فایل های دیگر فروشنده

سالمندان سالمندان قیمت: 89,000 تومان
بادگیر بادگیر قیمت: 38,000 تومان
کارگاه شهرسازی 5؛ آماده سازی زمین کارگاه شهرسازی 5؛ آماده سازی زمین قیمت: 69,000 تومان
خانه های تاریخی تبریز خانه های تاریخی تبریز قیمت: 39,000 تومان
روانشناسی دین روانشناسی دین قیمت: 36,000 تومان
درک و بیان محیط شهری درک و بیان محیط شهری قیمت: 35,000 تومان
جزوه کامل درس تنظیم شرایط محیطی 2 جزوه کامل درس تنظیم شرایط محیطی 2 قیمت: 21,000 تومان
خلاصه طرح شهر بوشهر خلاصه طرح شهر بوشهر قیمت: 18,000 تومان
سازه های پوسته ای سازه های پوسته ای قیمت: 29,000 تومان
تأسیسات گرمایشی و سرمایشی تأسیسات گرمایشی و سرمایشی قیمت: 21,000 تومان

الگوریتم های ژنتیک

الگوریتم های ژنتیک

کد فایل:29564
دسته بندی: پروژه » دانلود پروژه های آماده دانشجویی
نوع فایل:متفرقه

تعداد مشاهده: 629 مشاهده

فرمت فایل دانلودی:.zip

فرمت فایل اصلی: powerpoint

تعداد صفحات: 63

حجم فایل:1,014 کیلوبایت

  پرداخت و دانلود  قیمت: 35,000 تومان
پس از پرداخت، لینک دانلود فایل برای شما نشان داده می شود.
0 0 گزارش
  • فایل دانلودی حاوی یک فایل پاورپوینتی قابل ویرایش میباشد.
    فهرست مطالب فایل دانلودی:
    الگوریتم ژنتیک
    ایده کلی
    فضای فرضیه
    ویژگیها
    کاربر دها
    زیر شاخه های EA
    الگوریتم های ژنتیک
    پارامترهای GA
    الگورتیم
    نحوه ایجاد جمعیت جدید
    نمایش فرضیه ها
    مثال: نمایش قوانین If-then rules
    نمایش فرضیه ها: ملاحظات
    اپراتورهای ژنتیکی Crossover :
    Single-point crossover
    روشهای دیگر Crossover
    اپراتورهای ژنتیکی Mutation :
    Crossover OR mutation?
    تابع تناسب
    انتخاب فرضیه ها
    نحوه جستجو در فضای فرضیه
    Crowding
    راه حل رفع مشکل Crowding
    چرا GA کار میکند؟
    ارزیابی جمعیت و قضیه Schema
    قضیه Schema
    Schema Theorem
    خلاصه
    تفاوت GA با سایر روشهای جستجو
    مثالی از کاربرد الگوریتم ژنتیک
    مقدمه
    چینش کنونی حروف فارسی بر روی صفحه‌کلید
    مساله
    الگوریتم ژنتیک
    جمعیت
    تابع تناسب
    عملگرهای ژنتیکی
    کارایی
    بهترین چینش
    مدلهای تکامل
    Lamarckian evolution
    Baldwin Effect
    اجرای موازی الگوریتم های ژنتیک
    Evolving Neural Networks
    مراجع
    Genetic Programming
    نمایش برنامه ها
    اپراتور crossoverبرای GP
    مثال
    مثال : طراحی فیلتر



    قسمتی از متن
    الگوریتم ژنتیک
     الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است.
     این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید
     این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
    ایده کلی
     یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن را تولید میکند.
     هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد.
     آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند. که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد.
     بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد
     در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
    فضای فرضیه
     الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد.
     در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید.
    ویژگیها
    الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود.
     همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجزا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود.
     برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد.
     الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد.
     امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست.
     از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند.
     تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.
    Parallelization of Genetic Programming
     در سال 1999 شرکت Genetic Programming Inc. یک کامپیوتر موازی با 1000 گره هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد.
    کاربر دها
     کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد
     optimization,
     automatic programming,
     machine learning,
     economics,
     operations research,
     ecology,
     studies of evolution and learning, and
     social systems
    زیر شاخه های EA
    روش های EA به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند:
    1. Genetic Algorithms (GAs)
    در این روش راه حل یک مسئله بصورت یک bit string نشان داده میشود.
    2. Genetic Programming (GP)
    این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.
    و....


    برچسب ها: الگوریتم های ژنتیک ژنتیک الگورتیم نحوه ایجاد جمعیت جدید نمایش فرضیه ها تابع تناسب چرا GA کار میکند؟ ارزیابی جمعیت و قضیه Schema قضیه Schema Schema Theorem الگوریتم ژنتیک جمعیت تابع تناسب عملگرهای ژنتیکی کارایی بهترین چینش
  • سوالات خود را درباره این فایل پرسیده، یا نظرات خود را جهت درج و نمایش بیان کنید.

  

به ما اعتماد کنید

تمامي كالاها و خدمات اين فروشگاه، حسب مورد داراي مجوزهاي لازم از مراجع مربوطه مي‌باشند و فعاليت‌هاي اين سايت تابع قوانين و مقررات جمهوري اسلامي ايران است.
این سایت در ستاد ساماندهی پایگاههای اینترنتی ثبت شده است.

درباره ما

تمام حقوق اين سايت محفوظ است. کپي برداري پيگرد قانوني دارد.

دیجیتال مارکتینگ   ثبت آگهی رایگان   ظروف مسی زنجان   خرید ساعت هوشمند