پاورپوینت درمورد الگوریتم ژنتیک

اختصاصی از نیک فایل پاورپوینت درمورد الگوریتم ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 19 اسلاید

---

 قسمتی از متن .ppt : 

الگوریتم ژنتیک

نام استاد : آقای رئیسی

گردآورنده : خاطره کیانی

به نام خدا

1

مقدمه

ایده اصلی

الگوریتم ژنتیک چیست؟

روش های نمایش

روش های انتخاب

یک مثال ساده

نقاط قوتGA

محدودیت ها

کاربردهای الگوریتم ژنتیک

genetic Algorithm

2

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 قوی‌تر!

قانون انتخاب طبیعی بدین صورت است که تنها گونه‌هایی از یک جمعیت ادامه نسل می‌دهندکه بهترین خصوصیات راداشته باشند وآنهایی که این خصوصیات رانداشته باشند به تدریج ودر طی زمان از بین می‌روند.

مقدمه

3

(ادامه)

4

مثلا فرض کنید گونه خاصی از افراد، هوش بسیار بیشتری از بقیه افراد یک جامعه دارند. در شرایط کاملا طبیعی این افراد پیشرفت بهتری خواهند کرد و رفاه نسبتا بالاتری خواهند داشت.

حال اگر این خصوصیت(هوش)ارثی باشد به طبع در نسل بعدی همان جامعه تعداد افراد باهوش به دلیل زاد و ولد بیشتر این‌گونه افراد ، بیشتر خواهد بود.

مقاله روشهای الگوریتم

اختصاصی از نیک فایل مقاله روشهای الگوریتم دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود در "پایین مطلب"

 فرمت فایل: word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 تعداد صفحات:22

الگوریتم مقدمه

در سالهای اخیر آمارشناسان به طور زیاد روش‌های الگوریتم مونت کارلوی زنجیر مارکوفی (MCMC) را رسم کرده‌اند. الگوریتم نمونه‌گیری گیبر یکی از بهترین روش‌های شناخته شده است برای آشنایی با شرایط مسأله فرض کنید در بردار تصادفی () برای محاسبه چگالی کناری x ، با مشکل روبرو هستیم اما چگالی‌های شرطی   و   و … در دسترس می‌باشند. در روش نمونه‌گیری گیبس مشاهداتی به صورت غیرمستقیم ازx تولید می‌شود و به کمک آنها چگالی کناری x را بررسی می‌کنیم.

حالا توجه قابل ملاحظه‌ای به الگوریتم متروپولیس- هستینگس[1] تخصیص داده شده است که توسط متروپولیس و روسنبلوس[2]، تلر[3] (1953) گسترش و بعداً توسط هستینگس (1970) نظم داده شده است. الگوریتم M-H به طور زیاد در فیزیک کاربرد دارد و هنوز با وجود مقاله‌ای که توسط هستینگس ارائه شده است، به طور خیلی کم برای آمارشناسان شناخته شده است.

به دلیل سودمندی الگوریتم M-H ، کاربردهای آن به طور مداوم ظاهر می‌شود. برای مثال‌های جدید مولر[4] (1993)، چیب وگریبزگ[5]   (1994) و فیلیپس و اسمیت[6] (1994) را ببینید.

ما مقدمه‌ای را از این الگوریتم تهیه کرده‌ایم که از اصول اولیه آن مشتق شده است این مقاله به تنهایی مربوط به تئوری زنجیر مارکوف است. مطالب مربوط به این مقاله چنان که در پایین می‌آید به بحث گذاشته می‌شود. در بخش 2،‌ ما به طور خلاصه مشابه روش‌پذیرش- رد کردنی را مرور می‌کنیم. اگر چه MCMC نیست ولی بعضی از تفسیرهایی که در الگوریتم متروپولیس- هستینگس ظاهر می‌شود را به کار می‌برد و این مقدمه ای خوب برای این موضوع است. بخش 3 ارتباط تئوری زنجیر مارکوف به فضای وضعیت دائم را معرفی می‌کند که با فلسفه کلی که در پشت روش MCMC است همراه می‌شود. در بخش 4 الگوریتم M-H  را نتیجه می‌گیریم و بخش 5 شامل مقالاتی می‌شود که با انتخاب چگالی کاندیدی- تولیدی در ارتباط هستند.

2- نمونه‌گیری پذیرش- رد کردنی

بر خلاف روش‌های MCMC که در پایین توضیح داده شده تکنیک‌های مشابه قدیمی که نمونه‌های مارکوفی را تولید نمی‌کند وجود دارد. روش مهم این دسته روش A-R است که به این صورت است.

روش A-R :

روش A-R به طور علمی نمونه‌هایی را تولید می‌کند که از چگالی معین   می‌آید که  یک چگالی غیرنرمالی و k یک ثابت نرمالیز است که ناشناخته است.

[1] Metropolis-Hastings

[2] Rosenbluth

[3] Teller

[4]Muller

[5] chib and Greenberg

[6] Smith

دانلود سورس کد پروژه الگوریتم جستجوی آاستار برای مسیریابی Astar Search Algorithm به زبان متلب با نمایش گرافیکی نقشه

اختصاصی از نیک فایل دانلود سورس کد پروژه الگوریتم جستجوی آاستار برای مسیریابی Astar Search Algorithm به زبان متلب با نمایش گرافیکی نقشه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود کد برنامه نویسی شبیه سازی الگوریتم جسجتوی آ.استار برای یافتن مسیر بین دو نقطه در یک نقشه ی شبکه ای Grid

موضوع پروژه: سورس کد برنامه الگوریتم A* پیاده سازی الگوریتم جستجو بر روی یک نقشه و زبان برنامه نویسی مطلب

زبان برنامه نویسی: متلب MATLAB

محیط برنامه نویسی: Mathworks MATLAB

توضیحات کد:

Can handle any heigth and width of occupancy grid? YES
Possible to specify multiple goal nodes? YES.
Fast and efficient? YES.
Possible to specify connecting distance to other nodes? YES (in other words the algorithm is not restriced to 8-directions)
There are no nested functions, subfunctions, plotters, or any other mess in the actual pathfinder script.
Algorithm has simple inputs: An occupancy grid. A goal Matrix, the start node and preffered connecting distance.

مترجم گوگل:می توانید هر heigth و عرض شبکه اشغال اداره کند؟ بله
ممکن است برای مشخص گره هدف های متعدد؟ بله.
سریع و کارآمد؟ بله.
ممکن است برای مشخص اتصال از راه دور به گره های دیگر؟ بله (به عبارت دیگر این الگوریتم است که 8-جهت restriced نیست)
هیچ توابع تو در تو، subfunctions، پلاتر، و یا هر ظروف سرباز یا مسافر دیگر در اسکریپت جاده صاف واقعی وجود دارد.
الگوریتم دارای ورودی های ساده: یک شبکه اشغال. یک ماتریس هدف، گره شروع و preffered فاصله اتصال.

توضیحات الگوریتم *A از ویکی پدیا:

در علوم کامپیوتر، الگوریتم A* یک الگوریتم کامپیوتری است که به طور وسیع در پیمایش گراف و یافتن مسیر بین دو نقطه که گره نامیده می‌شوند، مورد استفاده قرار می‌گیرد. به علت عملکرد و دقت بالای این الگوریتم استفاده گسترده‌ای از آن می‌شود. پیتر ای هارت (به انگلیسی: Peter E. Hart)، نیلز نیلسون (به انگلیسی: Nils Nilsson) و برترام رافائل (به انگلیسی: Bertram Raphael) اولین کسانی بودند که آن را در سال ۱۹۶۸ میلادی شرح دادند. این الگوریتم درواقع تعمیمی از الگوریتم دیکسترا می‌باشد. A* با استفاده از آروین(heuristic) عملکرد بهتری نسبت به زمان به دست می‌آورد

نمونه تصاویر خروجی:

 ویژگی های این برنامه:

1. تعیین نقاط شروع و هدف در کد Goal, Start

2. تنظیم نقشه در کد با استفاده از تعیین نقاط Map

3. مسیر یابی با الگوریتم موثر آ.استار

4. نمایش خروجی به صورت گرافیکی در متلب

5. توضیحات بلوکی کد اصلی به زبان انگلیسی

آنچه تحویل داده می شود:

1. کد برنامه قابل اجرا در متلب  - خروجی طبق تصویر نمونه آورده شده (این برنامه درMatlab R2014a تست شده و 100 درصد به صورت تضمینی قابل اجرا می باشد)

در صورتی که بخواهید می توانیم با قیمتی مناسب داکیومنت توضیحات این پروژه را تهیه کرده و تقدیم نماییم.

مناسب برای دانشجویان کارشناسی (لیسانس) و کاردانی و کارشناسی ارشد

 می توان به عنوان پروژه دروس کارشناسی یا کاردانی یا کارشناسی ارشد، دروسی مانند شبیه سازی کامپیوتری ، شبیه سازی پیشرفته ، شبیه سازی و مدل سازی رایانه ای ،هوش مصنوعی، طراحی الگوریتم، الگوریتم پیشرفته، ساختمان داده، Artificial Intelligence

 پس از خرید از درگاه امن بانکی، لینک دانلود در اختیار شما قرار میگیرد و همچنین به آدرس ایمیل شما فرستاده می شود. تماس با ما برای راهنمایی، درخواست مقالات و پایان نامه ها و یا ترجمه و یا انجام پروژه های برنامه نویسی و حل تمرینات با آدرس ایمیل:

[e-mail]

یا شناسه تلگرام (آی دی تلگرام ما): @ebarkat 

09301644413

توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد و یا در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.

توجه توجه توجه: هرگونه کپی برداری و فروش فایل های فروشگاه برکت الکترونیک (به آدرس ebarkat.ir یا codes.sellfile.ir) در فروشگاه های دیگر شرعاً حرام است، تمامی فایل ها و پروژه های موجود در فروشگاه، توسط ما اجرا و پیاده سازی و یا از منابع معتبر زبان اصلی جمع آوری شده اند و دارای حق کپی رایت اسلامی می باشند.

از پایین همین صفحه (بخش پرداخت و دانلود) می توانید این پروژه را خریداری و دانلود نمایید.

کد محصول 30359

مقاله درباره الگوریتم 23 ص

اختصاصی از نیک فایل مقاله درباره الگوریتم 23 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 23

مقدمه

در سالهای اخیر آمارشناسان به طور زیاد روش‌های الگوریتم مونت کارلوی زنجیر مارکوفی (MCMC) را رسم کرده‌اند. الگوریتم نمونه‌گیری گیبر یکی از بهترین روش‌های شناخته شده است برای آشنایی با شرایط مسأله فرض کنید در بردار تصادفی () برای محاسبه چگالی کناری x ، با مشکل روبرو هستیم اما چگالی‌های شرطی و و … در دسترس می‌باشند. در روش نمونه‌گیری گیبس مشاهداتی به صورت غیرمستقیم ازx تولید می‌شود و به کمک آنها چگالی کناری x را بررسی می‌کنیم.

حالا توجه قابل ملاحظه‌ای به الگوریتم متروپولیس- هستینگس تخصیص داده شده است که توسط متروپولیس و روسنبلوس، تلر (1953) گسترش و بعداً توسط هستینگس (1970) نظم داده شده است. الگوریتم M-H به طور زیاد در فیزیک کاربرد دارد و هنوز با وجود مقاله‌ای که توسط هستینگس ارائه شده است، به طور خیلی کم برای آمارشناسان شناخته شده است.

به دلیل سودمندی الگوریتم M-H ، کاربردهای آن به طور مداوم ظاهر می‌شود. برای مثال‌های جدید مولر (1993)، چیب وگریبزگ (1994) و فیلیپس و اسمیت (1994) را ببینید.

ما مقدمه‌ای را از این الگوریتم تهیه کرده‌ایم که از اصول اولیه آن مشتق شده است این مقاله به تنهایی مربوط به تئوری زنجیر مارکوف است. مطالب مربوط به این مقاله چنان که در پایین می‌آید به بحث گذاشته می‌شود. در بخش 2،‌ ما به طور خلاصه مشابه روش‌پذیرش- رد کردنی را مرور می‌کنیم. اگر چه MCMC نیست ولی بعضی از تفسیرهایی که در الگوریتم متروپولیس- هستینگس ظاهر می‌شود را به کار می‌برد و این مقدمه ای خوب برای این موضوع است. بخش 3 ارتباط تئوری زنجیر مارکوف به فضای وضعیت دائم را معرفی می‌کند که با فلسفه کلی که در پشت روش MCMC است همراه می‌شود. در بخش 4 الگوریتم M-H را نتیجه می‌گیریم و بخش 5 شامل مقالاتی می‌شود که با انتخاب چگالی کاندیدی- تولیدی در ارتباط هستند.

2- نمونه‌گیری پذیرش- رد کردنی

بر خلاف روش‌های MCMC که در پایین توضیح داده شده تکنیک‌های مشابه قدیمی که نمونه‌های مارکوفی را تولید نمی‌کند وجود دارد. روش مهم این دسته روش A-R است که به این صورت است.

روش A-R :

روش A-R به طور علمی نمونه‌هایی را تولید می‌کند که از چگالی معین می‌آید که یک چگالی غیرنرمالی و k یک ثابت نرمالیز است که ناشناخته است.

فرض کنید که h(x) یک چگالی باشد که با روش‌هایی معین می‌تواند شبیه‌سازی شود و فرض کنید که یک ثابت شناخته شده C باشد طوری که برای تمام x ها باشد.

*یک مقدار Z از h(.) و یک مقدار U از (1/0)U (توزیع یکنواخت روی (اره)) بگیرید. اگر آنگاه z=y و به * برگردید،‌در غیر این صورت باز هم به * برگردید.

به آسانی نشان داده می‌شود که این y یک متغیر تصادفی از است. برای اینکه این روش مفید و سودمند باشدC باید با دقت انتخاب شود.

نظر به تولید چگالی همچنین در الگوریتم M-H ظاهر می‌شود، اما قبل از در نظر گرفتن تفاوت‌ها و مشابهت‌ها، ما به منطق و فکری که در پشت روش MCMC است توجه می‌کنیم.

3- شبیه‌سازی مونت کارلوی زنجیر مارکوفی

روش معمول تئوری زنجیر مارکوفی روی فضای وضعیت این است که با یک انتقال کرنل

دانلود پاورپوینت الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه ها ( ACO ) در 35 اسلاید

اختصاصی از نیک فایل دانلود پاورپوینت الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه ها ( ACO ) در 35 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فهرست

•مقدمه

•Emergence  (ظهور)

•Swarm Intelligence (هوشمندی توده‌ای )

•تفاوت هوشمندی اجتماعی و توده ای و یک مثال

•مورچه ها چگونه می توانند کوتاه ترین مسیر را پیدا کنند ؟

•استفاده از بهینه‌سازی کولونی مورچه‌ها در مسئله TSP

•بهینه‌سازی شبکه‌های کامپیوتری با الهام از کولونی مورچه‌ها

•افق آینده