الگوریتم های ژنتیک(مقاله)

اختصاصی از فایل هلپ الگوریتم های ژنتیک(مقاله) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این فایل بصورت pdf در اختیار شما قرار میگیرد و ددارای فهرست و توضیحات و منابع می باشد و در ۱۰۸ صفحه مورد بررسی قرار گرفته شده است،امیدوارم از ما راضی باشید با تشکر از شما

پاورپوینت درباره هوش مصنوعی

اختصاصی از فایل هلپ پاورپوینت درباره هوش مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل :power point (قابل ویرایش) تعداد صفحات :۳۴ صفحه

بخشی از اسلایدها:

الگوریتم جستجوی محلی:

لگوریتم های قبلی، فضای جست و جو را به طور سیستماتیک بررسی میکنند
تا رسیدن به هدف یک یا چند مسیر نگهداری میشوند
مسیر رسیدن به هدف، راه حل مسئله را تشکیل میدهد
در بسیاری از مسائل بهینه سازی، مسیر راه حل اهمیت ندارد؛ خود حالت هدف پاسخ مسأله می باشد.
مانند 8 وزیر در چنین مواردی می توان از الگوریتم های جستجوی محلی بهره گرفت.
ایده جستجوی محلی: یک حالت (حالت فعلی) را در نظر بگیر، سعی کن آن را بهبود بخشی.
جستجوی محلی = استفاده از یک حالت فعلی و حرکت به حالت های همسایه
• مزایا:
– استفاده از حافظه بسیار کم
– یافتن راه حل های معقول در اغلب موارد در فضاهای حالت بزرگ و یا نامحدود
• مفید برای مسائل بهینه سازی محض
یافتن بهترین حالت بر طبق تابع هدف: (objective function)

جستجوی تپه نوردی:

حلقه ای که در جهت افزایش مقدار حرکت میکند(بطرف بالای تپه)
رسیدن به بلندترین قله در همسایگی حالت فعلی، شرط خاتمه است.
ساختمان داده گره فعلی، فقط حالت و مقدار تابع هدف را نگه میدارد
جست و جوی محلی حریصانه نیز نام دارد
بدون فکر قبلی حالت همسایه خوبی را انتخاب میکند
تپه نوردی به دلایل زیر میتواند متوقف شود:
بیشینه محلی
برآمدگی ها
فلات

انواع تپه نوردی:
تپه نوردی غیرقطعی،  تپه نوردی اولین انتخاب،  تپه نوردی شروع مجدد تصادفی

مثال: مسئله 8 وزیر
مسئله 8 وزیر با استفاده از فرمولبندی حالت کامل
در هر حالت 8 وزیر در صفحه قرار دارند
تابع جانشین: انتقال یک وزیر به مربع دیگر در همان ستون
تابع اکتشاف: جفت وزیرهایی که نسبت به هم گارد دارند
مستقیم یا غیر مستقیم

مروری بر داده کاوی و بررسی شبکه های عصبی‎

اختصاصی از فایل هلپ مروری بر داده کاوی و بررسی شبکه های عصبی‎ دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

قالب بندی :  PDF

تعداد صفحات:6

 چندین دهه است که شرکت ها اطلاعات را جمع آوری می نمایند تا با ایجاد یک پایگاه داده انبوه اطلاعات را ذخیره کنند، با این حال که اطلاعات در دسترس آنها قرار دارد فقط تعداد کمی از شرکت ها قادر شده اند به ارزش واقعی ذخیره شده در آنها پی ببرند سوال این شرکتها این است که چگونه میتوان به ارزش واقعی این اطلاعات دست یافت؟ پاسخ آن داده کاوی است، که امروزه در بسیاری از صنعتها از جمله پزشکی، آموزش، ورزش و بسیاری از صنایع دیگر مورد استفاده قرار میگیرد. تکنیکهای بسیاری جهت داده کاوی وجود دارد از جمله شبکه های عصبی مصنوعی، رگرسیون، درخت تصمیم و غیره. همچنین طراحی شده است اشاره SAS که توسط شرکت JMP نرم افزارهایی نیز برای داده کاوی ایجاد شده است که میتوان به نرم افزار کرد. این مقاله به معرفی داده کاوی و برخی از روشهای داده کاوی و همچنین محیطهایی که از داده کاوی بهره میبرند به همراه نرم افزار های آن پرداخته است.

دانلود پروژه الگوریتم ژنتیک با فرمت word

اختصاصی از فایل هلپ دانلود پروژه الگوریتم ژنتیک با فرمت word دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان پروژه :الگوریتم ژنتیک 

نوع فایل :word

تعداد صفحات :150

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.

کلمات کلیدی: الگوریتم ژنتیک، هیوریستیک، ترکیب و جهش، تکامل طبیعی داروین، معمای هشت وزیر.

فهرست مطالب به شرح زیر است:

  فصل اول     

 مقدمه

 به دنبال تکامل...      

 ایدۀ اصلی استفاده از الگوریتم ژنتیک 

 درباره علم ژنتیک       

 تاریخچۀ علم ژنتیک    

 تکامل طبیعی (قانون انتخاب طبیعی داروین)   

 رابطه تکامل طبیعی با روش‌های هوش مصنوعی      

 الگوریتم        

 الگوریتم‌های جستجوی ناآگاهانه       

الف- جستجوی لیست

ب- جستجوی درختی  

پ- جستجوی گراف    

 الگوریتم‌های جستجوی آگاهانه         

الف جستجوی خصمانه

 مسائل NPHard       

 هیوریستیک   

 انواع الگوریتم‌های هیوریستیک

  فصل دوم    

 مقدمه

 الگوریتم ژنتیک

 مکانیزم الگوریتم ژنتیک

 عملگرهای الگوریتم ژنتیک      

 کدگذاری       

 ارزیابی

 ترکیب

 جهش

 رمزگشایی    

 چارت الگوریتم به همراه شبه کد آن   

 شبه کد و توضیح آن  

 چارت الگوریتم ژنتیک  

 تابع هدف      

 روش‌های کد کردن     

 کدینگ باینری 

 کدینگ جایگشتی      

 کد گذاری مقدار        

 کدینگ درخت 

 نمایش رشته‌ها        

 انواع روش‌های تشکیل رشته 

 باز گرداندن رشته‌ها به مجموعه متغیرها       

 تعداد بیت‌های متناظر با هر متغیر      

 جمعیت        

 ایجادجمعیت اولیه     

 اندازه جمعیت 

 محاسبه برازندگی (تابع ارزش)

 انواع روش‌های انتخاب

 انتخاب چرخ رولت      

 انتخاب حالت پایدار     

 انتخاب نخبه گرایی    

 انتخاب رقابتی 

 انتخاب قطع سر        

 انتخاب قطعی بریندل  

 انتخاب جایگزینی نسلی اصلاح شده  

 انتخاب مسابقه        

 انتخاب مسابقه تصادفی       

 انواع روش‌های ترکیب 

 جابه‌جایی دودوئی     

 جابه‌جایی حقیقی     

 ترکیب تک‌نقطه‌ای     

 ترکیب دو نقطه‌ای     

 ترکیب n نقطه‌ای      

 ترکیب یکنواخت        

 ترکیب حسابی         

 ترتیب 

 چرخه 

 محدّب

 بخش_نگاشته

 احتمال ترکیب 

 تحلیل مکانیزم جابجایی        

 جهش

 جهش باینری  

 جهش حقیقی

 وارونه سازی بیت      

 تغییر ترتیب قرارگیری  

 وارون سازی   

 تغییر مقدار    

 محک اختتام اجرای الگوریتم ژنتیک    

 انواع الگوریتم‌های ژنتیکی      

 الگوریتم ژنتیکی سری

 الگوریتم ژنتیکی موازی

 مقایسه الگوریتم ژنتیک با سیستم‌های طبیعی         

 نقاط قوّت الگوریتم‌های ژنتیک  

 محدودیت‌های GAها  

 استراتژی برخورد با محدودیت‌ها        

 استراتژی اصلاح عملگرهای ژنتیک     

 استراتژی رَدّی

 استراتژی اصلاحی    

 استراتژی جریمه‌ای   

 بهبود الگوریتم ژنتیک  

 چند نمونه از کاربردهای الگوریتم‌های ژنتیک    

  فصل سوم   

 مقدمه

 حلّ معمای هشت وزیر         

 جمعیت آغازین

 تابع برازندگی 

 آمیزش

 جهش ژنتیکی

 الگوریتم ژنتیک و حلّ مسألۀ فروشندۀ دوره‌گرد

 حل مسأله TSP به وسیله الگوریتم ژنتیک     

 مقایسه روشهای مختلف الگوریتم و ژنتیک برای TSP  

 نتیجه گیری   

 حلّ مسأله معمای سودوکو   

 حل مسأله    

 تعیین کروموزم

 ساختن جمعیت آغازین یا نسل اول    

 ساختن تابع از ارزش  

 ترکیب نمونه‌ها و ساختن جواب جدید  

 ارزشیابی مجموعه جواب      

 ساختن نسل بعد      

 مرتب سازی به کمک GA      

 صورت مسأله 

 جمعیت آغازین

 تابع برازندگی 

 انتخاب

 ترکیب

 جهش

 فهرست منابع و مراجع

***جهت دانلود این فایل به قسمت پایین همین صفحه رفته ، پس از پرداخت مبلغ میتوانید آن را دریافت کنید ***