کد متلب الگوریتم جستجوی چند جهته Torczon
فایل دانلودی شامل 2 فایل است. فایل اول شامل الگوریتم بهینه سازی و فایل دوم حاوی تابع پیش فرض است که باید بهینه سازی شود. شما می توانید تابع پیش فرض را با تابع مورد نظر خود جایگزین نمایید.
خط های برنامه حاوی توضیحات لازم به صورت کامنت هستند.
برای مشاهده نتایج کافیست کد را در نرم افزار متلب Run نمایید.
لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*
فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)
تعداد صفحات: 12
فهرست مطالب :
چکیده :
مقدمه :
فصل اول
حقوق و دستمزد
گزارشگیری :
فصل دوم
سیستم فروش
فصل سوم :
انبار
مقدمه :
در چندین سال اخیر استفاده از کامپیوتر برای انجام امور روز مره و پر دردسر محاسبات برای عدم استفاده از دفاتر و قوانین دست و پا گیر آنها رایج شده است . بنابراین همه روزه نیاز به برنامه های کاربردی پشرفته تر و همچنین برنامه ای با قابلیت های بالا و قدرت تطبیق بیشتر با قوانین روزانه می باشد . در این پروژه سعی شه است که با توجه به نیاز های شرکت کلیه نکات مربوط به خرید و فروش و انبار گردانی رعایت شود .
پروژه الگوریتم ژنتیک در 50 صفحه بصورت کاملا ویرایش شده مطابق با اصول نگارشی با فونت بی نازینی انجام شده و از نظر محتوا دارای قوی تریت مطالب مربوط می باشد. قالب پروژه word می باشد تا در صورت صلاحدید ویرایش گردد.
چکیده:
الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm - GA) تکنیک جستجویی در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتمهای تکامل است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت و جهش استفاده میکند.در واقع الگوریتمهای ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌کنند. الگوریتمهای ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای تصادف هستند. مختصراً گفته میشود که الگوریتم ژنتیک (یا GA) یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده میکند. مسأله‌ای که باید حل شود ورودی است و راهحلها طبق یک الگو کد گذاری می‌شوند که تابع fitness نام دارد هر راه حل کاندید را ارزیابی میکند که اکثر آنها به صورت تصادفی انتخاب می‌شوند. کلاً این الگوریتم‌ها از بخش های زیر تشکیل می‌شوند: تابع برازش، نمایش، انتخاب، تغییر.
در واقع الگوریتمهای ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌کنند. الگوریتمهای ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند. در هوش مصنوعی الگوریتم ژنتیک (یا GA) 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 بعنوان کاندیداها توسط تابع ارزیاب (Fitness Function) مورد ارزیابی قرار می‌گیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه می‌یابد. الگوریتم ژنتیک بطور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخش‌های آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب می‌شوند
2-3. توصیف مشکل جدول زمانبندی آزمون. 17
2-3-2. موانع درگیر(موانع موجود) 19
2-4-7. اجرای الگوریتم ژنتیک.. 29
2-4-8. ارزیابی جدول زمانبندی.. 30
2-5. عملگرهای یک الگوریتم ژنتیک.. 31
3-1. حل مسائل معروف بااستفاده ازالگوریتم ژنتیک.. 38
3-4. انواع مختلف الگوریتمهای تکاملی.. 44
3-5. کدگذاری ونحوه نمایش... 44
نتیجه گیری
الگوریتم های ژنتیک معمولا پاسخ های مناسبی برای مسائل دارند اما این پاسخ ها بستگی به مسئله مطرح شده دارد پاسخ ها لزوما بهترین پاسخ نبوده و تضمینی برای بهترین بودن آن وجود ندارد الگوریتم ژنتیک سعی دارد جواب مناسبی را پیدا کند بنابراین پیدا کردن پاسخ مناسب بستگی به این دارد که چقدر مراحل را تکرار کنیم، یکسری پارامترها وجود دارند که مشخص می کنند چند جواب تولید کنیم مثلا 10،20و... و سپس جواب های تولید شده ارزیابی می شوند که این جواب ها به عنوان نسل جدیدی در نظر گرفته می شود.
بنابراین به صورت منطقی برای این مسائل راه حل دیگری وجود ندارد باید سعی کنیم از تکنیک هایی استفاده کنیم تا مسئله حل شود .
لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*
فرمت فایل : PDF
تعداد صفحه : 117
موضوع : پایان نامه بررسی کاربرد الگوریتم pso در شبکه های حسگر بی سیم
فهرست
فصل اول : معرفی شبکه های حسگر بی سیم
فصل دوم : بهینه سازی
فصل سوم : Particle Swarm Optimitation(PSO)
فصل چهارم : بهینه سازی wsn با استفاده از الگوریتم بهینه سازیpso
مقدمه
الگوریتم pso یک الگوریتم جستجوی اجتماعی است که از روی رفتار اجتماعی دسته های پرندگان مدل شده است .
pso روش محبوبی است که برای حل مشکلات مناسب سازی در شبکه های حسگر بی سیم به دلیل آسان بودنش،کیفیت بالای راه حل هایش، همگرایی سریع و ظرفیت ؛، محاسبه ای نامشخص خود مورد استفاده قرار گرفته است .
************************************************************
***برای دانلود این پایان نامه به پایین همین صفحه رفته ، پس از پرداخت مبلغ میتوانید آن را دریافت کنید***
دانلود مقاله سیستم مبتنی بر دانش برای کلاسبندی متن با الگوریتم ID6NB
این مقاله یک الگوریتم جدید به نام ID6NB را برای توسعه درخت تصمیم ، معرفی میکند که شامل الگوریتم ID3غیر افزایشی Quinlanاست. این الگوریتم راهحلهایی برای دو مشکل ذیل ارائه میکند: وضعیتی که در آن رای گیری اکثریت تصمیم نادرست میدهد (یعنی ساخت دو نوع قانون متفاوت برای داده یکسان.) کاهش ابعاد در الگوریتم غیر افزایشی درخت تصمیمگیری، تخمین صفت مناسب برای یک گره جایی که دو یا چند صفت بهره اطلاعاتی یکسانی دارند. مشکل اکثریت به کمک الگوریتم Naive Bayesحل میشود. برای کاهش ابعاد نیز یک راه حل ارائه شده است. در نهایت، دقت طبقه بندی به شدت بهبود یافته است. آزمایش گسترده و گسترش یافته در تعدادی از مجموعه دادههای واقعی و مصنوعی نشان میدهد که ID6NB یک الگوریتم دسته بندی state-of-the-art است که نسبت به سایر روشهای یادگیری درخت تصمیمگیری، خروجی بهتری دارد.
فهرست مطالب :
مقدمه
سیستم مبتنی بر دانش
تئوری اطلاعات و کلاس بندی
کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی
قالب بندی مقاله
کارهای مرتبط
وضعیت مسئله
کارهای پیشنهادی
رخداد استثنا در کاهش ابعاد طول
حل و فصل رخداد استثنا در کاهش ابعاد
رخداد استثنا به علت شکست رای گیری اکثریت
حل مسئله رد رای گیری برچسب کلاس جایی که رای گیری اکثریت با شکست مواجه می شود
قوانین Beta و Alpha
نتایج تجربی و ارزیابی عملکرد
ارزیابی عملکرد بررسی مجموعه داده های Monk
کاهش ابعاد
دقت پیش بینی
نتایج پیاده سازی
نتیجه گیری
فرمت فایل pdf
تعداد صفحات : 14