فایل هلپ

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

فایل هلپ

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

تحقیق و بررسی در مورد الگوریتم فلوید

اختصاصی از فایل هلپ تحقیق و بررسی در مورد الگوریتم فلوید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 6

 

الگوریتم فلوید برای یافتن کوتاه ترین مسیر

یک مشکل متداول در سفره های هوایی هنگامی که پرواز مستقیم وجود نداشته باشد تعیین کوتاه ترین مسیر پرواز از شهری به شهر دیگر است . حال الگوریتمی طراحی می کنیم که این مسئله و مسائل مشابه را حل کند . نخست لازم است نظریه گراف ها را مرور کنیم . شکل یک گراف جهت دار و موضون را نشان می دهد به خاطر دارید که در نمایش تصویری گراف ها دایره نشان گر راس ها و خط میان دو دایره نشان دهنده یال ها هستند . اگر هر یال دارای جهت باشد گراف را گراف جهت دار یا دیاگراف می گویند . هنگام رسم یال ها در این گونه گراف ها از پیکان برای نشان دادن جهت استفاده می کنیم در یک دیاگراف بین دو راس امکان وجود دو یال است که جهت آنها مخالف هم هست. برای مثال درشکل یک یال از v1 به v2 و یکی از v2 به v1 وجود دارد.اگر این یال ها با مقادیری همراه باشند این مقادیر را وزن و گراف حاصل را موزون می خوانند.

در این جا فرض می کنیم که این مقادیر غیر منفی است.گرچه این مقادیر را معولاً وزن می نامند در بسیاری از از کابردها نشانگر فاصله است.بنابراین مسیر را به عنوان فاصله میان راسی تا راس دیگر در نظر می گیرند.در یک گراف جهت دار مسیر مجموعه ای از راس هاست به طوری که از یک راس تا راس دیگر یک یال وجود دارد. مسیری از یک راس به خود آن راس را چرخه می گویند.

اگر مسیری هیچگاه دوبار از یک راس نگذرد مسیر ساده نامیده می شود.توجه کنید که یک مسیر ساده هرگز حاوی زیر مسیری که چرخه ای باشد نیست.طول یک مسیر در گراف موزون حاصل جمع اوزان مسیر است. در یک گراف ناموزون طول مسیر صرفاً عبارت است از تعداد رئوس موجود در آن است.

مسئله ای که کاربردهای فراوان دارد یافتن کوتاهترین مسیر از راسی به رئوس دیگر است. واضح است کوتاهترین مسیر باید مسیری ساده باشد. در شکل سه مسیر ساده از v1 به v2 وجود دارد یعنی [v1,v2,v3] [v1,v4,v3] [v1,v2,v4,v3] .چون

Length[v1,v2,v3]=1+3=4

Length[v1,v4,v3]=1+2=3

Length[v1,v2,v4,v3]=1+2+2=5

[v1,v4,v3]کوتاهترین مسیر ازv1 به v3 است.همانطور که پیش از این گفته شد یک کاربرد متداول کوتاهترین مسیر تعیین کوتاهترین مسیر میان دو شهر است.

مسئله کوتاهترین یک مسئله بهینه سازی است. برای هر نمونه از مسئله بهینه سازی ممکن است بیش از یک راه حل وجود داشته باشد.هریک از راه حل های پیشنهادی دارای مقداری مرتبط با آن است و حل نمونه آن حلی است که دارای مقدار بهینه است.مقدار بهینه حداقل است یا حد اکثر در مورد مسئله کوتاهترین مسیر یک حل پیشنهادی مسیری از یک راس به راس دیگر بود .مقدار آن طول مسیر و مقدار بهینه حداقل طول است.

چون ممکن است بیش از یک کوتاهترین مسیر از راسی به راس دیگر وجود داشته باشد مسئله ما یافتن هر یک از این کوتاهترین مسیر هاست.یک الگوریتم واضح برای این مسئله تعیین طول همه مسیرها برای هر راس از ان راس به هریک از رئوس دیگر است.اما زمان این الگوریتم بدتر از زمان نمایی است. برای مثال فرض کنید از هر راس به همه رئوس دیگر یک یال وجود دارد .در این صورت زیر مجموعه ای از همه مسیر ها عبارت است از مجموعه ای خواهد بود که از راس نخست شروع می شود و به راسی دیگر ختم می شود و از همه رئوس دیگر عبور می کنند.چون راس دوم در چنین مسیری می تواند هریک از n-2 راس باشد راس سوم در چنین مسیری می تواند هر یک از n-3 راس باشد...

و راس دومی به آخری روی چنین مسیری فقط می تواند یک راس باشد.تعداد کل مسیرها از یک راس که از همه رئوس دیگر بگذرد عبارت است از :

(n-2)(n-3)…1=(n-2)!

که بد تر از حالت نمایی است. در بسیاری از مسائل بهینه سازی با همین وضعیت مواجه هستیم . یعنی الگوریتمی که همه حالت های ممکن را در نظر بگیرد زمان آن نمایی یا بدتر است.

با استفاده از برنامه نویسی پویا یک الگوریتم زمانی درجه سوم برای مسئله کوتاهترین مسیر ایجاد می کنیم. نخست الگوریتمی طرح می کنیم که فقط طول کوتاهترین مسیرها را تعیین کند. سپس آن را طوری اصلاح می کنیم که کوتاهترین مسیر را نیز ایجاد کند .یک گراف موزون حاوی n راس را با یک آرایه w نشان می دهند که در آن

اگر یالی بین , باشد وزن یال

اگر یالی بین , نباشد w[i][j]=

اگر i=j باشد 0

چون راس vj وقتی مجاور راس vi خوانده می شود که یالی بین vj و vi باشد به این آرایه نمایش ماتریس همجواری یک گراف می گویند .اگر بتوانیم راهی برای محاسبه مقادیر d از مقادیر w بیابیم الگوریتمی برای مسئله کوتاهترین مسیر خواهیم داشت این هدف با ایجاد n+1 آرایه قابل حصول است که وداریم : =طول کوتاهترین مسیر از VI به VJ فقط با استفاده از رئوس موجود در مجموعه {V1,V2,….VK} به عنوان رئوس واسطه پیش از انکه نشان دهیم چرا به این ترتیب قادر به محاسبه D از روی W هستیم معنی عناصر این آرایه ها را توضیح می دهیم .

مثال چند مقدار از را به عنوان مثال برای گراف شکل حل می کنیم.

 

برای هر گراف اینها مساویند زیرا کوتاهترین مسیری که از v2 آغاز می شود نمی تواند از v2 بگذرد

برای این گراف ها اینها مساویند زیرا با گنجاندن v3 مسیر جدیدی از v2 به v5 بدست نمی آید

.

برای هر گراف اینها مساویند زیرا کوتاهترین مسیری به v5 منتهی می شود نمی تواند از v5 بگذرد.

آخرین مقدار محاسبه شده طول کوتاهترین مسیر از V2 به V5 است که مجاز به عبور از هر یک از رئوس دیگر است .یعنی طول کوتاهترین مسیر است.

بنابراین برای تعیین D از روی W فقط باید راهی برای بدست آوردن از روی بیابیم.

مراحل استفاده از برنام نویسی پویا برای رسیدن به این هدف عبارت است از :

ارائه یک ویژگی (فرایند بازگشتی که با آن بتوان را از روی محاسبه کرد.


دانلود با لینک مستقیم


تحقیق و بررسی در مورد الگوریتم فلوید

الگوریتم های ژنتیکی به کاربره شده در مدیریت ترافیک هوایی

اختصاصی از فایل هلپ الگوریتم های ژنتیکی به کاربره شده در مدیریت ترافیک هوایی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 25

 

9) الگوریتم های ژنتیکی به کاربره شده در مدیریت ترافیک هوایی

افزایش ترافیک هوایی، از زمان شروع تجارت هوایی، باعث مشکل اشباع در فرودگاهها، یا مکانهای فضایی شده است. در حالی که هواپیماها ارتقاء می یابند و اتوماتیک تر می شوند. اما هنوز کنترل ترافیکی بر پایه تجربیات انسان است. مطالعه حاضر ، دو مشکل مدیریت ترافیک هوایی (ATM) را به جزء بیان می کند، که برای آنها راه حل های بر پایه الگوریتم ژنتیکی وجود دارد. اولین کاربرددر رابطه با مشکل enroute است و دومین کاربرد در مورد مشکلات مدیریت ترافیکی در سکوهای فرودگاهها است.

9.1) راه حل درگیریهای Enroute = کنترل ترافیک هوایی (ATC) می تواند توسط یک سرس از فیلترها نشان داده شود، جایی که هر فیلتر یک ؟ خاص دارد و افق های خاص محیطی و موقتی را اداره می کند. 5 سطح (لِوِل) قابل تشخیص است. در دوره طولانی (بشتر از 6 ماه) ترافیک در یک روش میکروسکوپی می تواند برنامه ریزی شود. برای مثال مردم با یک نمودار ترافیکی روبرو هستند که اندازه های کمیته ، که برنامه های ساعتی و موافقت با ارتش را مورد توجه قرار داده است، به کاربرده می شود برای فرهنگ هواپیمایی در زمانهای اوج یعنی بعد ظهر جمعه.

در دوره کوتاهتر ، معمولاً در مورد تنظیمات قبل ، صحت می شود. این مورد شامل برنامه ریزی کردن روز ترافیک ، یک یا دو روز قبل تر می شود. در این مرحله ، اشخاص ایدة مشخصی درباره بیشتر برنامه ی پرواز و ظرفیت کنترل هر مرکز دارند. حداکثر جریان هواپیما که می تواند یک قطر را سوراخ کند. ظرفیت قطر نامیده می شود. این عمل توسط CFMU3 انجام می شود. ترافیک میان آتلانتیک برای مثال در این مرحله مورد توجه قرار می گیرد. راههای هوایی، تنظیم ساعت های پرواز و حالت هوا مورد توجه قرار می گیرد. به طور کل این شغل توسط FMP4 در هر مرکز صورت می گیرد. آخرین فیلتر ، فیلتر تاکتیکال است که با کنترل داخل یک قطر بستگی دارد. زمان متوسطی که یک هواپیما در یک بخش صرف می کند حدود 15 دقیقه است. اینجا میزان رویت کنترل کننده کمی بالاتر از میزان دریافت طرحهای پرواز است چند دقیقه قبل از ورود هواپیما به بخش. کنترل کننده وظیفه چک کردن، حل اختلافات و همپایه بودن با بخش های همسایه را تضمین می کند. در این حالت تعیین تعریف برخورد مطلوب است. دو هواپیما با هم برخورد دارندوقتی که فاصله جدایی افقی بین آنها کمتر 5 مایل باشد و تفاوت انها در ارتفاع کمتر از 1000 فیت باشد. روش هایی که توسط کنترل کننده برای حل این برخورد به کار می رود بر پایه مسائل زیر است.

بر روی تجارب قبلی و هر دانش خلاقی. وقتی که چند جفت از هواپیماها در اختلاف مشابهی با هم تماس دارند، آنها با ساده کردن مشکلات شروع می کنند که فقط اختلافات ابتدایی را داشته باشند.

برای حل فیلتر اضطراری به نظر نمی رسد که مداخله کند به جز مواردی که سیستم کنترل دچار نقض شده یا اینکه ضعیف شده است. برای کنترل کننده ، آشیانه اطمینان مسیر هر هواپیما را با افق موقت چند دقیقه ایی پیش بینی می کنند. از موقعیت های رادار و الگوریتم های ادامه دار استفاده می کند و یک اخطار را در لحظه برخورد بوجود می آورد. این یک راه حلی را برای برخورد پیشنهاد نمی کند. به طور کل TCAS به نظر می رسد که از چنین تصادفی جلوگیری کند. پیش بینی موقت کمتر از یک دقیقه است (بین 25 تا 40 ثانیه) بنابر این بسیار دیر است برای کنترل کننده مانور هواپیما را، همانطور که تخمین زده شده که نیاز به حداقل زمان 1 تا 2 دقیقه برای آنالیز کردن موقعیت دارد راه حلی را پیدا کنند و آنرا به هواپیماها اطلاع دهند. به طور عمومی TCAS، هواپیمای اطاف را جستجو می کند و به خلبان برای حل برخورد پیشنهاداتی می کند. این فیلتر باید برخورد غیر قابل پیش بینی را حل می کند، برای مثال وقتی که یک هواپیما از سطح پرواز خود بالاتر رفته است یا یک مشکل تکنیکی که به طور قابل توجهی ارتفاع آنرا پایین آورده است. کاربردهای پیشنهاد شده در این بخش با فیلتر تاکتیکال ارتباط دارند: دانستن موقعیت هواپیما در لحظه حاضر و موقعیت بعدی آنها، را بوجود نمی آورد. راه حل برای پایه چندین تصور است. یک هواپیما نمی تواند سرعت خود را تغییر دهد (یا بسیار آرام باید این کار را بکند) مگر در مواقع فرود. نباید اینطور تصور شود که یک هواپیما با سرعت انی پرواز می کند، به غیر مواردی که سطح بندی می شود و هیچ بادی وجود ندارد. به علاوه در طول فرود و بلند شدن ، مسیر آن یک خط صاف نیست. هواپیماها در مسیر چرخش خود در فشار هستند. به طور عمومی خلبانها مانور افقی را به عمودی ترجیح می دهند مگر در هنگام بلند شدن یا نشستن. اگر چه امروزه خلبانهای اتوماتیک قرتمندتر از خلبانهای انسانی هستند (در موقعیت های نرمال پرواز) برای مواقعی که حقیقی به نظر می رسد توجه کردن به این مسیرها که توسط انسانها قابل دسترسی نیست.

خلبان. نامطمئنی بین سرعت فرود آمدن و بلند شدن بسیار زیاد است (بین 10% و 50% سرعت عمودی). در طول مسافرت ، نااطمینانی در سرعت کاهش می یابد. بعد از آن ، نا اطمینانی به همراه گذشت زمان بیشتر نمی شود، همانطور که یک هواپیما، ارتفاع خود را کاملاً خوب نگه داشته است. تقریباً غیر ممکن است که به دنبال راه حل های آنالیتکی برای حل مشکل برخورد باشیم . اما، اصلی ترین مشکل از پیچیدگی مشکل بوجود می آید. بخش اول این فصل ، به معرفی بعضی از توضیحات می پردازد که حل مشکل برخورد برای ما قابل فهم تر می کند و بخش دوم به تاریخچه ایی کوتاه از الگوریتمهای آزمایش شده برای این مشکل و محدودیتهای آن می پردازد. قسمت سوم مدلهای مشکل را به جزء بررسی می کند و پیشرفت الگوریتم ژنیتکی برای حل مشکل در بخش چهارم وجود دارد که با آمارهای ؟ بدست آمده دنبال می شود.

1.1.9) پیچیدگی حل مشکل برخورد= یک برخورد را می توان به صورت زیر توضیح داد:

یک برخورد یعنی برخوردی بین دو هواپیما در طول یک زمان داده شده از مسیر پیش بینی شده، گرفتن نااطمینانیها در مسیر.

کلاسهای معادل مربوطه به عنوان دسته و مجموعه برخورد هواپیما یا مجموعه ایی از اندازه n می تواند شامل شود به برخوردهای قوی n. توجه کردن به فقط هواپیمای افقی ، نشان می دهد که تمام راه حل های قابل قبول شامل 2n(n-1) اجزای مرتبط، تحت این تصور که یک متر مناسب به کاربرده شده که نیاز دارد به اجراهای زیادی از الگوریتم جستجو بنابر این برای مجموعه هواپیمای 6،32768 عضو متصل پیشنهاد می شود. در حقیقت اگر عملکرد هواپیما مورد توجه قرار گیرد، تمام اجزای مرتبط لازم نیست که مورد بررسی قرار گیرد. با آرام کردن محدودیت های جدا کننده، مشکل شبیه یک مشکل جهانی می شود که حداقل شامل بهینه های داخلی می شود مانند اجزای متصل. اضافه کردن بعد عمودی خصوصیت ترکیبی مشکل را کم نمی کند.

2.1.9) وجود مترهای حل کننده:

اولین پروژه اتوماتیک کنترل ترافیک ، آمریکایی بود و در شروع دهه 80 بوجود امد، اما قادر به حل مجموعه سایز 3 یا بیشتر نبود. پروژه اروپایی ARC2000 یک متر از نارساییهای ممتر لوله چهار بعدی را پیشنهاد کرد که مسیر n+1+h هواپیما در محیط n که قبلاً مسیرش محاسبه شده بود. ارتقاء دهد.

این مدلها شکیات را مورد توجه قرار ندادند و قادر نبودند با حجم عظیم ترافیک مواجه شوند. در نهایت پروژه تجربی اروپایی FREER در سال 1995 کامل شد. و پیشنهاد کرد که می تواند برخورد هواپیماها را حل کند. مشکل همپایه بودن بین هواپیماها با به کار بردن قوانین قبلی هدایت می شد ، که مانند استفاده


دانلود با لینک مستقیم


الگوریتم های ژنتیکی به کاربره شده در مدیریت ترافیک هوایی

تحقیق درباره الگوریتم اجتماع مورچه 12 ص

اختصاصی از فایل هلپ تحقیق درباره الگوریتم اجتماع مورچه 12 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تحقیق درباره الگوریتم اجتماع مورچه 12 ص


تحقیق درباره الگوریتم اجتماع مورچه 12 ص

دسته بندی : شیمی،

فرمت فایل:  ورد ( قابلیت ویرایش و آماده چاپ

 


 قسمتی از محتوای متن ...

تعداد صفحات : 12 صفحه

الگوریتم اجتماع مورچه (Ant Colony Algorithm) 1- معرفی یکی از مسائلی که بهوسیلهی زیستشناسان مورد مطالعه قرار گرفته است درک این موضوع است که چگونه موجودات تقریبا کور مانند مورچهها کوتاهترین مسیر را از لانهی خود تا منبع غذا و بر عکس پیدا میکنند.
آنها پی بردند که یک رسانه برای ابلاغ اطلاعات بین تکتک مورچهها مورد استفاده قرار میگیرد و برای تصمیمگیری درمورد اینکه کدام مسیر را انتخاب کنند بهکار میرود که آن رسانه عبارت است از بو(اثر) مادهای بهنام فرومون.
 الگوریتمهای لانهی مورچه از جمله روشهای فرامکاشفهای هستند که برای حل مسایل بهینهسازی سخت پیشنهاد شدهاند.
این الگوریتمها در آغاز از رفتارهای اجتماعی پشت سرهم قرار گرفتن و تعقیب کردن الهام گرفته شد، که در جامعهی مورچگان مشاهده گردید.
یک اجتماع از عاملهای ساده (مورچهها) به طور غیر مستقیم از طریق تغییرات پویای (دینامیکی) محیط ارتباط برقرار میکنند (رد پاهایی از فرومون) و بنابراین بر اساس تجربهی اجتماعی آنها، یک راهحل برای یک مسئله ارائه میدهند.
در این مطالعه مدل کاوش مورچه ها Meta-Heurestic انتخاب شده است و درابتدا الگوریتمهای ساده شرح داده می شود و سپس به مطالعه سیستم AS (ant system) و سیستمACS (ant colony system) وMMAS(max-min ant system) و.
.
.
.
.
شرح داده می شود.
-2- رفتار طبیعی مورچه یک مورچه در حال حرکت مقداری فرومون دراندازههای گوناگون از خود بر روی زمین باقی میگذارد و بدین ترتیب مسیر را بهوسیلهی بوی این ماده مشخص میسازد.
هنگامی که یک مورچه بهطور تصادفی  و تنها حرکت میکند با روبهرو شدن با مسیری که توسط مورچه یا مورچههای قبلی انتخاب شده و دارای بوی فرومون است به احتمال زیاد آن را  انتخاب میکند و با فرومونی که خود بر جای میگذارد بوی آن را در مسیر مذکور تقویت مینماید.
وقتی رفتار جمعی پدید میآید، گونهای از رفتار خود تقویتی است، یعنی هرچه مورچه ها بو(اثر) مادهی مذکور را دنبال کنند آن بو برای مورچههای پیرو آنها جذابتر خواهد بود.
فرایند گفته شده به وسیلهی یک حلقه توصیف میشود، یعنی احتمال اینکه یک مورچه یک مسیر را انتخاب کند متناسب باتعداد مورچههایی که قبلا آن مسیر را انتخاب کردهاند افز

  متن بالا فقط تکه هایی از محتوی متن مقاله میباشد که به صورت نمونه در این صفحه درج شدهاست.شما بعد از پرداخت آنلاین ،فایل را فورا دانلود نمایید 

 


  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود مقاله :  توجه فرمایید.

  • در این مطلب،محتوی متن اولیه قرار داده شده است.
  • به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در ورد وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید.
  • پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی مقاله یا تحقیق مورد نظر خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد.
  • در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل متن میباشد ودر فایل اصلی این ورد،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد.
  • در صورتی که محتوی متن ورد داری جدول و یا عکس باشند در متون ورد قرار نخواهند گرفت.
  • هدف اصلی فروشگاه ، کمک به سیستم آموزشی میباشد.
  • توجه فرمایید که قیمت تحقیق و مقاله های این فروشگاه کمتر از 5000 تومان میباشد (به علت  اینکه بانک ها کمتر از 5تومان را انتقال نمیدهند) باید از کارت هایی استفاده نمایید که بتوان کمتر از مبلغ ذکر شده را پرداخت نمود.. در صورتی که نتوانستید پرداخت نمایید با پشتیبانی در تماس باشید،تا شمارا راهنمایی نمایند...

دانلود فایل   پرداخت آنلاین 


دانلود با لینک مستقیم


تحقیق درباره الگوریتم اجتماع مورچه 12 ص

بررسی الگوریتم های بهینه سازی PSO و ژنتیک بر روی سیستم SDMA-OFDM بمنظور غلبه بر محدودیت های تشخیص کلاسیک (کد 194)

اختصاصی از فایل هلپ بررسی الگوریتم های بهینه سازی PSO و ژنتیک بر روی سیستم SDMA-OFDM بمنظور غلبه بر محدودیت های تشخیص کلاسیک (کد 194) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

بررسی الگوریتم های بهینه سازی PSO و ژنتیک بر روی سیستم SDMA-OFDM بمنظور غلبه بر محدودیت های تشخیص کلاسیک (کد 194)


بررسی الگوریتم های بهینه سازی PSO و  ژنتیک بر روی سیستم SDMA-OFDM بمنظور غلبه بر محدودیت های تشخیص کلاسیک (کد 194)

چکیده مقاله

هدف از انجام این پروژه بررسی الگوریتم های بهینه سازی PSO و  ژنتیک بر روی سیستم SDMA-OFDM بمنظور غلبه بر محدودیت های تشخیص کلاسیک است. یکی از اصلی ترین مزیت هایی که این الگوریتم ها دارند سادگی آنها در اجراست بعنوان مثال در مقایسه با روش maximum likelihood detection (MLD) ، این دو الگوریتم ( PSO وGA ) پیچیدگی های ناشی از ارزیابی تصمیم گیری متریک را نخواهد داشت.

مقاله اصلی به همراه ترجمه+شبیه سازی+گزارش+آموزش

توجه: برای مشاهده مقالات می توانید وارد کانال تلگرام شوید و سپس مقاله مورد نظر خود را مشاهده نمایید.
توجه: با پرداخت مبلغ مقاله مورد نظر خود به صورت کارت به کارت از 10%  تخفیف بهره مند شوید.برای این منظور بعد از کسر 10% مبلغ مقاله مابقی را به شماره کارت ذیل واریز نمایید.سپس کد مقاله را تلگرام نمایید.
موبایل: 09210225047
تلگرام: 09210225047
کانال تلگرام: simulinkpaper@
ایمیل: lotfabadi.alireza@gmail.com
شماره کارت: 7412-7439-8110-6273  به نام علیرضا لطف آبادی


دانلود با لینک مستقیم


بررسی الگوریتم های بهینه سازی PSO و ژنتیک بر روی سیستم SDMA-OFDM بمنظور غلبه بر محدودیت های تشخیص کلاسیک (کد 194)

پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

اختصاصی از فایل هلپ پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک


پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

لینک پرداخت و دانلود در "پایین مطلب"

 فرمت فایل: powerpoint (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 تعداد اسلاید:27

الگوریتم ژنتیک

lالگوریتم  ژنتیک  روش یادگیری بر پایه  تکامل  بیولوژیک است.
lاین روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید
lاین روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
ایده کلی
lیک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند.
lهر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد.
lآنگاه  تعدادی  از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند. که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد.
lبدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد
lدر صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.

دانلود با لینک مستقیم


پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک