگدازهایی است که در آن بکار رفته است. مرغوبیت و خواص دیرگدازهای مصرفی به همراه نصب صحیح آن‌ها، عواملی هستند که عمر مفید و بازدهی کوره‌ها را مشخص می‌کنند. بررسی و شناخت دقیق و علمی دیرگدازها به عنوان یک شاخص اصلی در صنایع مادر کشور، که مصرف‌کننده اصلی آن‌هاست، امری ضروری است. البته بکارگیری و نصب صحیح دیرگداز در کوره‌ها، طراحی دقیق و مهندسی، در بازدهی کوره‌ها حائز اهمیت است. ارزیابی‌ها نشان می‌دهد که حتی اگر دیرگدازهای عالی و مناسب هم در دسترس باشند ولی به‌طور صحیح از آن‌ها استفاده نشود بازدهی مناسبی نخواهد داشت.
شایان ذکر است که نیاز به دیرگدازها صرفاً در ارتباط با حرارت نیست، بلکه عوامل دیگری نیز مطرح است، مانند استحکام (مخصوصاً استحکام در دمای بالا) و مقاومت در برابر خوردگی (شیمیایی-فیزیکی).
صنایع متعددی در فرایند تولید خود نیازمند مصرف دیرگداز هستند، در زیر بخشی از آن‌ها اشاره می‌شود:
در صنعت متالورژی، دیرگدازهادر کوره‌های ذوب فلزات، خطوط نقل و انتقال مذاب و سرباره، جداره‌های دودکش‌ها و مجاری عبور گاز بکار گرفته می‌شوند. در صنایع غیرفلزی، دیرگدازها عمدتاً در گرمکن‌ها، ریفورمرهای هیدروژنی، ریفورمرهای اولیه و ثانویه آمونیاک، کوره‌های کراکینگ، زباله سوزها، بویلرها، واحدهای کراکینگ کاتالیستی، کک سوزی، کوره‌های گوگرد و... بکار گرفته می‌شوند. با توجه به نوع کاربرد، دیرگداز باید تأثیرات مخربی همچون مواد ساینده، فشار، عوامل شیمیایی، شوک حرارتی، ضربات فیزیکی، تجزیه‌های حرارتی، و... را تحمل کند. این عوامل مخرب معمولاً در دمای بالا اتفاق می‌افتند.
از آنجایی که فرایندهای بیان شده نیازمند دماهای عملیاتی بالا هستند، مواد دیرگداز مورد استفاده در این صنعت باید در دماهای بالا و پایین‌تر از دمای عملیاتی پایدار باشند.
خواص یک دیرگداز متاثر از چند عامل مهم می‌باشد که کنترل هر یک از آن‌ها دارای اهمیت است. مهم‌ترین این عوامل عبارت‌اند از:
با توجه به نوع مواد اولیه و کیفیت نهایی، فرایند ساخت خاصی انتخاب می‌شود که ریزساختار مطلوب را ایجاد کند. وقتی نسوزی با کیفیت مطلوب ایجاد شود، خواص و شرایط کاری مورد نظر را خواهد داشت و نیز در معرض تخریب زود هنگام نخواهد بود. لذا برای شناخت بیشتر و دقیق‌تر انواع دیرگدازها و به منظور بررسی کیفیت محصولات تولیدی و کسب اطلاعات لازم، اندازه‌گیری ویژگی‌ها و خواص دیرگدازها و در نهایت تطبیق آن با استانداردهای موجود (چه استاندارد داخلی و چه استاندارد جهانی)، ضرورت تام دارد.
مواد دیرگداز بر پایهٔ شش اکسید اصلی، SiO ،ZrO ،MgO ،CaO ،CrO ،AlO و ترکیبات بین آن‌ها که به‌تازگی اغلب در ترکیب با کربن نیز هستند، قرار دارند.
مواد اولیه صنعت نسوز عبارتند از منیزیت، بوکسیت، سیلیس، دولومیت، رس‌های دیرگداز، پیروفیلیت، سیلمانیت، کرومیت، گرافیت، زیرکون، ورمیکولیت و دیاتومیت و اولوین
این مواد امکان استفاده از مواد را فراهم می‌نمایند. در این مواد خواص حرارتی به عنوان ویژگی اصلی مد نظر می‌باشد در حالی که سرامیک‌ها عمدتاً به علت خواص مکانیکی، شیمیایی، نوری، الکتریکی و مغناطیسی مورد استفاده هستند. حجم استفاده از این مواد در مقایسه با سرامیک‌ها بسیار زیاد است. عمدتاً دارای درصد بالایی تخلخل هستند درحالی که عمدتاً سرامیک‌ها به صورت چگال کاربرد دارند.
عمده چگال شدن ساختار به هنگام شکل‌دهی حاصل می‌شود نه به هنگام پخت.
عمر مفید جداره نسوز کوره‌های صنعتی عمدتاً به طراحی، روش‌های نصب و همچنین انتخاب مواد نسوز برای شرایط سرویس دهی بستگی دارد. هر گروه از این مواد؛ یعنی، شکل دار یا بی شکل و متراکم یا سبک، نیاز به تکنیک‌های طراحی و نصب خاص خود را دارد.
امروزه کار طراحی توسط نرم‌افزارهای کامپیوتری انجام می‌شود.
محصولات دیرگداز برای کاربردهای زیر مورد استفاده قرار می‌گیرند:
صنعت آهن و فولاد بزرگ‌ترین مصرف کنندهٔ محصولات دیرگداز است. از دیگر صنایع مصرف کنندهٔ محصولات دیرگداز، صنایع نفت، گاز و پتروشیمی است.
همچنین در صنایع شیشه، نیروگاه‌ها، رآکتورهای هسته ای، کوره‌های ساخت سیمان و آهک، کوره‌های زباله سوزی (برای تولید برق)، صنایع فلزات غیرآهنی (مس، آلومینیم، روی و سرب و…)و توربین‌های گازی نیز کاربرد چشم‌گیری دارند.
اتلاف گرمایی از جدارهٔ کوره به عوامل زیر بستگی دارد:
دو مورد آخر که در بالا اشاره شد به راحتی بوسیلهٔ تولیدکنندگان کوره قابل کنترل است. از بحث انجام شده می‌توان موارد زیر را نتیجه گرفت:
دیرگدازهای مناسب با استحکام خوب و مقاوم در برابر خردشدن را می‌توان در گسترهٔ دمایی 1300 درجه سانتیگرد استفاده کرد. این دیرگدازها که از جمله مواد عایق محسوب می‌شوند را عایق‌های سطح داغ (hot face insulation) نامیده می‌شوند.
فاکتورهای اساسی که بر روی عملکرد دیرگدازها اثر می‌گذارد عبارتند از:
دما، ترکیب شیمیایی، ترکیب شیمیایی گاز یا سرباره، سرعت حرکت سرباره (حالت آرام یا توربلانت)، تنش‌های ترمومکانیکی. علاوه براین، انتخاب نوع دیرگداز به نوع کوره و یا واحد حرارتی و شرایط غالب در حین کاربرد بستگی دارد. شرایط غالب در حین کاربرد عبارت است از:
اتمسفر گازی، حضور سرباره، نوع فلز شارژ شده به کوره و ...
دمای کاربرد ممکن است مهم‌ترین عامل باشد اما قطعً تنها عامل قطعی برای انتخاب دیرگدازها نیست. انتخاب صحیح دیرگدازها برای کاربردی خاص باعث می‌گردد تا عملکرد آن فرایند به خاطر خواص آن دیرگداز تحت تأثیر قرار گیرد. و بهبود یابد. هر طراح کوره باید اطلاعات کافی در مورد وضعیتی که دیرگدازهای یک کوره با آن‌ها روبرو می‌شوند، داشته باشد. سازندگان و استفاده کنندگان از دیرگدازها باید قبل از انتخاب دیرگداز به نکات زیر توجه کنند.
از میان فاکتورهای بالا باید ارزیابی هدفمند صورت گیرد. تخمین مناسب از ویژگی‌های مورد نیاز باید به عنوان خطوط راهنما برای انتخاب مواد دیرگداز در نظر گرفته شود.
مسئلهٔ حفاظت از انرژی مسئلهٔ بسیار مهمی است که مورد توجه تولید کنندگان و مصرف کنندگان کوره‌ها است. مصرف سوخت را می‌توان به دو روش کاهش داد. یکی با عایق کاری و دومی با افزایش سرعت فرایند تولید. هر دو روش گفته شده باعث کاهش مصرف انرژی برای هر تن محصول تولیدی می‌شوند.