انجام پروژه های با الگوریتم کلونی

پروژه های الگوریتم کلونی مورچگان خود مشکل دارند و به دنبال یک مکان مطمئن برای پروژه خود هستند.

متلب پروژه با تخصص بالا و تجربه ۷ ساله آمادگی دارد انجام پروژه های الگوریتم کلونی مورچگان شما در تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با بهترین کیفیت تحویل شما بدهد.

ما چه نوع پروژه های الگوریتم کلونی مورچگان رو میتوانیم انجام بدهیم ؟
انجام پروژه بهینه سازی کلونی مورچگان
انجام پروژه دانشجویی الگوریتم کلونی مورچگان
انجام پروژه الگوریتم کلونی مورچگان با متلب
هزینه انجام پروژه الگوریتم کلونی مورچگان

به جرات میتوان گفت انجام پروزه دانشجویی الگوریتم کلونی مورچگان در متلب پروژه در هیچ گروه و موسسه مشابهی یافت نمیشود و این به دلیل استفاده از مجرب ترین اساتید این حوزه می باشد

الگوریتم کلونی مورچگان چیست ؟

بهینه‌سازی گروه مورچه‌ها یا ACO همان‌طور که می‌دانیم مسئله یافتن کوتاهترین مسیر، یک مسئله بهینه سازیست که گاه حل آن بسیار دشوار است و گاه نیز بسیار زمانبر. برای مثال مسئله فروشنده دوره گرد را نیز می‌توان مطرح کرد. در این روش(ACo)، مورچه‌های مصنوعی به‌وسیلهٔ حرکت بر روی نمودار مسئله و با باقی گذاشتن نشانه‌هایی بر روی نمودار، همچون مورچه‌های واقعی که در مسیر حرکت خود نشانه‌های باقی می‌گذارند، باعث می‌شوند که مورچه‌های مصنوعی بعدی بتوانند راه‌حل‌های بهتری را برای مسئله فراهم نمایند. همچنین در این روش می‌توان توسط مسائل محاسباتی-عددی بر مبنای علم احتمالات بهترین مسیر را در یک نمودار یافت.منبع ویکی پدیا

سایر فعالیت های مشابه در متلب پروژه

انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه های بهینه سازی

انجام پروژه های مدل سازی

انجام پروژه های pso

انجام پروژه های سیمولینک

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های شبکه عصبی

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های پایتون

به متخصص پروژه الگوریتم کلونی مورچگان مراجعه کنید

در سالیان اخیر سایت های بسیار در حوزه الگوریتم کلونی مورچگان در حال فعالیت هستند که اصلا فعالیت درستی ندارند ما به شما در متلب پروژه اطمینان خاطر میدهیم معتبرترین سایت الگوریتم کلونی مورچگان را انتخاب کرده اید

 

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

مراحل انجام پروژه الگوریتم کلونی مورچگان در متلب پروژه

    ارسال پروژه از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
    بررسی دقیق و کارشناسی پروژه الگوریتم کلونی مورچگان توسط مجریان گروه متلب پروژه.
    اعلام هزینه و قیمت پروژه الگوریتم کلونی مورچگان براساس میزان بودجه پرداختی کاربر.
    موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه.
    شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر.
    ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار.
    اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه.
    ارسال پروژه الگوریتم کلونی مورچگان توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی ۷۲ ساعته برای رفع اشکال.
    در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.

 

نحوه سفارش پروژه الگوریتم کلونی مورچگان به چه صورت می باشد ؟

برای ثبت سفارش پروژه الگوریتم کلونی مورچگان خود میتوانید در تمام طول شبانه روز با کارشناسان متلب پروژه تماس بگیرید مشاوران ما پاسخ گوی آنلاین به سوالات کاربران می باشند همچنین میتوانید از طریق فرم ثبت سفارش اقدام به سفارش نمایید برای درخواست فوری پروژه هم از طریق تلگرام یا واتس آپ میتوانید توضیحات کامل پروژه موردنظر خود را برای ما ارسال کنید.

زمان پروژه  الگوریتم کلونی مورچگان به چه صورت است ؟

نحوه زمان دهی برای پروژه الگوریتم کلونی مورچگان با توجه به وقت و زمانی که خوده کاربر تعیین میکند تنظیم شده و این موضوع به اطلاع مجری انجام کار خواهد رسید مجری موظف است که در زمان تعیین شده سفارش را آماده و ارسال نماید در برخی از سفارشات ارسالی ممکن است با توجه به پیچیدگی و سنگینی پروژه زمان بیشتری صرف شود که این موضوع به اطلاع مشتریان محترم خواهد رسید در صورت موافقت نسبت به ادامه فرآیند پروژه اقدام خواهد شد.

نحوه قیمت گذاری پروژه الگوریتم کلونی مورچگان به چه صورت است ؟

پس از این سفارش انجام پروژه الگوریتم کلونی مورچگان را برای گروه متلب پروژه ارسال شد کارگروه های تخصصی مربوط به سفارش پروژه موردنظر شروع به بررسی دقیق و کارشناسی نموده و مجموعه قیمت های اعلام شده جمع آوری میشود از میان تمامی قیمت ها اعلام شده کمترین قیمت که توسط مجریان اعلام شده خدمت مشتری اعلام میشود یکی از تفاوت های اصلی متلب پروژه با سایر موسسات مشابه همکاری با ۲۰۰ استاد حرفه ای می باشد.

اطمینان از کیفیت پروژه الگوریتم کلونی مورچگان به چه صورت است ؟

با توجه به تجربه ۷ ساله متلب پروژه در پروژه های الگوریتم کلونی مورچگان و بهره گیری از ممتاز ترین کارشناسان این حوزه توانسته ایم بالاترین کیفیت و رضایت مندی در انجام پروژه کسب نماییم متلب پروژه با آموزش کامل حین پروژه شما را تمامی سایت ها و موسسات مشابه بی نیار خواهد کرد قیمت مناسب به همراه کیفیت عالی همواره از اصلی ترین رسالت های کاری متلب پروژه بوده است.

هزینه انجام پروژه الگوریتم کلونی مورچگان با توجه به زمان آن چقدر است؟ چگونه از تضمین قیمت پروژه در متلب پروژه مطمئن شویم؟

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

هزینه انجام پروژه الگوریتم کلونی مورچگان با توجه به زمان و حجم پروژه متغیر است. با این وجود در متلب پروژه بهترین قیمت ممکن را با توجه به کیفیت انجام آن به شما ارائه می دهیم.
نحوه ثبت سفارش برای انجام پروژه الگوریتم کلونی مورچگان در متلب پروژه چگونه است؟ آیا راه های ارتباطی دیگری نیز وجود دارد؟

برای ثبت سفارش در متلب پروژه می توانید مستقیما از طریق شماره تلفن های ثبت شده در سایت اقدام کرده و یا از طریق کانال تلگرام و واتساپ
یک روش فرا اکتشافی است که از رفتار هوشمندانه مورچه‌ها در یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین آشیانه و منابع غذایی الهام گرفته است.

اگر شما هم می‌خواهید از قدرت این الگوریتم برای انجام پروژه خود استفاده کنید، ما می‌توانیم به شما کمک کنیم. ما تیمی از متخصصان مجرب در زمینه هوش مصنوعی و الگوریتم‌های فرا اکتشافی هستیم که می‌توانیم الگوریتم کلونی مورچگان را برای حل مسائل مختلف شما پیاده‌سازی کنیم. ما با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مدرن و ابزارهای تحلیل داده، می‌توانیم راه‌حل‌های سریع، کارآمد و قابل اعتمادی را برای شما ارائه کنیم. ما همچنین می‌توانیم شما را در مراحل مختلف پروژه از جمله تعریف مسئله، طراحی الگوریتم، ارزیابی عملکرد و ارائه نتایج همراهی کنیم.

اگر شما هم علاقه‌مند به استفاده از الگوریتم کلونی مورچگان برای انجام پروژه خود هستید، از طریق فرم ثبت سفارش سایت با ما در ارتباط باشید.

فریلنسرها و مجریان متخصص در انجام پروژه با کلونی مورچگان, آمادگی انجام سفارش شما با بهترین کیفیت و مناسب ترین هزینه هستند.
ثبت سفارش
12635

پروژه های انجام شده
2156

استادکارهای آنلاین
7/18

پشتیبانی هر روز 18ساعت
تضیمن کیفیت پروژه های ACO

مبلغ پرداختی شما پس از 48 ساعت برای مجری واریز خواهد شد و درصورت وجود ایراد استادکار ملزم به رفع آن است.
قیمت مناسب با متلبی

به دلیل رقابت بین مجریان سایت, کمترین قیمت برای سفارش شما پیشنهاد می شود.
معرفی الگوریتم کلونی مورچگان

الگوریتم کلونی مورچگان (Ant Colony Optimization) یک روش فرا اکتشافی است که از رفتار هوشمندانه مورچه‌ها در یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین آشیانه و منابع غذایی الهام گرفته است. این الگوریتم می‌تواند مسائل بهینه‌سازی پیچیده را با سرعت و دقت بالا حل کند. در این مقاله، ما می‌خواهیم به معرفی این الگوریتم، کاربردهای آن و نحوه پیاده‌سازی آن بپردازیم.
مقدمه

مورچه‌ها حشراتی اجتماعی هستند که در کلونی‌ها زندگی می‌کنند و رفتار آن‌ها بیشتر در جهت بقاء کلونی است تا در جهت بقاء یک جزء از آن. یکی از مهم‌ترین و جالبترین رفتار مورچه‌ها، رفتار آن‌ها برای یافتن غذا است و به ویژه چگونگی پیدا کردن کوتاهترین مسیر میان منابع غذایی و آشیانه. این نوع رفتار مورچه‌ها دارای نوعی هوشمندی توده‌ای است که اخیراً مورد توجه دانشمندان قرار گرفته‌است.

در دنیای واقعی مورچه‌ها ابتدا به‌طور تصادفی به این سو و آن سو می‌روند تا غذا بیابند. سپس به لانه بر می‌گردند و ردی از فرومون (Pheromone) به جا می‌گذارند. فرومون یک ماده شیمیایی است که مورچه‌ها برای ارتباط با یکدیگر استفاده می‌کنند. فرومون به مرور تبخیر می‌شود که از سه جهت مفید است:

    باعث می‌شود مسیر جذابیت کمتری برای مورچه‌های بعدی داشته باشد.
    از آنجا که یک مورچه در زمان دراز راه‌های کوتاه‌تر را بیش تر می‌پیماید و تقویت می‌کند هر راهی بین خانه و غذا که کوتاه‌تر (بهتر) باشد بیشتر تقویت می‌شود و آنکه دورتر است کمتر.
    اگر فرومون اصلاً تبخیر نمی‌شد، مسیرهایی که چند بار طی می‌شدند، چنان بیش از حد جذّاب می‌شدند که جستجوی تصادفی برای غذا را بسیار محدود می‌کردند.

وقتی غذای انتهای یک مسیر جذاب تمام می‌شد رد باقی می‌ماند. لذا وقتی یک مورچه مسیر کوتاهی (خوبی) را از خانه تا غذا بیابد بقیهٔ مورچه‌ها به احتمال زیادی همان مسیر را دنبال می‌کنند و با تقویت مداوم آن مسیر و تبخیر ردهای دیگر، به مرور همهٔ مورچه‌ها هم مسیر می‌شوند.

هدف الگوریتم کلونی مورچگان تقلید این رفتار توسط مورچه‌هایی مصنوعی ست که روی نمودار در حال حرکت اند. مسئله یافتن کوتاه‌ترین مسیر است و حلالش این مورچه‌های مصنوعی اند. از کابردهای این الگوریتم، رسیدن به راه حل تقریباً بهینه در مسئله فروشنده دوره‌گرد است. به طوری که انواع الگوریتم مورچه‌ها برای حل این مسئله تهیه شده. زیرا این روش عددی نسبت به روشهای تحلیلی و ژنتیک در مواردی که نمودار مدام با زمان تغییر کند یک مزیت دارد؛ و آن این که الگوریتمی ست با قابلیت تکرار؛ و لذا با گذر زمان می‌تواند جواب را به‌طور زنده تغییر دهد؛ که این خاصیت در روتینگ شبکه‌های کامپیوتری و سامانه حمل و نقل شهری مهم است.
کاربردها

الگوریتم کلونی مورچگان یک روش کاربردی و عملی است که می‌تواند برای حل مسائل مختلفی از جمله مسائل بهینه‌سازی ترکیبیاتی، مسائل بهینه‌سازی پیوسته، مسائل بهینه‌سازی چند هدفه، مسائل بهینه‌سازی تحت شرایط محدود، مسائل بهینه‌سازی پویا و مسائل بهینه‌سازی توزیع شده استفاده کند. برخی از کاربردهای این الگوریتم عبارتند از:

    حل مسئله فروشنده دوره‌گرد که یکی از مشهورترین مسائل بهینه‌سازی ترکیبیاتی است.
    روتینگ شبکه‌های کامپیوتری که نیازمند تطبیق با تغییرات محیطی و پاسخگویی به درخواست‌های کاربران است. این الگوریتم می‌تواند به شبکه‌ها کمک کند تا بهترین مسیرها را برای انتقال داده‌ها بین گره‌ها پیدا کنند و از ازدحام و تاخیر در شبکه جلوگیری کنند.
    سامانه حمل و نقل شهری که باید بهینه‌ترین مسیرها را برای انتقال مسافران و کالاها پیدا کند. این الگوریتم می‌تواند به سامانه‌های حمل و نقل کمک کند تا زمان سفر، هزینه سوخت، آلودگی هوا و ترافیک را کاهش دهند و رضایت مشتریان را افزایش دهند.
    مسئله کوله‌پشتی که یکی از مسائل بهینه‌سازی تحت شرایط محدود است. این مسئله به این صورت است که یک کوله‌پشتی با ظرفیت مشخص و یک مجموعه از اشیاء با ارزش و وزن مشخص داریم و می‌خواهیم بدانیم که چه ترکیبی از اشیاء را می‌توانیم در کوله‌پشتی قرار دهیم که ارزش کلی آن‌ها بیشینه شود. این الگوریتم می‌تواند به ما کمک کند تا بهترین ترکیب اشیاء را پیدا کنیم.
    مسئله کاهش ابعاد که یکی از مسائل بهینه‌سازی پیوسته است. این مسئله به این صورت است که یک مجموعه از داده‌ها با تعداد زیادی از ویژگی‌ها داریم و می‌خواهیم بدانیم که چگونه می‌توانیم این داده‌ها را به فضایی با تعداد کمتری از ویژگی‌ها تبدیل کنیم که اطلاعات موجود در آن‌ها حفظ شود. این الگوریتم می‌تواند به ما کمک کند تا بهترین تبدیل را پیدا کنیم.

نحوه پیاده‌سازی

برای پیاده‌سازی الگوریتم کلونی مورچگان، ما نیاز به تعریف چند مفهوم داریم:

    مورچه: یک ع

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

امل مصنوعی است که روی نمودار در حال حرکت است و مسیرهای مختلف را امتحان می‌کند. هر مورچه یک حافظه دارد که در آن مسیرهایی که طی کرده است را ذخیره می‌کند.
    فرومون: یک ماده شیمیایی است که مورچه‌ها برای ارتباط با یکدیگر استفاده می‌کنند. فرومون روی یال‌های نمودار قرار می‌گیرد و میزان آن نشان‌دهنده جذابیت آن یال برای مورچه‌ها است. فرومون به مرور تبخیر می‌شود و مورچه‌ها با عبور از یال‌ها آن‌ها را تقویت می‌کنند.
    قانون انتخاب: یک قانون است که مورچه‌ها برای انتخاب یال بعدی از میان یال‌های مجاور استفاده می‌کنند. این قانون معمولاً بر اساس میزان فرومون و طول یال تعیین می‌شود. مورچه‌ها با احتمال بیشتری یال‌هایی را انتخاب می‌کنند که دارای فرومون بیشتر و طول کمتری باشند.
    قانون به‌روزرسانی: یک قانون است که مورچه‌ها برای به‌روزرسانی میزان فرومون روی یال‌هایی که طی کرده‌اند استفاده می‌کنند. این قانون معمولاً بر اساس ارزش مسیری که مورچه طی کرده است تعیین می‌شود. مورچه‌ها با مقدار بیشتری فرومون روی یال‌هایی قرار می‌دهند که مسیر بهتری را تشکیل می‌دهند.

با توجه به این مفاهیم، ما می‌توانیم الگوریتم کلونی مورچگان را به صورت زیر بیان کنیم:

        مرحله اولیه: مقدار اولیه فرومون روی تمام یال‌ها را با یک مقدار کوچک مثبت مقداردهی می‌کنیم. تعداد مورچه‌ها را مشخص می‌کنیم و هر مورچه را روی یک گره تصادفی قرار می‌دهیم.
        مرحله اصلی: تا زمانی که شرط توقف برقرار نشده باشد، این مرحله را تکرار می‌کنیم. شرط توقف می‌تواند بر اساس تعداد تکرار، زمان اجرا، کیفیت راه حل یا هر شاخص دیگری تعیین شود. در این مرحله، هر مورچه به صورت موازی عمل می‌کند و مراحل زیر را انجام می‌دهد:
        مرحله انتخاب: مورچه یک یال بعدی را از میان یال‌های مجاور گره فعلی خود انتخاب می‌کند. این انتخاب بر اساس قانون انتخاب انجام می‌شود که می‌تواند به صورت زیر باشد:

الگوریتم مورچگان

که در آن pij​ احتمال انتخاب یال (i,j) توسط مورچه است، τij​ میزان فرومون روی یال (i,j) است، ηij​ معکوس طول یال (i,j) است، Ni​ مجموعه یال‌های مجاور گره i است، و α و β دو پارامتر مثبت هستند که نشان‌دهنده اهمیت فرومون و طول یال هستند.

    مرحله حرکت: مورچه از گره فعلی خود به گره انتخاب شده حرکت می‌کند و یال طی شده را در حافظه خود ذخیره می‌کند. اگر مورچه تمام گره‌ها را بازدید کرده باشد، به گره اولیه خود برمی‌گردد و یک دوره کامل را تکمیل می‌کند.
    مرحله به‌روزرسانی: مورچه میزان فرومون روی یال‌هایی که طی کرده است را با استفاده از قانون به‌روزرسانی تغییر می‌دهد. این قانون می‌تواند به صورت زیر باشد:

الگوریتم مورچه ها

که در آن τij​ میزان فرومون روی یال (i,j) است، ρ نرخ تبخیر فرومون است، و Δτij​ مقدار فرومونی است که مورچه روی یال (i,j) قرار می‌دهد. این مقدار معمولاً بر اساس ارزش مسیری که مورچه طی کرده است تعیین می‌شود. برای مثال، در مسئله فروشنده دوره‌گرد، می‌توانیم این مقدار را به صورت زیر محاسبه کنیم:

ACO

که در آن Q یک ثابت مثبت است، و Lk​ طول مسیری است که مورچه k طی کرده است.
نتیجه‌گیری

الگوریتم کلونی مورچگان یک روش جذاب و قدرتمند برای حل مسائل بهینه‌سازی است که از رفتار هوشمندانه مورچه‌ها الهام گرفته است. این الگوریتم می‌تواند به ما کمک کند تا راه حل‌های تقریباً بهینه را برای مسائل پیچیده و متنوعی پیدا کنیم. این الگوریتم دارای چندین مزیت است، از جمله:

    سادگی و قابلیت فهم بالا
    تطبیق‌پذیری و قابلیت انطباق با تغییرات محیطی
    موازی‌سازی و قابلیت اجرا به صورت موازی و توزیع شده
    تنوع و قابلیت حل مسائل مختلف با تغییر پارامترها و قوانین

البته این الگوریتم هم مانند هر روش دیگری دارای چندین چالش و محدودیت است، از جمله:

    انتخاب مناسب پارامترها و قوانین
    تضمین رسیدن به راه حل بهینه یا نزدیک به بهینه
    جلوگیری از گیر کردن در حداقل‌های محلی
    مقایسه و ارزیابی عملکرد با روش‌های دیگر

با این حال، الگوریتم کلونی مورچگان یکی از روش‌های موفق و مورد توجه در زمینه هوش مصنوعی و الگوریتم‌های فرا اکتشافی است که می‌تواند برای انجام پروژه‌های مختلف مفید باشد. امیدواریم که این مقاله بتواند به شما در درک و استفاده از این الگوریتم کمک کند.
دانلود الگوریتم کلونی مورچگان با متلب

با کلیک بر روی این لینک الگوریتم کلونی مورچه ها را دانلود کنید.

دانلود الگوریتم Ant Colony Optimization با کلیک بر روی لینک بالا

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

.
الگوریتم کلونی مورچگان یا الگوریتم ACO
آشنایی با الگوریتم کلونی مورچگان

الگوریتم کلونی مورچگان (ACO) رفتار مورچه‌ها (ANT) را در طبیعت شبیه سازی می‌کند. الگوریتم ACO روند یا چرخه ‌ای که مورچه ها در طبیعت برای پیدا کردن غذا طی می‌کنند را مورد بررسی قرار داده و با استفاده از این روند و در نظر گرفتن جواب بهینه برای مسائل به عنوان غذا، جواب بهینه مسائل پیدا می‌کند.
مورچه‌ها در طبیعت برای یافتن محل غذا از ماده‌ای به نام فرومون اسفتاده می‌کنند، این ماده از مورچه‌ها هنگام حرکت ترشح شده و مسیر حرکت آغشته به این ماده می‌گردد لذا هر چه مسیری  ماده بیشتری در خود داشته باشد، احتمالا منجر به غذای بیشتری می‌گردد

    مجموعه جواب‌های ابتدایی مسئله ⇔ کلونی مورچگان
    هر جواب کاندید برای مساله ⇔ مورچه در کلونی مورچگان
    دامنه مساله (فضای جست و جو) ⇔ محیط کاری مورچه‌ها
    جواب بهینه ⇔ محلی که نسبت به اماکن دیگر غذا در آنجا بیشتر یافت می‌شود
    نحوه‌ی محاسبه‌ی ارزش هر جواب ⇔ میزان غذایی که در آن نقطه وجود دارد (میزان رفت و آمد به آن نقطه)

با در نظر گرفتن نگاشت بالا ، می‌توان هر مساله‌ی بهینه سازی را به کمک الگوریتم ACO حل کرد، اما بهترین مسائلی که در الگوریتم ACO مورد بهینه‌ سازی قرار گرفتند، مسائل مسیریابی بوده اند.
روند الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچگان به صورت شبه کد زیر است :
الگوریتم کلونی مورچگانالگوریتم کلونی مورچگان
مهمترین روابطی که در الگوریتم ACO وجود دارند عبارتند از :

نرخ بروز رسانی فرومون در مسیر i و j :
الگوریتم کلونی مورچگان

احتمال انتخاب مسیر i و j برای مورچه k :
الگوریتم کلونی مورچگان
الگوریتم کلونی مورچگانالگوریتم کلونی مورچگان
انواع الگوریتم مورچگان

    سیستم مورچه نخبگان: در این روش بهترین راه حل کلی در هر تکرار فرمون آزاد می‌کند. همچنین این روش برای تمام مورچه‌های مصنوعی باید انجام شود.
    سیستم مورچه ماکسیموم – مینیمم: یک مقدار کمینه و بیشینه برای فرمون تعیین کرده و فقط در هر مرحله بهترین جواب این مقدار را آزاد می‌کند و همه ی گره‌های مجاور ان به مقدار فرمون بیشینه مقدار دهی اولیه می‌شوند.
    سیستم کلونی مورچه
    سیستم مورچه بر اساس رتبه: تمام راه حل‌های بدست آماده بر اساس طول جواب رتبه‌بندی می‌شوند و بر اساس همین رتبه‌بندی مقدار فرمون آزاد سازی شده توسط آن‌ها مشخص خواهد شد و راه حل با طول کمتر از راه حل دیگر با طول بیشتر مقدار فرمون بیشتری آزاد می‌کند.
    سیستم مورچه متعامد مداوم: در این روش مکانیزم تولید فرمون به مورچه اجازه می‌دهد تا برای رسیدن به جواب بهتر و مشترک با بقیه مورچه‌ها جستجو انجام دهد با استفاده از روش طراحی متعامد مورچه می‌تواند در دامنه تعریف شده خود به صورت مداوم برای بدست آوردن بهترین جواب جستجو کند که این عمل به هدف رسیدن به جواب بهینه و صحیح ما را نزدیک می‌کند. روش طراحی متعامد می‌تواند به دیگر روش‌های جستجو دیگر گسترش پیدا کنند تا به مزیت‌های این روش‌های جستجو اضافه کند.

کاربردهای الگوریتم ACO

از کاربردهای الگوریتم ACO می‌توان به بهینه کردن هر مسئله‌ای که نیاز به یافتن کوتاهترین مسیر دارد، اشاره کرد:

    مسیر یابی داخل شهری و بین شهری.
    استفاده از الگوی کلونی مورچه ها جهت اداره ترافیک.
    مسیر یابی بین پست‌های شبکه‌های توزیع برق ولتاژ بالا.
    مسیر یابی شبکه‌های کامپیوتری.
    استفاده ازوب.
    استفاده از الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچگان دربهینه سازی شبکه‌های توزیع آب.
پروژه دانشجویی الگوریتم کلونی زنبور عسل خود مشکل دارند و به دنبال یک مکان مطمئن برای پروژه خود هستند.

 با داشتن اساتید برتر در این حوزه آمادگی دارند تمامی سفارشات الگوریتم کلونی زنبور عسل شما را برعهده گرفته و با بهترین کیفیت و کمترین قیمت پروژه شما را تحویل بدهند.

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

انجام پروژه الگوریتم کلونی زنبور عسل مانند الگوریتم ژنتیک در متلب پروژه به صورت رقابتی انجام میشود و از بین چندین پیشنهاد توسط مجریان کمترین قیمت خدمت شما اعلام میشود.

کارشناسان متلب پروژه از ابتدا تا انتهای انجام پروژه های
 فعالیت است شما می توانید تمامی پروژه های مربوط به سفارش پروژه های کلونی مورچگان را در رایا پروژه به صورت رایگان و ثبت سفارش انجام دهید.

 
الگوریتم کلونی مورچگان چیست؟

 

الگوریتم کلونی مورچگان یک الگوریتم محاسباتی مبتنی بر رفتار مورچگان است که برای حل مسائل مختلفی مانند مسائل مسیریابی و بهینه سازی استفاده می‌شود. این الگوریتم بر اساس رفتار مورچگان در جستجوی غذا و ارتباطات کیمیایی بین آنها بنا شده است.

در الگوریتم کلونی مورچگان، یک گروه از مورچگان به صورت هماهنگ و همکاری با یکدیگر در جستجوی بهترین مسیر برای حل مسئله مشغول می‌شوند. این گروه از مورچگان با استفاده از فرآیندهای تصادفی مانند سرعت حرکت، انتخاب مسیر و ترسیم عطرها، به صورت تدریجی به نتیجه بهینه نزدیک می‌شوند.

هر مورچه در این الگوریتم قادر به اطلاعات‌دهی به سایر مورچگان از طریق ترسیم عطرها است. وقتی یک مورچه به یک مکان خاص می‌رسد، عطری رها می‌کند که به سایر مورچگان اجازه می‌دهد از این اطلاعات برای انتخاب مسیر بهتر استفاده کنند. در واقع، این عطرها به عنوان نشانگرهای فراهم شده توسط مورچگان قبلی برای مکان‌های پیموده شده عمل می‌کنند

 
خدمات رایا پروژه در ارائه انجام پروژه های کلونی مورچگان چیست؟

 

انجام پروژه  های کلونی مورچگان در سریعترین زمان

سفارش پروژه کلونی مورچگان

انجام  مشاوره تمامی پروژه های کلونی مورچگان

انجام پروژه های کلونی مورچگان

 
نحوه سفارش پروژه های کلونی مورچگان در سایت رایا پروژه چیست؟

 

همچنین اگر شما قصد سفارش پروژه داشته باشید میتوانید برای ثبت سفارش انجام پروژه های کلونی مورچگان با کیفیت عالی در سایت رایا پروژه  ثبت سفارش انجام بدید برای این کار می توانید گزینه سفارش پروژه که در انتهای این صفحه وجود دارد کلیک بفرمایید و در صفحه برای شما باز میشود اطلاعات پروژه خود را همراه با زمان انجام مودر نظر خودتون را برای کارشناسان ما ا‌رسال کنید در سریعترین زمان پاسخگوی شما عزیزان باش
شدهانجام پروژه های بهینه سازی با الگوریتم کلونی aco
ant-cloni-optimazation
انجام پروژه های کلونی aco

مارس 22, 2021 , admin    , بدون دیدگاه   

انجام پروژه های aco -انجام پروژه های  الگوریتم کلونی -انجام پروژه های بهینه سازی کلونی -انجام پروژه با الگوریتم حرکت مورچگان گروه هوش مصنوعی azsoftir آماده انجام پروژه های هوش مصنوعی وبهینه سازی شما با…
حل مسایل زمانبندی پروژه ها با منابع محدود با استفاده از الگوریتم مورچگان اصلاح شده

نویسندگان
 خلیلی دامغانی کاوه | توکلی مقدم رضا | طبری مجتبی | صدور گواهی نویسنده

کلیدواژه
زمانبندی پروژه با منابع محدودQ2
روش های فرابتکاریQ2
بهینه سازی توسط کلونی مورچگانQ2

چکیده
 موضوع زمانبندی پروژه ها با منابع محدود (RCPSP) در پی یافتن توالی مناسبی برای انجام فعالیت های یک پروژه است؛ به نحوی که محدودیت های تقدم و تاخر شبکه پروژه و انواع مختلف محدودیت های منبعی موجود در پروژه به طور همزمان ارضا و معیار سنجش معینی از جمله زمان انجام پروژه, هزینه انجام, تعداد فعالیت های تاخیر دار و غیره بهینه شوند.RCPSP یک مساله چندجمله ای غیر قطعی سخت 2 به شمار می آید و اهمیت این موضوع در ابعاد عملی باعث شده است که تاکنون رویکردهای فرا ابتکاری متعددی برای حل این موضوع ارایه شود. در این مقاله رویکردی بر اساس بهینه سازی توسط کلونی مورچگان برای حل مساله زمانبندی پروژه ها با منابع محدود ارایه شده است. از جمله تفاوت های اصلی رویکرد ارایه شده در این مقاله می توان به تعریف قانون انتخاب احتمالی به شکل نوین, تغییر عوامل الگوریتم به شکل تطبیقی, جلوگیری از بروز رفتارهای نامناسب و تعیین رفتار کلی الگوریتم در تکرارهای بالا اشاره کرد. در مورد نبود قطعیت برخی از عوامل مساله نیز بحث و بررسی شده است. الگوریتم با استفاده از نرم افزار VB 6.0 کد شده و بر مثال های الگو 3 در این زمینه آزمایش شده است. نتایج حاصل امیدوارکننده بوده و با جواب های بهینه در صورت وجود یا با بهترین جواب های یافت شده مقایسه شده اند.

استنادها
ثبت نشده است.

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

ارجاعات
ثبت نشده است.

استناددهی
APA: کپی

خلیلی دامغانی، کاوه، توکلی مقدم، رضا، و طبری، مجتبی. (1390). حل مسایل زمانبندی پروژه ها با منابع محدود با استفاده از الگوریتم مورچگان اصلاح شده. نشریه مهندسی صنایع (دانشکده فنی دانشگاه تهران)، 45(1)، 59-69. SID. https://sid.ir/paper/166393/fa
Vancouver: کپی

خلیلی دامغانی کاوه، توکلی مقدم رضا، طبری مجتبی. حل مسایل زمانبندی پروژه ها با منابع محدود با استفاده از الگوریتم مورچگان اصلاح شده. نشریه مهندسی صنایع (دانشکده فنی دانشگاه تهران)[Internet]. 1390؛45(1):59-69. Available from: https://sid.ir/paper/166393/fa
IEEE: کپی

کاوه خلیلی دامغانی، رضا توکلی مقدم، و مجتبی طبری، “حل مسایل زمانبندی پروژه ها با منابع محدود با استفاده از الگوریتم مورچگان اصلاح شده،” نشریه مهندسی صنایع (دانشکده فنی دانشگاه تهران)، vol. 45، no. 1، pp. 59–69، 1390، [Online]. Available: https://sid.ir/paper/166393/fa

مقالات مرتبط نشریه ای

    توسعه مدل زمانبندی پروژه با اهداف زمان ختم و مقاومت زمانبندی
    حل مساله زمانبندی پروژه با منابع محدود با استفاده از الگوریتم مورچگان اصلاح شده
    زمانبندی کارا، سریع و متوازن در گریدهای محاسباتی با یک الگوریتم مورچگان جدید
    بررسی کاربرد الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچگان پیوسته در پیش بینی ورشکستگی شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
    زمانبندی روزانه اتاق های عمل در شرایط عدم قطعیت با رویکرد بهینه سازی مبتنی بر شبیه سازی

مقالات مرتبط همایشی
ثبت نشده است.

طرح های مرتبط
ثبت نشده است.

کارگاه های پیشنهادی

    مرور امنیتی کد بوسیله ابزارهای SAST
    ++C مقدماتی
    مدرسه تابستانه یادگیری ماشین پروژه محور ( متن کاوی و تصویر کاوی)؛ کارگاه تصویرکاوی (در حال برگزاری)
    روش پیشنهادی برای کاهش استفاده از پهنای باند در مهاجرت زنده کانتینر در لایه مه (سخنرانی ارائه شده در ششمین کنفرانس بین المللی وب پژوهی)
    ترسیم نقشه علمی مقالات مرتبط با حوزه داده کاوی در پایگاه داده سیویلیکا مبتنی بر تحلیل هم رخدادی واژگان (سخنرانی ارائه شده در ششمین کنفرانس بین المللی وب پژوهی)
    مروری بر کاربردها و چالش های بلاک چین در اینترنت اشیا (سخنرانی ارائه شده در ششمین کنفرانس بین المللی وب پژوهی)
    مروری بر داده کاوی آموزشی و تحلیل رفتار فراگیران در موک ها (سخنرانی ارائه شده در ششمین کنفرانس بین المللی وب پژوهی)
    طراحی و پیاده سازی سامانه تحلیل احساس در شبکه اجتماعی اینستاگرام (سخنرانی ارائه شده در ششمین کنفرانس بین المللی وب پژوهی)
    پیش بینی قیمت سهام بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از شبکه هیبریدی CNN+LSTM (ارائه شده در نهمین کنفرانس وب پژوهی)
    بحث پیش بینی بازار بورس و رمز ارز با روش سری زمانی و با استفاده از نرم افزار RapidMiner (ارائه شده در نهمین کنفرانس وب پژوهی)
    یک سیستم تشخیص نفوذ شبکه های کامپیوتری بااستفاده از الگوریتم کرم شب تاب و شبکه یادگیری سریع (سخنرانی ارائه شده در ششمین کنفرانس بین المللی وب پژوهی)
    استخراج کلمات حاوی نظر با استفاده از رویکرد لغت نامه: مطالعه موردی در حوزه هتلداری (سخنرانی ارائه شده در ششمین کنفرانس بین المللی وب پژوهی)
    AllinOne web application (Open-Source, User Friendly, Analytical Application For Preprocessing Phenotypic Data)
    خلاصه سازی چندسندی اخبار برخط مبتنی بر توابع زیرپیمانه با قابلیت یادگیری (سخنرانی ارائه شده در ششمین کنفرانس بین المللی وب پژوهی)
    جست و جوی خبره در سامانه های پرسش و پاسخ انجمنی (سخنرانی ارائه شده در ششمین کنفرانس بین المللی وب پژوهی)
    بهبود عدالت در بیشینه سازی تاثیر در شبکه های اجتماعی با استفاده از الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری (سخنرانی ارائه شده در ششمین کنفرانس بین المللی وب پژوهی)
    آموزش مهارت های کاربردی در نگارش ثبت اختراعات ملی
    آینده مشاغل آموزش و آموزش مشاغل آینده
    آینده مشاغل IT و IT در مشاغل آینده
    تاثیر هوش تجاری بر آینده مشاغل و مشاپروژه پایانی با استفاده از الگوریتم کلونی مورچگان با متلب (683)

دو سال پیش منتشر شده

تعداد بازدید: 391

کد پروژه: 214536

شرح پروژه

سلام. در رابطه با پایان نامم pmدادم

 عنوان پایان ناممم هست .مکان یابی ایستگاه های پایش الودگی هوا با استفاده از الگوریتم کلونی مورچگان

 و حالا میخام با این الگوریتم مکان یابی کنم

 میخاستم بپرسم شما انحام میدید؟

این قسمت ازپایان نامم رو .و اینکه هزینش رو هم میخاستم بدونم.

 فقط من اولین کار پروژم هست

 و هیچ اطلاعاتی ندارم

 نه از متلب نه از الگوریتم

 ولی چون رشته تحصیلی نیست هوش مصنوعی واقعا نمیتونم عملی پیادش کنم

بهمین دلیل توضیحات کامل هم نیاز هست  های کلونی aco

مارس 22, 2021 , admin    , پیغام بگذارید   
انجام پروژه های aco -انجام پروژه های  الگوریتم کلونی -انجام پروژه های بهینه سازی کلونی -انجام پروژه با الگوریتم حرکت مورچگان

گروه هوش مصنوعی azsoftir آماده انجام پروژه های هوش مصنوعی وبهینه سازی شما با الگوریتم کلونی aco با زبان های نویسی سی شارپ- پایتون-جاوا-متلب -سی پلاس پلاس… می باشد .

پروژه های خود را میتوانید از قسمت ثبت سفارش پروژه یا از طریق ایمیل زیر [e-mail] یا شماره تماس [phone] ثبت کنید.
alghorithm aco
alghorithm aco

 

کارهایه کد نویسی که توسط الگوریتم کلونی aco قابل انجام است :

    انجام پروژه های بهینه سازی با الگوریتم کلونی aco
    انجام پروژه های بهینه سازی با الگوریتم کلونی aco
    انجام پروژه های الگوریتم کلونی aco در متلب
    انجام پروژ با الگوریتم کلونی aco در پایتون python
    انجام پروژه با الگوریتم aco در جاوا java
    انجام پروژه با الگوریتم aco در R
    انجام پروژه های aco در R
    شرح الگوریتم کلونی aco
    پیاده سازی الگوریتم کلونی مورچگان در متلب

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

الگوریتم aco در واقع کوتاه شده عبارت ant colony optimazation به معنی بهینه سازی کلونی مورچگان می باشد.کلیت الگوریتم کلونی بر گرفته از بر اساس زندگی اجتماعی ورفتار مورچگان می باشد .حرکت مورچه ها برای پیدا کردن غذا که تلاش می کنند الگوریتم کلونی از این حرکت مورچه های کارگر الهام گرفته است واینکه مورچه ها چگونه از نزدیک ترین مسیر را برای رسیدن به لانه پیدا می کنند.

در این الگوریتم کلیت کار مورچه ها ابتدا اطراف لانه خود را بصورت رندومایز طی میکنند در مرحله بعد ماده ی از خود بنام فرومون تولید میکند .مورچه با استفاده از بویایی این ماده را بو میکنند مسیر خود را پیدا میکنند هر جایی که این ماده اثره بیشتری داشته باشد احتمال انتخاب ان مسیر بیشتر خواهد بود به محض اینکه مورچه غذایی را پیدا کرد مقدار وکیفیت آن را مورد بررسی قرار میدهدومقداری از غذا را با خود به لانه می برد.در راه برگشت به لانه میزان ماده فرمون به کیفیت ومقدار غذای موجود بستگی دارد.اثز ماده فزرمون سایر مورچه ها را در راه رسیدن به منبع غذایی کمک می کنند.

همچنین ماده فرمون بعد از مدتی در اثر تماس با هوا تبخیر میشود.از مسیری که مورچه کمتر عبور میکنند بعد از مدتی محو میشود .
ant-clony-optimazation

انجام پروژه های کلونی aco مراحل بهینه سازی

انجام پروژه‌های کلونی ACO می‌تواند با استفاده از روش‌ها و الگوریتم‌های بهینه‌سازی بهبود یابد. در زیر، مراحل عمده برای بهینه‌سازی پروژه‌های کلونی ACO را بررسی خواهیم کرد:

تعریف مسئله: در این مرحله، باید مسئله مورد نظر را به طور دقیق تعریف کنید. این شامل تعیین هدف‌ها، محدودیت‌ها و پارامترهای مسئله است.

مدلسازی: پس از تعریف مسئله، باید آن را به یک مدل ریاضی تبدیل کنید. این شامل تعیین متغیرها، توابع هدف، محدودیت‌ها و قیدها است.

انتخاب الگوریتم بهینه‌سازی: برای حل مسئله، باید یک الگوریتم بهینه‌سازی مناسب را انتخاب کنید. الگوریتم‌های معروفی مانند الگوریتم ژنتیک، الگوریتم ترکیبی، الگوریتم مورچگان و الگوریتم بهینه‌سازی ذرات استفاده می‌شوند.

پیاده‌سازی الگوریتم: بعد از انتخاب الگوریتم، باید آن را پیاده‌سازی کنید. این شامل نوشتن کدهای مربوطه و تنظیم پارامترهای الگوریتم است.

آزمایش و ارزیابی: پس از پیاده‌سازی، باید الگوریتم را روی داده‌های آزمایشی اجرا کرده و نتایج را ارزیابی کنید. این شامل مقایسه نتایج با حالت‌های مختلف، تحلیل عملکرد الگوریتم و بهبودهای لازم است.

بهینه‌سازی پارامترها: در این مرحله، باید پارامترهای الگوریتم را بهینه‌سازی کنید. این شامل تنظیم مقادیر پارامترها، تغییرات در الگوریتم و آزمایش‌های مکرر است.

اعمال بهینه‌سازی: پس از بهینه‌سازی پارامترها، باید الگوریتم را بر روی مسئله واقعی اعمال کنید. این شامل حل مسئله با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی است.

نظارت و بهبود: پس از اعمال بهینه‌سازی، باید عملکرد سیستم را نظارت کرده و بهبودهای لازم را اعمال کنید. این شامل تحلیل نتایج، بهبود فرآیندها و اصلاح خطاها است.

مهم است بدانید که بهینه‌سازی پروژه‌های کلونی ACO نیازمند دانش و تخصص در زمینه بهینه‌سازی و الگوریتم‌های مرتبط است. همچنین، تنظیم مناسب پارامترها و تجربه در استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی نقش مهمی در بهبود عملکرد دارد.

انجام پروژه های بهینه سازی کلونی aco

الگوریتم کلونی مورچه‌ای (Ant Colony Optimization یا ACO) یک الگوریتم بهینه‌سازی محاسباتی است که بر اساس رفتار مورچه‌ها در جستجوی غذا توسعه یافته است. این الگوریتم برای حل مسائل بهینه‌سازی، به ویژه مسائل مسیریابی، استفاده می‌شود.

برای انجام پروژه‌های بهینه‌سازی با استفاده از الگوریتم کلونی مورچه‌ای، شما می‌توانید مراحل زیر را دنبال کنید:

تعریف مسئله: ابتدا باید مسئله خود را به صورت دقیق تعریف کنید. این شامل تعریف فضای جستجو، تابع هدف و محدودیت‌ها است.

نمایش مسئله: سپس باید مسئله را به یک نمایش مناسب تبدیل کنید که قابل استفاده در الگوریتم کلونی مورچه‌ای باشد. به عنوان مثال، برای مسئله مسیریابی، گرافی با گره‌ها و یال‌ها می‌تواند نمایش مناسبی باشد.

پارامترهای الگوریتم: تعیین پارامترهای الگوریتم کلونی مورچه‌ای مانند تعداد مورچه‌ها، شرایط اولیه، ضریب تبخیر و غیره.

ساختار داده‌ها: برای پیاده‌سازی الگوریتم، باید ساختار داده‌های لازم را مانند جدول فراوانی فراهم کنید.

اجرای الگوریتم: در این مرحله، الگوریتم کلونی مورچه‌ای را با استفاده از مراحل معمول این الگوریتم اجرا کنید. این شامل قرار دادن مورچه‌ها در نقاط شروع، حرکت آن‌ها در فضای جستجو و به‌روزرسانی جدول فراوانی است.

تحلیل و بهینه‌سازی: پس از اجرای الگوریتم، نتایج را تحلیل کنید و در صورت لزوم، پارامترها را بهینه‌سازی کنید تا به جواب بهتری برسید.

ارزیابی و اعتبارسنجی: نتایج حاصل را با استفاده از معیارهای مناسب ارزیابی کنید و اعتبارسنجی کنید.

بهبود و تکرار: در صورت نیاز، مراحل 5 تا 7 را تکرار کنید تا به جواب بهینه‌تری برسید.

در هر مرحله از انجام پروژه، ممکن است نیاز به مطالعه و تحقیق بیشتری داشته باشید. همچنین، برای پیاده‌سازی الگوریتم کلونی مورچه‌ای، می‌توانید از زبان‌ها و ابزارهای برنامه‌نویسی مختلفی مانند Python، Java یا MATLAB استفاده کنید.

مدل ریاضی انجام پروژه های بهینه سازی کلونی aco

مدل ریاضی ACO (Ant Colony Optimization) یک الگوریتم بهینه‌سازی محاسباتی است که بسته به رفتار جمعی مورچگان، به حل مسائل بهینه‌سازی می‌پردازد. این الگوریتم بر اساس الهام از رفتار مورچگان و تعامل آن‌ها در جستجوی منابع غذایی بر پایه فرآیند ترسیم مسیر استوار است.

در مدل ACO، مسئله بهینه‌سازی به صورت یک مسئله گراف تعریف می‌شود. گره‌های گراف نقاط مختلف مسئله را نمایندگی می‌کنند و یال‌ها مسیرهای ممکن بین این نقاط هستند. هر مسیر دارای یک فاصله و یک ارزش (که معمولاً معکوس فاصله است) است.

مورچگان در این مدل به صورت تصادفی در گراف حرکت می‌کنند و بر اساس مقدار فراوانی فرصت‌های موجود در هر گره، تصمیم‌گیری می‌کنند. هر مورچه با افزایش طول مسیری که طی می‌کند، مقدار فراوانی روی یال‌های مربوط به آن مسیر را افزایش می‌دهد. این عمل باعث می‌شود که مورچگان به تدریج بهترین مسیر را پیدا کنند.

با ادامه اجرای الگوریتم ACO و تعداد زیادی مورچه، بهترین مسیرها به صورت تجمعی تقویت می‌شوند و در نهایت به یک حل بهینه برای مسئله بهینه‌سازی می‌رسیم.

مدل ACO قابلیت استفاده در مسائل مختلفی از جمله مسائل مسیریابی، برنامه‌ریزی منابع، مسائل شبکه و … را دارد. این الگوریتم به دلیل قابلیت تطبیق با مسائل پیچیده و ق
pso

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

ژه چه پروژه های PSO را میتواند انجام دهد؟

    انجام پروژه های الگوریتم PSO
    انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک
    قیمت مناسب پروژه های الگوریتم PSO
    انجام پروژه های تجاری PSO

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir


معرفی الگوریتم PSO:

الگوریتم PSO که مخفف Particle Swarm Optimization می باشد. و به معنای تجمع ذرات است. که نام آن از حرکت دسته جمعی پرندگان، ماهی ها و .. نشات گرفته شده است. PSO یک الگوریتم جهت بهینه سازی هوشمند می باشد. و در بخش هوش ازدحامی قرار می گیرد. در این الگوریتم هر جز هوشمندی ندارد. ولی کل گروه هوشمندی خاصی را دنبال می کنند. اعضای جمعیت بطور مستقیم با هم در ارتباط هستند و از طریق تبادل اطلاعات با یکدیگر به حل مسئله می پردازند.  
مزایای الگوریتم PSO:

۱ -ایـن الگـوریتم، ریشـه در زنـدگی مصـنوعی و هـوش محاسباتی دارد.

۲ -ساده بودن مفاهیم این الگوریتم.

۳ -کم بودن پارامترهـا در این الگوریتم.

۴ -در مقایسـه بـا الگـوریتم ژنتیک، عملگرهـای تقـاطع و جهـش نـدارد.

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

۵ -بـرای حـل مسـائل گوناگون، کارا و قابلیت اجرا دارد.

۶ -ساده بودن اجـرای ایـن الگـوریتم.

خدمات مشابه همیارپروژه:

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های شبکه عصبی

انجام پروژه های پایتون

انجام پروژه های داده کاوی

برای انجام پروژه PSO باید چه کار کنم ؟

با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های PSO و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه الگوریتم PSO را میتوانیم برایتان انجام دهیم. کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های PSO ، باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.
انجام پروژه های تجاری PSO:

به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه های تجاری هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و در کلاس ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای PSO ارائه خواهیم داد.

 

چرا پروژه PSO خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟

گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های PSO و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه PSO شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید!
زمان و کیفیت انجام پروژه PSO به چه صورت خواهد بود؟

انجام پروژه های PSO در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.

کیفیت در انجام پروژه های PSO از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.
مراحل انجام پروژه های PSO در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    ارسال پروژه PSO خود برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
    ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
    پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
    درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
    در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
    ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
    اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
    ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.
    مهلت ۴۸ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن.

نمونه پروژه های آماده PSO:

موسسه همیارپروژه تاکنون ده ها پروژه PSO را انجام داده است و برخی از آنها را در سایت بعنوان پروژه آماده PSO بارگزاری نموده است که شما عزیزان میتوانید در لینک روبرو آنها را مشاهده نمایید:  نمونه پروژه های آماده PSO
پایاپروژه چه پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO را میتواند انجام دهد؟

    انجام پروژه های الگوریتم تکاملی
    انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری
    انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب
    انجام پروژه های PSO در کلیه رشته ها
    هزینه مناسب انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO

آشنایی با الگوریتم ژنتیک و PSO

بسیار مشاهده می شود که دانشجویان یا کارکنان برخی از ارگان ها در انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO دچار مشکل می شوند، علت این امر می تواند ناشی از عدم تسلط کافی بر این موضوعات باشد. در چنین شرایطی توصیه می شود ریسک نکنید و پروژه های خود را به افراد حرفه ای در این زمینه بسپارید.

الگوریتم ژنتیک هم مانند الگوریتم فرا ابتکاری تکنیکی برای بدست آوردن جواب تقریبی مسائل بهینه سازی است. این الگوریتم از تکنیک های زیست شناسی مانند جهش و وراثت برگرفته شده است و به همین علت به آن ژنتیک می گویند. الگوریتم ژنتیک را می توان در دسته الگوریتم های تکاملی قرار دارد، زیرا با تلفیق چند راه حل به دنبال بدست آوردن یک راه حل کامل است.

الگوریتم PSO همان الگوریتم تجمع ذرات است. همانطور که از نامش پیداست این الگوریتم مبتنی بر تجمع تعدادی از ذرات است. البته منظور از ذره تنها موجودات ریز نیست، به عنوان مثال در این الگوریتم به الگوی حرکت دسته جمعی ماهیان، پرندگان و …. توجه شده و بر اساس یک الگوریتم برای حل مساله نوشته می شود.
کاربرد الگوریتم ژنتیک و PSO

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO در رشته های مختلفی کاربرد دارند. از الگوریتم ژنتیک می توان برای حل مسائل بهینه سازی در رشته های مختلفی همچون عمران، کشاورزی، پزشکی، مدیریت، اقتصاد و … استفاده نمود. الگوریتم PSO نیز در پخش باز اقتصادی، توزیع و تحول سیستم ها، مسائل بهینه سازی چند هدفه و … به کار برده می شود.   
خدمات مشابه پایاپروژه در زمینه الگوریتم ژنتیک و PSO:

انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری

 انجام پروژه های الگوریتم تکاملی

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با پایتون

انجام پروژه های بهینه سازی با متلب

انجام پروژه های مدلسازی با متلب

 انجام پروژه های سیمولینک
بهترین موسسه برای ثبت سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک و PSO

بهترین مرکز برای انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO ، اعم از کاری و دانشجویی پایاپروژه است. مهم نیست که پروژه شما با استفاده از چه زبانی نوشته می شود، زیرا متخصصان پایاپروژه دانش کافی در هر زمینه ای دارند. نکته مهم در این موسسه سرعت بالای انجام کار است، بدون آنکه کیفیت فدای سرعت شود.

 

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir


 


این پروژه که با زبان برنامه نویسی MATLAB شبیه سازی شده است، فرایند زمان بندی وظایف در رایانش ابر یا Cloud Computing را با استفاده از الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) یا Ant colony Algorithm انجام می دهد. به طور کلی در این پروژه ابتدا مجموعه ای از تسکها و تعداد های تکرار برای سیستم تعریف می گردد. سپس برای هر تسک مجموعه ای از زمانهای اجرا تعریف می شود. سپس برای کلیه تسکها یک سری اولویت و یک سری زمان های اجرا یا Execution tine تعریف می شود. پس از این مقدار دهی های اولیه ،اجرای الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) جهت زمانبندی وظایف انجام میگردد.

الگوریتم کلونی مورچگان دارای عملگرهای مهمی است که عبارتند از:

1-      تعداد فرون ها

2-      جمعیت اولیه

3-      تعداد انت ها

مقاله ای که میتوان از آن بهره برد تحت عنوان زیر است که می توان از آن استفاده نمود. در دموی موجود در مشخصات پروژه می توان مقاله را دانلود نمود.

A task scheduling algorithm based on Genetic algorithm and ant colony optimization in cloud computing

بنابر این در هنگام اجرای الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) جهت زمانبندی وظایف در سیستم های رایانش ابری ابتدا تک به تک عامل به صورت تصادفی انتخاب میشوند. سپس برای هرTask  که از قبل اولویت و زمان اجرا تعیین شده بود یک پارامترهای الگوریتم کلونی مورچگان محاسبه شده و زمانبندی آنها اجرامی شود. هر تسکی که دارای کمترین زمان اجرا و سریع ترین اولویت باشد، سریع تر انتخاب میشود. بنابراین الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) به ازای کلیه تسکها ها اجرا میشود.

همانطورکه از توضیحات ارائه شده مشخص است این پروژه بسیار مناسب برای پروژه ها و پایان نامه های کارشناسی ارشد و دکتری است. این پروژه طوری نوشته شده است که میتوان برای پروژه ها و پایان نامه های مرتبط به را یانش ابری یا Computing Cloud مورد استفاده قرار گیرد. الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) در سیستم های رایانش ابری جهت زمانبندی وظایف بسیار کاربرد داشته و مورد توجه پژوهش گران مختلف قرار گرفته است. لذا برای همین پروژه میتوان ایده هایی را مطرح نموده که به صورت موازی و همزمان عامل ها وتسک ها به صورت یکجا و موازی اجرا شوند.

لازم به ذکر است همین موضوع با سایر الگوریتم ها جهت زمان بندی وظایف در محیط های رایانش ابری و سایر زمینه های برنامه نویسی MATLAB ومتلب شبیه سازی شده است و موجود میباشد و میتوانید به صورت جداگانه سفارش دهید. الگوریتم های بهینه سازی که زمان بندی وظایف در رایانش ابری وغیره را شبیه سلزی نمودایم عبارتند از:

1-      الگوریتم بهینه سازی سنجاقک یا  Dragon Fly

2-      الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات یا PSO

3-      الگوریتم ژنتیک

4-      الگوریتم زنبور عسل یا ABC

بنابر این در صورتی که موفق به یافتن این پروژه ها و پیاده سازی ها نشدید میتوانید به شماره تلگرام پشتیبانی وب سایت تماس حاصل نموده تا در اختیار شما قرار داده شود.

نکته حائز اهمیتی که وجود دارد این است که این پیاده سازی بر اساس یک مقاله 2015 نوشته شده است که این مقاله را میتوانید در دانلود دموی پروژه دانلود نمائید. در صورت اینکه نیاز مند پیاده سازی هر الگوریتم و روشی در زمینه زمانبندیهای تک عامله یا چند عامله بودید کافیست با ایمیل یا تلگرام ما در تماس باشید.
امکانات اصلی پروژه :
melatonin and weed trip
melatonin smoking weed go

    تحویل سورس کامل با زبان برنامه نویسی MATLAB
    تحویل کامنت های نوشته شده برای هر قسمت از کد های نوشته شده

    پروژه های مشابه نظرات و پیشنهادات آموزشهای مرتبط

[پروژه زمانبندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با متلب-پیاده سازی مقاله 2014]
پروژه زمانبندی وظایف با الگوری ...
75,200 تومان
    
[پروژه زمانبندی وظایف با الگوریتم ژنتیک با متلب-پیاده سازی مقاله 2014]
پروژه زمانبندی وظایف با الگوری ...
75,000 تومان
    
[پیاده سازی سیستم تشخیص نفوذ در رایانش ابری با استفاده از الگوریتم ژنتیک درمتلب-matlab]
پیاده سازی سیستم تشخیص نفوذ در ...
156,200 تومان
    
[پروژه کاهش مصرف انرژی مراکز داده(دیتاسنتر) در رایانش ابری با استفاده از الگوریتم SSO یا ازدحام ذرات مشابه در متلب-matlab]
پروژه کاهش مصرف انرژی مراکز دا ...
95,000 تومان
    
[پیاده سازی مهاجرت زنده ماشین های مجازی در رایانش ابر با زبان جاوا]
پیاده سازی مهاجرت زنده ماشین ه ...
75,200 تومان
    
پروژه های مرتبط :
پروژه کاهش مصرف انرژی مراکز داده(دی ...
95,000 تومان
    
پیاده سازی سیستم تشخیص نفوذ در رایا ...
156,200 تومان
    
پروژه زمانبندی وظایف با الگوریتم ژن ...
75,000 تومان
    
پروژه زمانبندی وظایف با الگوریتم کل ...
75,200 تومان
           
پروژه زمانبندی وظایف با الگوریتم کل ...
75,200 تومان
    
پروژه زمانبندی وظایف با الگوریتم ژن ...
75,000 تومان
    
پیاده سازی سیستم تشخیص نفوذ در رایا ...
156,200 تومان
   

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

پروژه کاهش مصرف انرژی مراکز داده(دی ...
95,000 تومان
           
برچسپ ها :
پروژه زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با متلب,پیاده سازی زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با متلب,شبیه سازی زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با متلب,دانلود رایگان زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با متلب,سورس زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با متلب,کد زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با متلب,آموزش زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با متلب,برنامه زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با متلب,پروژه آماده زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با متلب,انجام زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با متلب,خرید پروژه زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با متلب,پروژه زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با matlab,پیاده سازی زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با matlab,شبیه سازی زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با matlab,دانلود رایگان زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با matlab,سورس زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با matlab,کد زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با matlab,آموزش زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با matlab,برنامه زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با matlab,پروژه آماده زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با matlab,انجام زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با matlab,خرید پروژه زمان بندی وظایف با الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) با

زمینه های کاری سیگما پروژه

انجام بهینه سازی با متلب
انجام بهینه سازی در matlab
انجام پروژه با الگوریتم ژنتیک
ترجمه تخصصی مهندسی صنایع
ترجمه مقاله مدیریت
ترجمه تخصصی مدیریت
ترجمه متون تخصصی مدیریت
ترجمه متون مدیریت
ترجمه کتاب متون تخصصی مدیریت به زبان انگلیسی
متون تخصصی مدیریت به زبان انگلیسی
ترجمه مدیریت
ترجمه مقاله مدیریت
مقاله انگلیسی مدیریت
مقالات ترجمه شده مدیریت
ترجمه متون تخصصی مدیریت
ترجمه تخصصی مدیریت
ترجمه مدیریت بازرگانی به انگلیسی
ترجمه متون مدیریت
مترجم تخصصی مدیریت
ترجمه کتاب متون تخصصی مدیریت به زبان انگلیسی
ترجمه متون تخصصی مدیریت
ترجمه متون مدیریت
ترجمه مقاله مدیریت
ترجمه متون تخصصی مدیریت
ترجمه تخصصی مدیریت
انجام پروژه با الگوریتم فراابتکاری
انجام پروژه با الگوریتم تبرید شبیه سازی
انجام پروژه با الگوریتم شبیه سازی تبرید
انجام پروژه با الگوریتم جست وجوی ممنوعه
انجام پروژه با الگوریتم جست و جوی حریصانه
انجام پروژه با الگوریتم رقابت استعماری
انجام پروژه با الگوریتم کلونی مورچگان
انجام پروژه با الگوریتم کلونی زنبور عسل
انجام پروژه با الگوریتم کرم شب تاب
انجام پروژه با الگوریتم سیتم ایمنی مصنوعی
انجام پروژه با الگوریتم جستجوی هارمونی
انجام پروژه با الگوریتم جستجوی فاخته
انجام پروژه با الگوریتم بهینه سازی تجمعی ذرات
انجام پروژه با الگوریتم تکامل تفاضلی
انجام پروژه با الگوریتم تابو سرچ
انجام پروژه با الگوریتم ازدحام ذرات
انجام پروژه با الگوریتم کلونی مصنوعی زنبور عسل
انجام پروژه با الگوریتم آموزش معلم
انجام پروژه با الگوریتم هارمونی سرچ
انجام پروژه با الگوریتم جهش قورباغه
انجام پروژه با الگوریتم لیگ قهرمانان
انجام پروژه با الگوریتم فرهنگی
انجام پروژه با الگوریتم علف های هرز
انجام پروژه با الگوریتم جغرافیای زیستی
انجام پروژه با الگوریتم فاخته
انجام پروژه با الگوریتم خفاش
انجام پروژه با الگوریتم گرده افشانی گل ها
انجام پروژه با الگوریتم جستجوی ارگانیسم های هم زیست
انجام پروژه با الگوریتم جستجوی داخلی
انجام پروژه با الگوریتم ترکیبی ازدحام ذرات با ژنتیک
انجام پروژه با الگوریتم ترکیبی شبیه سازی تبرید و ژنتیک
انجام پروژه با الگوریتم ترکیبی ازدحام ذرات و شبیه سازی تبرید
انجام پروژه با الگوریتم
انجام پروژه با الگوریتم Genetic
انجام پروژه با الگوریتم Differential Evolutuion
انجام پروژه با الگوریتم Bees
انجام پروژه با الگوریتم Simulated Annealing
انجام پروژه با الگوریتم Cultural s
انجام پروژه با الگوریتم Invasive Weed Optimization
انجام پروژه با الگوریتم Imperialist Competitive
انجام پروژه با الگوریتم Ant Colony Optimization
انجام پروژه با الگوریتم Artificial Bee Colony
انجام پروژه با الگوریتم League Championship
انجام پروژه با الگوریتم Shuffled Frog Leaping
انجام پروژه با الگوریتم Teaching learning based optimization
انجام پروژه با الگوریتم Biogeography-based Optimization
انجام پروژه با الگوریتم Flower pollenation
انجام پروژه با الگوریتم Imperialist Competitive
انجام پروژه با الگوریتم Bat
انجام پروژه با الگوریتم Harmony Search
انجام پروژه با الگوریتم Cuckoo optimization
انجام پروژه با الگوریتم Bee Colony
انجام پروژه با الگوریتم Firefly
انجام پروژه با الگوریتم Firefly
انجام پروژه با الگوریتم Tabu Search
انجام پروژه با الگوریتم Artificial Immune System
انجام پروژه با الگوریتم Harmony Search
انجام پروژه با الگوریتم Particle Swarm Optimization
انجام پروژه با الگوریتم Interior Search
انجام پروژه با الگوریتم Symbiotic Organisms Search
انجام پروژه با الگوریتم GA
انجام پروژه با الگوریتم SA
انجام پروژه با الگوریتم ACO
انجام پروژه با الگوریتم AIS
انجام پروژه با الگوریتم HS
انجام پروژه با الگوریتم PSO
انجام پروژه با الگوریتم DE
انجام پروژه با الگوریتم TS
انجام پروژه با الگوریتم BEE
انجام پروژه با الگوریتم ABC
انجام پروژه با الگوریتم TLBO
انجام پروژه با الگوریتم SFLA
انجام پروژه با الگوریتم ICA
انجام پروژه با الگوریتم CA
انجام پروژه با الگوریتم IWO
انجام پروژه با الگوریتم BBO
انجام پروژه با الگوریتم FA
انجام پروژه با الگوریتم COA
انجام پروژه با الگوریتم BA
انجام پروژه با الگوریتم DPA
انجام پروژه با الگوریتم S     ابتکاری با نرم افزار متلب
    انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری NSGA II
    انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری MOPSO
    انجام کلیه پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری
    هزینه مناسب انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری

آشنایی با الگوریتم فرا ابتکاری

 پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری بخشی از حل مسائل بهینه سازی است. این مسائل از ابتدای پیدایش ریاضی به نوعی مطرح بوده و تا کنون نیز به شکل های مختلف عنوان می شوند. هنوز هم برای حل مسائل بهینه سازی راه حل ویژه ای وجود ندارد و حتی برخی از آنها هنوز حل شدنی نیستند.
الگوریتم فرا ابتکاری چیست؟

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

اگر یک الگوریتم بتواند مسئله بهینه سازی را به طور کامل حل کند به آن الگوریتم دقیق گفته می شود. معمولا الگوریتم دقیق برای مسائل بهینه سازی تعریف می شود که تابع هدف به صورت شفاف عنوان شده باشد، حال اگر برای یک مسئله الگوریتم دقیق پاسخگو نباشد یا اینکه استفاده از آن خیلی زمان ببرد سراغ روش های تقریبی یا همان ابتکاری می روند. الگوریتم ابتکاری به دنبال آن است که با حذف حالت های نامطلوب جوابی نزدیک به حالت بهینه پیدا کند.

بعد از آنکه به طور مختصر با الگوریتم ابتکاری آشنا شدید باید گفت که الگوریتم فرا ابتکاری به مجموعه ای از راه حل ها و الگوریتم ها گفته می شود که بر روی الگوریتم ابتکاری عمل می کنند. استفاده از این الگوریتم منجر می شود مساله از بهینه سازی محلی آزاد شود و یک الگوریتم برای چندین مساله جوابگو باشد.
کاربرد الگوریتم های فرا ابتکاری

الگوریتم ژنتیک، الگوریتم پرندگان، الگوریتم خفاش، الگوریتم کلونی مورچگان، الگوریتم رقابت استعماری و … همه نمونه هایی از الگوریتم های فرا ابتکاری هستند. هر یک از این الگوریتم ها را می توان در حل مسائل مربوط به رشته های بیولوژیک، عمران، ریاضی، برق، علوم سیاسی و اجتماعی و … به کار برد، بنابراین به نظر می رسد پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری در سطوح مختلف صنعتی، دانشگاهی و … به چشم می خورد.     
خدمات مشابه پایاپروژه در زمینه الگوریتم فرا ابتکاری:

انجام پروژه های الگوریتم تکاملی

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با پایتون

انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری

انجام پروژه های بهینه سازی با متلب

انجام پروژه های پیاده سازی مقاله با متلب

انجام پروژه های متلب

انجام پروژه های مدلسازی با متلب

 انجام پروژه های سیمولینک
انجام پروژه های کمک درسی الگوریتم فرا ابتکاری:

سایت پایاپروژه مفتخر است تا با تجربه 5 ساله خود، بعنوان سایت معتبر در زمینه انجام پروژه های دانشجویی و کمک درسی به فعالیت خود بپردازد. و از آن جهت که اکثر کاربران ما دانشجویان عزیز می باشند، ما سعی داریم تا پروژه ها را با قیمت مناسب به همراه گزارش عملکرد و آموزش به دانشجویان عزیز ارائه دهیم. تا شما بتوانید کامل مطالب را یاد گرفته و آن را برای اساتید خود ارائه کنید. همچنین در صورت درخواست دانشجو میتوانیم فیلم آموزشی از نحوه اجرای پروژه الگوریتم فرا ابتکاری نیز برای شما آماده کنیم. هدف اصلی ما جلب رضایت شما عزیزان می باشد و در این زمینه از هیچگونه فعالیتی کوتاهی نخواهیم کرد.

 

جهت سفارش پروژه الگوریتم فرا ابتکاری چه باید کنم؟

برای سفارش پروژه الگوریتم فرا ابتکاری خود می توانید از طریق فرم ثبت سفارش در زیر اقدام کرده یا با شماره زبان برنامه نویسی MATLAB شبیه سازی شده است، فرایند زمان بندی وظایف در رایانش ابر یا Cloud Computing  را با استفاده از الگوریتم کلونی مورچگان(ACO) یا Ant colony Algorithm و الگوریتم بهینه سازی ژنتیک انجام می دهد. به طور کلی در این پروژه ابتدا مجموعه ای از تسکها و تعداد های تکرار برای سیستم تعریف می گردد. سپس برای هر تسک مجموعه ای از زمانهای اجرا تعریف می شود. سپس برای کلیه تسکها یک سری اولویت و یک سری زمان های اجرا یا Execution tine تعریف می شود. پس از این مقدار دهی های اولیه ،اجرای الگوریتم کلونی مورچگان(ACO)  و الگوریتم بهینه سازی ژنتیک جهت زمانبندی وظایف انجام میگردد.

همراه این پروژه یک فایل ویدئو نیز وجود دارد که توضیحاتی را در راتباط با نحوه اجرای پروژه و خروجی هایی تولید شده از طریق الگوریتم های بهینه سازی کلونی مورچگان و ژنتیک ارائه می نماید. بنابراین پس از خرید، یک فایل ویدئو، یک مقاله، خروجی ها در پوشه جداگانه و سورس نوشته شده با متلب تحویلتان می گردد.

لازم به ذکر است همین موضوع با سایر الگوریتم ها جهت زمان بندی وظایف در محیط های رایانش ابری و سایر زمینه های برنامه نویسی MATLAB ومتلب شبیه سازی شده است و موجود میباشد و میتوانید به صورت جداگانه سفارش دهید. الگوریتم های بهینه سازی که زمان بندی وظایف در رایانش ابری وغیره را شبیه سلزی نمودایم عبارتند از:

    الگوریتم بهینه سازی سنجاقک یا  Dragon Fly
    الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات یا PSO
    الگوریتم ژنتیک
    الگوریتم زنبور عسل یا BCO

بنابر این در صورتی که موفق به یافتن این پروژه ها و پیاده سازی ها نشدید میتوانید به شماره تلگرام @rayanpejuhan تماس حاصل نموده تا در اختیار شما قرار داده شود.

امکانات اصلی پروژه زمانبندی وظایف در رایانش ابری :

    تحویل سورس کامل با زبان برنامه نویسیMATLAB
    تحویل کامنت های نوشته شده برای هر قسمت از کد های نوشته شده
    تحویل ویدئوی آموزشی از نحوه اجرا و نتایج
    تحویل تصاویر تولید شده از متلب در یک پوشه جداگانه

کلیه سفارشات انجام پروژه با متلب و کلود سیم از طریق شناسه تلگرام @rayanpejuhan قالب ثبت می باشد.
 اشتراک گذاری در شبکه های اجتماعی، به دوستانتان معرفی کنید.

  راهنمای خرید:

    لینک دانلود فایل بلافاصله پس از پرداخت وجه نمایش داده می شود.
    همچنین لینک دانلود به ایمیل شما ارسال خواهد شد به همین دلیل ایمیل خود را به دقت وارد نمایید.
    ممکن است ایمیل ارسالی به پوشه اسپم یا Bulk ایمیل شما ارسال شده باشد.
    در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید کافیست به ایمیل سایت درخواستتان را ارسال نمایید.
    حدود 90% از پروژه ها دارای داکیومنت و فیلم آموزشی می باشند.

 برچسب ها: پروژه زمانبندی در رایانش ابری پروژه زمانبندی در رایانش ابری با ژنتیک سورس پروژه زمانبندی وظایف پروژه زمانبندی وظایف در رایانش ابری پروژه زمانبندی وظایف در رایانش ابری با ژنتیک دانلود پروژه زمانبندی وظایف با ACO در متلب دانلود پروژه زمانبندی وظایف با GA در متلب رایانش ابری زمانبندی زمانبندی کارها در ابر زمانبندی کارها در ابر با ژنتیک زمانبندی کارها در ابر با کلونی مورچه زمانبندی وظایف با ACO در متلب زمانبندی وظایف با GA در متلب زمانبندی وظایف با ژنتیک زمانبندی وظایف با کلونی مورچه پروژه زمانبندی وظایف در رایانش ابری با ژنتیک زمانبندی وظایف در رایانش ابری با کلونی مورچه سورس زمانبندی در رایانش ابری با کلونی مورچه سورس زمانبندی وظایف با ACO در متلب سورس زمانبندی وظایف با GA در متلب سورس زمانبندی وظایف در رایانش ابری
ن به پایان رسانید. امکان درخواست پروژه های جدید هم مهیا می باشد. پروژه ها عموما مربوط به رشته های مهندسی است. این سایت در راستای اهدافش در دو بخش کلی کامپیوتر و عمران دسته بندی شده است. جهت انجام پروژه های خود میتوانید از طریق گفتگوی زنده سایت (پایین سمت راست)سفارش دهید.
الگوریتم کلونی زنبور عسل (Bee Colony Algorithm)

الگوریتم کلونی زنبور عسل (Bee Colony Algorithm) الگوریتم کلونی زنبور عسل ( Artificial bee colony algorithm ) یک الگوریتم بهینه  ­ سازی بر اساس هوش جمعی و رفتار هوشمندانه جمعیت زنبور عسل است. این الگوریتم، اولین بار در سال ۲۰۰۵ میلادی توسعه یافت.   پیاده سازی در متلب (MATLAB)  به همراه توضیح کامل فارسی  خود الگوریتم و پارامترهای استفاده شده برای الگوریتم در نرم افزار وورد (Word) + اسلاید ارائه. ...
توضیحات بیشتر - دانلود 30,000 تومان 27,000 تومان 10% تخفیف   
پروژه رنگ آمیزی نقشه ایران با استفاده از روش ارضای محدودیت و الگوریتم بهینه سازی ژنتیک

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

پروژه رنگ آمیزی نقشه ایران با استفاده از روش ارضای محدودیت و الگوریتم بهینه سازی ژنتیک رنگ آمیزی نقشه ایران با استفاده از روش ارضای محدودیت (Constraint satisfaction problem ) و الگوریتم بهینه سازی ژنتیک (Genetic algorithm ) مناسب برای یادگیری الگوریتم ژنتیک و روش ارضای محدودیت درس هوش مصنوعی. زبان برنامه نویسی استفاده شده: پایتون (Python) فایل پیاده سازی در پایتون و توضیحات کد (در فایل word)  ...
توضیحات بیشتر - دانلود 33,500 تومان 27,000 تومان 20% تخفیف   
الگوریتم چرخه آب (پیاده سازی و توضیح کامل الگوریتم)

الگوریتم چرخه آب (پیاده سازی و توضیح کامل الگوریتم) الگوریتم چرخه آب     Water Cycle Algorithm   پیاده سازی در متلب (MATLAB)  به همراه توضیح کامل فارسی  خود الگوریتم و پارامترهای استفاده شده برای الگوریتم در نرم افزار وورد (Word) و مقاله اصلی این الگوریتم . ...
توضیحات بیشتر - دانلود 33,500 تومان 27,000 تومان 20% تخفیف   
الگوریتم جنگل (پیاده سازی به همراه توضیحات کامل الگوریتم)

الگوریتم جنگل (پیاده سازی به همراه توضیحات کامل الگوریتم) الگوریتم بهینه ­سازی جنگل Forest Optimization Algorithm   پیاده سازی در متلب (MATLAB) به همراه توضیح کامل فارسی خود الگوریتم و پارامترهای استفاده شده برای الگوریتم در نرم افزار وورد (Word) و مقاله اصلی این الگوریتم .   ...
توضیحات بیشتر - دانلود 33,500 تومان 27,000 تومان 20% تخفیف   
الگوریتم خفاش (توضیح و پیاده سازی)

الگوریتم خفاش (توضیح و پیاده سازی) الگوریتم بهینه س ازی خفاش Bat Algorithm پیاده سازی در متلب (MATLAB) به همراه توضیح کامل فارسی خود الگوریتم و پارامترهای استفاده شده برای الگوریتم در نرم افزار وورد (Word) به همراه مقاله اصلی این الگوریتم.  . ...رین مسیر، یک مسئله بهینه سازیست که گاه حل آن بسیار دشوار است و گاه نیز بسیار زمانبر. برای مثال مسئله فروشنده دوره گرد را نیز می‌توان مطرح کرد. در این روش، مورچه‌های مصنوعی به‌وسیله حرکت بر روی نمودار مساله و با باقی گذاشتن نشانه‌هایی بر روی نمودار، همچون مورچه‌های واقعی که در مسیر حرکت خود نشانه‌های باقی می‌گذارند، باعث می‌شوند که مورچه‌های مصنوعی بعدی بتوانند راه‌حل‌های بهتری را برای مساله فراهم نمایند. همچنین در این روش می‌توان توسط مسائل محاسباتی-عددی بر مبنای علم احتمالا بهترین مسیر را در یک نمودار یافت.

بهینه سازی الگوریتم کلونی مورچگان یا ACO

این روش که از رفتار مورچه‌ها در یافتن مسیر بین محل لانه و غذا الهام گرفته شده؛ اولین بار در ۱۹۹۲ توسط مارکو دوری در پروژه پایانی مطرح شد.

الگوریتم کلونی مورچه الهام گرفته شده از مطالعات و مشاهدات روی کلونی مورچه هاست. این مطالعات نشان داده که مورچه‌ها حشراتی اجتماعی هستند که در کلونی‌ها زندگی می‌کنند و رفتار آنها بیشتر در جهت بقاء کلونی است تا درجهت بقاء یک جزء از آن.

یکی از مهمترین و جالبترین رفتار مورچه‌ها، رفتار آنها برای یافتن غذا است و بویژه چگونگی پیدا کردن کوتاهترین مسیر میان منابع غذایی و آشیانه. این نوع رفتار مورچه‌ها دارای نوعی هوشمندی توده‌ای است که اخیراً مورد توجه دانشمندان قرار گرفته است در دنیای واقعی مورچه‌ها ابتدا به طور تصادفی به این سو و آن سو می‌روند تا غذا بیابند. سپس به لانه بر می‌گردند و ردی از فرمون  می‌گذارند. چنین ردهایی پس از باران به رنگ سفید در می‌آیند و قابل رویت اند. مورچه‌های دیگر وقتی این مسیر را می‌یابند، گاه پرسه زدن را رها کرده و آن را دنبال می‌کنند. سپس اگر به غذا برسند به خانه بر می‌گردند و رد دیگری از خود در کنار رد قبل می‌گذارند؛ و به عبارتی مسیر قبل را تقویت می‌کنند. فرومون به مرور تبخیر می‌شود که از سه جهت مفید است:

باعث می‌شود مسیر جذابیت کمتری برای مورچه‌های بعدی داشته باشد. از آنجا که یک مورچه در زمان دراز راه‌های کوتاه‌تر را بیش تر می‌پیماید و تقویت می‌کند هر راهی بین خانه و غذا که کوتاه‌تر (بهتر) باشد بیشتر تقویت می‌شود و آنکه دورتر است کمتر.

اگر فرومون اصلاً تبخیر نمی‌شد، مسیرهایی که چند بار طی می‌شدند، چنان بیش از حد جذّاب می‌شدند که جستجوی تصادفی برای غذا را بسیار محدود می‌کردند. وقتی غذای انتهای یک مسیر جذاب تمام می‌شد رد باقی می‌ماند.

لذا وقتی یک مورچه مسیر کوتاهی (خوبی) را از خانه تا غذا بیابد بقیه  مورچه‌ها به احتمال زیادی همان مسیر را دنبال می‌کنند و با تقویت مداوم آن مسیر و تبخیر ردهای دیگر، به مرور همه مورچه‌ها هم مسیر می‌شوند. هدف الگوریتم مورچه‌ها تقلید این رفتار توسط مورچه‌هایی مصنوعی است که روی نمودار در حال حرکت اند. مساله یافتن کوتاه‌ترین مسیر است و حلالش این مورچه‌های مصنوعی اند.

از کابردهای این الگوریتم، رسیدن به راه حل تقریباً بهینه در مسئله فروشنده دوره‌گرد است. به طوری که انواع الگوریتم مورچه‌ها برای حل این مساله تهیه شده است. زیرا این روش عددی نسبت به روشهای تحلیلی و genetic در مواردی که نمودار مدام با زمان تغییر کند یک مزیت دارد؛ و آن این که الگوریتمی ست با قابلیت تکرار و لذا با گذر زمان می‌تواند جواب را به طور زنده تغییر دهد. که این خاصیت در روتینگ شبکه‌های کامپیوتری و سامانه حمل و نقل شهری مهم است.
در مسئله فروشنده دوره گرد باید از یک شهر شروع کرده، به شهرهای دیگر برود و سپس به شهر مبدا بازگردد بطوریکه از هر شهر فقط یکبار عبور کند و کوتاهترین مسیر را نیز طی کرده باشد.

موارد انجام شده در این پروژه در تصویر زیر مشخص شده است :

پروژه کلونی مورچه ها

این پروژه توسط تیم همیارپروژه با کیفیتی عالی و با قیمتی بسیار مناسب انجام شده است و به همراه توضیحات کد و روش کار می باشد

جهت دریافت فایل پروژه می توانید از طریق لینک زیر آن را خریداری نمایید

 

بازدید : ( 1,265بازدید )
دسته : پروژه های آماده متلب, پروژه‌‌ها, هوش مصنوعی
برچسب : الگوریتم کلونی مورچگان, الگوریتم کلونی مورچگان چیست؟, انجام پروژخ ACO, انجام پروژه ACO, انجام پروژه بهینه سازی کلونی مورچگان, انجام پروژه کلونی مورچگان, بهینه سازی ACO, بهینه سازی الگوریتم کلونی مورچگان یا ACO, پروژه آماده, پروژه آماده کلونی مورچگان, پروژه آماده متلب, پروژه کلونی مورچه ها, پیاده سازی بهینه سازی الگوریتم کلونی مورچگان یا ACO, خرید پروژه الگوریتم کلونی مورچه ها ACO, دانلود پروژه ACO, دانلود پروژه آماده هوش مصنوعی, دانلود پروژه بهینه سازی الگوریتم کلونی مورچگان یا عنوان : تحقیق استفاده از الگوریتم کلونی مورچگان (ACO) جهت مدلسازی معکوس داده های ثقل سنجی

شماره پروژه :

گزارش : ندارد

توضیح :

این پروژه یک تحقیق آماده با موضوع استفاده از الگوریتم کلونی مورچگان (ACO) جهت مدلسازی معکوس داده های ثقل سنجی در ۲۵ اسلاید پاورپوینت می باشد ، در ادامه قسمتی از این تحقیق را خواهیم داشت :

در حال حاضر در زمینه بهینه سازی، الگوریتم کلونی مورچه ها تاکنون بر روی مسائل بهینه سازی گوناگونی، به صورت موفقیت آمیز پیاده سازی و اجرا گردیده است. این الگوریتم برگرفته از زندگی واقعی مورچه ها برای یافتن کوتاهترین مسیر از لانه تا غذا گرفته الهام است.با تعمیم این رفتار مورچه ها به مسائل معکوس در ژئوفیزیک، به منظور یافتن مدلی که به بهترین وجه به داده های مشاهده ای برازش داده شده باشد، می توان از این الگوریتم استفاده کرد.
در این مقاله، هدف مدلسازی معکوس داده های ثقل سنجی بصورت خطی میباشد، یعنی با ثابت نگه داشتن پارامترهای هندسی، پارامترهای فیزیکی مدل سازی شود. جهت بررسی کارایی روش پیشنهادی، ابتدا الگوریتم توسط مدل مصنوعی ای با هندسه پیچیده T و L مورد آزمایش قرار گرفته است. این روش برای داده های مصنوعی نویزدار و بدون نویز آزمایش شد. نتایج بدست آمده نشان داد با استفاده از الگوریتم کلونی مورچگان میتوان آنومالی حاصل از مدلهایی با هندسه پیچیده و جهتدار را به خوبی مدلسازی کرد و همچنین این روش برای ترکیبی از مدل های تباین چگالی مختلف قابل استفاده است.

 
تماس حاصل فرمایید.
زمان و کیفیت انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری جه مدت است؟

بحث زمان در انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری شما عزیزان مسئله مهمی است. به همین دلیل سایت پایاپروژه با توجه به زمان درخواستی شما سعی دارد تا کمترین زمان ممکن را برای انجام پروژه تان در نظر بگیرد. نکته مهمتر اینکه کیفیت در انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری همواره هدف اصلی گروه پایاپروژه می باشد. پس اطمینان داشته باشید که متخصصان ما در این زمینه حساسیت کافی داشته و نهایت تلاش خود را در این امر دارند.
به چه صورت از انجام پروژه الگوریتم فرا ابتکاری مطمئن شوم؟

کیفیت بالای تیم پایاپروژه باعث شده تا مشتریان عزیزمان نیز به ما اطمینان داشته باشند. و بدون نیاز به سایت های دیگر پروژه خود را به ما بسپارند. اگر شما تا بحال تجربه همکاری با سایت ما را نداشته اید، پیشنهاد می کنیم برای یکبار هم که شده به ما اعتماد کنید و پروژه الگوریتم فرا ابتکاری خود را به ما بسپارید. تا شاهد موفقیت پروژه تان باشید.
راه های ثبت سفارش پروژه الگوریتم فرا ابتکاری:ایل پروژه از دو فایل اصلی تشکیل شده است : یکی ACO_feature_ion.m و ExteractFeatureZernik_DWT.m و یک پایگاه داده که ۴۰۰ تصویر از ۴۰ شخص در ۱۰ حالت متفاوت گرفته شده است. مراحل اجرای پروژه به صورت زیر است : ابتدا با استفاده از اجرای فایل ExteractFeatureZernik_Dw ویژگی های زرنیک و DWT که مربوط به ویولت هست را از ۴۰۰ تصویر بیرون کشیده و در یک ماتریس با ۴۰۰ ردیف ذخیره می کنیم. تعداد ویژگی های استخراجی برای DWT برابر ۱۶۸ ویژگی است. که با توجه به مقاله ی شماره ۲(شکل۴ مقاله) که در فایل پروژه هست پیاده سازی شده است. تصاویر پایگاه داده ۹۲×۱۱۲ می باشد سه سطح رزولوشن آن باستفاده از تبدیل وارون ویولت کم می شود سطح اول ۴۶×۵۶ ، سطح دوم ۲۳×۲۸ و سطح سوم و آخر ۱۲×۱۴ می شود. در این مرحله تصویر با ابعاد سطح سوم را به صورت برداری تک ردیف ارائه می کنیم و اینکار با کنار هم و بهم پیوست ستون ها انجام می دهیم. که برای هر تصویر بردار ویژگی DWT برداری با طول ۱۶۸ خواهد بود زیرا ۱۲×۱۴۱۶۸ خواهد شد. پس از استخراج ویژگی های آنها را در ماتریس Feature_DWT.mat با ابعاد ۴۰۰×۱۶۸ برای استفاده ی الگوریتم ACO ذخیره می کنیم. به منظور استخراج ویژگی-های زرنیک نیز از به جای استفاده مستقیم از تصاویر پایگاه داده از تصاویر کاهش یافته ی ۶۴×۶۴ استفاده شده است. که فقط ۲۰ مرتبه ی اول ویزگی های زرنیک محاسبه می شود. و دراین حالت نیز ماتریس با نام Zernike_Moment_features.mat با ابعاد ۴۰۰×۲۰ را به منظور استفاده ACO ذخیره می کنیم.

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

انجام پروژه های با الگوریتم pso

ژه چه پروژه های PSO را میتواند انجام دهد؟

    انجام پروژه های الگوریتم PSO
    انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک
    قیمت مناسب پروژه های الگوریتم PSO
    انجام پروژه های تجاری PSO

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

معرفی الگوریتم PSO:

الگوریتم PSO که مخفف Particle Swarm Optimization می باشد. و به معنای تجمع ذرات است. که نام آن از حرکت دسته جمعی پرندگان، ماهی ها و .. نشات گرفته شده است. PSO یک الگوریتم جهت بهینه سازی هوشمند می باشد. و در بخش هوش ازدحامی قرار می گیرد. در این الگوریتم هر جز هوشمندی ندارد. ولی کل گروه هوشمندی خاصی را دنبال می کنند. اعضای جمعیت بطور مستقیم با هم در ارتباط هستند و از طریق تبادل اطلاعات با یکدیگر به حل مسئله می پردازند.  
مزایای الگوریتم PSO:

۱ -ایـن الگـوریتم، ریشـه در زنـدگی مصـنوعی و هـوش محاسباتی دارد.

۲ -ساده بودن مفاهیم این الگوریتم.

۳ -کم بودن پارامترهـا در این الگوریتم.

۴ -در مقایسـه بـا الگـوریتم ژنتیک، عملگرهـای تقـاطع و جهـش نـدارد.

۵ -بـرای حـل مسـائل گوناگون، کارا و قابلیت اجرا دارد.

۶ -ساده بودن اجـرای ایـن الگـوریتم.

خدمات مشابه همیارپروژه:

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های شبکه عصبی

انجام پروژه های پایتون

انجام پروژه های داده کاوی

برای انجام پروژه PSO باید چه کار کنم ؟

با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های PSO و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه الگوریتم PSO را میتوانیم برایتان انجام دهیم. کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه های PSO ، باید سفارش خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.
انجام پروژه های تجاری PSO:

به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه های تجاری هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و در کلاس ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای PSO ارائه خواهیم داد.

 

چرا پروژه PSO خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟

گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های PSO و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ شرکتی مطمئن ترین گزینه برای انجام پروژه PSO شما عزیزان می باشد. یکبار ما را امتحان کنید!
زمان و کیفیت انجام پروژه PSO به چه صورت خواهد بود؟

انجام پروژه های PSO در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.

کیفیت در انجام پروژه های PSO از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف همیارپروژه بوده است.
مراحل انجام پروژه های PSO در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    ارسال پروژه PSO خود برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
    ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
    پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
    درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
    در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
    ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
    اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
    ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.
    مهلت ۴۸ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن.

نمونه پروژه های آماده PSO:

موسسه همیارپروژه تاکنون ده ها پروژه PSO را انجام داده است و برخی از آنها را در سایت بعنوان پروژه آماده PSO بارگزاری نموده است که شما عزیزان میتوانید در لینک روبرو آنها را مشاهده نمایید:  نمونه پروژه های آماده PSO
پایاپروژه چه پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO را میتواند انجام دهد؟

    انجام پروژه های الگوریتم تکاملی
    انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری
    انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب
    انجام پروژه های PSO در کلیه رشته ها
    هزینه مناسب انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO

آشنایی با الگوریتم ژنتیک و PSO

بسیار مشاهده می شود که دانشجویان یا کارکنان برخی از ارگان ها در انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO دچار مشکل می شوند، علت این امر می تواند ناشی از عدم تسلط کافی بر این موضوعات باشد. در چنین شرایطی توصیه می شود ریسک نکنید و پروژه های خود را به افراد حرفه ای در این زمینه بسپارید.

الگوریتم ژنتیک هم مانند الگوریتم فرا ابتکاری تکنیکی برای بدست آوردن جواب تقریبی مسائل بهینه سازی است. این الگوریتم از تکنیک های زیست شناسی مانند جهش و وراثت برگرفته شده است و به همین علت به آن ژنتیک می گویند. الگوریتم ژنتیک را می توان در دسته الگوریتم های تکاملی قرار دارد، زیرا با تلفیق چند راه حل به دنبال بدست آوردن یک راه حل کامل است.

الگوریتم PSO همان الگوریتم تجمع ذرات است. همانطور که از نامش پیداست این الگوریتم مبتنی بر تجمع تعدادی از ذرات است. البته منظور از ذره تنها موجودات ریز نیست، به عنوان مثال در این الگوریتم به الگوی حرکت دسته جمعی ماهیان، پرندگان و …. توجه شده و بر اساس یک الگوریتم برای حل مساله نوشته می شود.
کاربرد الگوریتم ژنتیک و PSO

پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO در رشته های مختلفی کاربرد دارند. از الگوریتم ژنتیک می توان برای حل مسائل بهینه سازی در رشته های مختلفی همچون عمران، کشاورزی، پزشکی، مدیریت، اقتصاد و … استفاده نمود. الگوریتم PSO نیز در پخش باز اقتصادی، توزیع و تحول سیستم ها، مسائل بهینه سازی چند هدفه و … به کار برده می شود.   
خدمات مشابه پایاپروژه در زمینه الگوریتم ژنتیک و PSO:

انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری

 انجام پروژه های الگوریتم تکاملی

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با پایتون

انجام پروژه های بهینه سازی با متلب

انجام پروژه های مدلسازی با متلب

 انجام پروژه های سیمولینک
بهترین موسسه برای ثبت سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک و PSO

بهترین مرکز برای انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO ، اعم از کاری و دانشجویی پایاپروژه است. مهم نیست که پروژه شما با استفاده از چه زبانی نوشته می شود، زیرا متخصصان پایاپروژه دانش کافی در هر زمینه ای دارند. نکته مهم در این موسسه سرعت بالای انجام کار است، بدون آنکه کیفیت فدای سرعت شود.

 

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

 

جهت سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک و PSO چه باید کنم؟

برای سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک و PSO خود می توانید از طریق فرم ثبت سفارش در زیر اقدام کرده یا با شماره 09108760286 تماس حاصل فرمایید.
زمان و کیفیت انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO چه مدت است؟

بحث زمان در انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO شما عزیزان مسئله مهمی است. به همین دلیل سایت پایاپروژه با توجه به زمان درخواستی شما سعی دارد تا کمترین زمان ممکن را برای انجام پروژه تان در نظر بگیرد. نکته مهمتر اینکه کیفیت در انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO  همواره هدف اصلی گروه پایاپروژه می باشد. پس اطمینان داشته باشید که متخصصان ما در این زمینه حساسیت کافی داشته و نهایت تلاش خود را در این امر دارند.
به چه صورت از انجام پروژه الگوریتم ژنتیک و PSO  مطمئن شوم؟

کیفیت بالای تیم پایاپروژه باعث شده تا مشتریان عزیزمان نیز به ما اطمینان داشته باشند. و بدون نیاز به سایت های دیگر پروژه خود را به ما بسپارند. اگر شما تا بحال تجربه همکاری با سایت ما را نداشته اید، پیشنهاد می کنیم برای یکبار هم که شده به ما اعتماد کنید و پروژه الگوریتم ژنتیک و PSO خود را به ما بسپارید. تا شاهد موفقیت پروژه تان باشید.
راه های ثبت سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک و PSO:

1-  ثبت سفارش از طریق پر کردن فرم سایت:

برای این منظور روی لینک زیر کلیک کنید.ند باعث دستیابی به جواب مطلوبی گردد. در این بین رفتارهای موجودات نیز بیانگر نوعی تشریک مساعی برای رسیدن به یک جواب بهینه در طبیعت است. مشاهده رفتار اجتماعی در طبیعت، همانند رفتار پرندگان برای یافتن مسیر بهینه در سفر نمونه ای از هوش جمعی در طبیعت می‌باشد.

الگوریتم pso یا Particle swarm optimization یک الگوریتم جستجوی اجتماعی است که از روی رفتار اجتماعی دسته های پرندگان مدل شده است. این الگوریتم در سال ۱۹۹۵ میلادی توسط  کندی و ابرهارت معرفی شد. در ابتدا این الگوریتم برای کشف الگوهای حاکم بر پرواز همزمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آنها و تغییر شکل بهینه ی دسته به کار گرفته شد .

در pso ، ذرات [ Particle ] در فضای جستجو جاری می‌شوند. تغییر مکان  ذرات در فضای جستجو تحت تأثیر تجربه و دانش خودشان و همسایگانشان است. بنابراین موقعیت دیگر توده [ Swarm ] ذرات روی چگونگی جستجوی یک ذره اثر می گذارد . نتیجه ی مدل سازی این رفتار اجتماعی فرایند جستجویی است که ذرات به سمت نواحی موفق میل می کنند. ذرات از یکدیگر می‌آموزند و بر مبنای دانش بدست آمده به سمت بهترین همسایگان خود می روند اساس کار PSO بر این اصل استوار است که در هر لحظه هر ذره مکان خود را در فضای جستجو با توجه به بهترین مکانی که تاکنون در آن قرار گرفته است و بهترین مکانی که در کل همسایگی‌اش وجود دارد، تنظیم می‌کند.

الگوریتم PSO یک روش سراسری بهینه سازی است که با استفاده از آن می توان با مسائلی که جواب آنها یک نقطه یا سطح در فضای n بعدی می‌باشد، برخورد نمود. در اینچنین فضایی، فرضیاتی مطرح می‌شود و یک سرعت ابتدایی به ذرات اختصاص داده می‌شود، همچنین کانالهای ارتباطی بین ذرات در نظر گرفته میشود. سپس این ذرات در فضای پاسخ حرکت می‌کنند، و نتایج حاصله بر مبنای یک «ملاک شایستگی» پس از هر بازه زمانی محاسبه می‌شود. با گذشت زمان، ذرات به سمت ذراتی که دارای ملاک شایستگی بالاتری هستند و در گروه  ارتباطی یکسانی قرار دارند، شتاب می‌گیرند. مزیت اصلی این روش بر استراتژی های بهینه سازی دیگر این است که، تعداد فراوان ذرات ازدحام کننده، باعث انعطاف روش در برابر مشکل پاسخ بهینۀ محلی میگردد.

در شکل زیر نمونه هایی از روند حرکت ذرات در فضای جستجو نمایش داده شده است. عکس موجود در گوشه بالا و سمت چپ تصویر موقعیت اولیه ذرات را نشان می‌دهد که در فضای جستجوی دو بعدی قرار دارند و با تکرارهای الگوریتم در نهایت ذرات به صورت عکس موجود در گوشه پایین سمت راست تصویر همگرا می‌شوند.
روند حرکت ذرات در یک گروهروند حرکت ذرات در یک گروه

هر ذره دارای یک موقعیت است که مشخص می‌نماید مختصات ذره در فضای جستجوی چند بعدی چه می‌باشد باحرکت ذره در طول زمان موقعیت ذره تغییر می‌نماید.xi(t) موقعیت ذره i ام در زمان t ام را مشخص می‌نماید. همچنین هر ذره برای حرکت نمودن در فضا نیاز به یک سرعت دارد vi(t) سرعت ذره i م در زمان t ام را مشخص می‌نماید. با افزودن سرعت به موقعیت هر ذره، می‌توان موقعیت جدیدی برای ذره در نظر گرفت. معادله به روز نمودن موقعیت ذره در رابطه ۱ آورده شده است.
بهینه سازی با الگوریتم pso

که vi(t+1) سرعت فعلی ذره می‌باشد و به صورت رابطه ۲ محاسبه می‌شود:
انجام پروژه الگوریتم pso

در رابطه (۲) ، r1 و r2 اعداد تصافی بین صفر و یک می‌باشند، c1 و c2 به ترتیب ضرایب تاثیر شخصی و اجتماعی می‌باشند ( این دو پارامتر، به ترتیب بیانگر میزان تاثیر بهترین حالت هر فرد و بهترین حالت جمعیت “بر اساس آنچه که تا کنون مشاهده شده‌است”، بر تعیین موقعیت جدید هر ذره می‌باشند. c1 ضریب اعتماد به نفس و c2 ضریب اعتماد با اجتماع نامیده خوانده می‌شوند. ) و w ثابت اینرسی است که اگر مقدار آن زیاد باشد الگوریتم در حالت اکتشاف قرار می‌گیرد و اگر مقدار آن کم باشد الگوریتم در حالت استخراج قرار می‌گیرد. این پارامتر در طول اجرای الگوریتم کاهش می‌یابد.
بهینه سازی با الگوریتم psoبروز شدن موقعیت ذره بر اساس رابطه ۲ و ۱

اینکه موقعیت یک ذره در فضای جستجو موقعیت مناسبی است یا خیر توسط یک تابع شایستگی ارزیابی می‌گردد. ذرات توانایی این را دارند که بهترین موقعیتی را که در طول حیات خود در آن قرار داشته اند به خاطر بسپارند. به بهترین تجربه فردی یک ذره یا بهترین موقعیت ملاقات شده توسط ذره Pi گفته میشود (در بعضی از الگوریتم ها Piبه عنوان pbest نیز نام گذاری شده است) و ذرات میتوانند از بهترین موقعیت ملاقات شده توسط کل گروه نیز آگاهی داشته باشند. که این موقعیت Pg نامیده میشود. (در بعضی ار الگوریتم ها Pg به عنوان gbest نیز نام گذاری شده است) بردار سرعت ذره در فرایند بهینه سازی منعکس کننده دانش تجربی ذره و اطلاعات جامعه ذرات است. هر ذره برای حرکت در فضای جستجو دو مولفه را مد نظر دارد.

مولفه شناختی: Pi – Xi(t) بهترین راه حلی است که یک ذره به تنهایی بدست می‌آورد.
مولفه اجتماعی: Pg – Xi(t) بهترین راه حلی است که توسط کل گروه تشخیص داده می‌شود.

الگوریتم PSO یک روش جست و جوی چندعامله است ، که عامل های آن در فضای جست و جو به صورت موازی عمل می‌کنند. این الگوریتم بیشتر برای مسائل پیوسته به کار می‌رود، اما با اعمال تغییرات در بدنه الگوریتم می‌تواند برای مسادل گسسته نیز مورد استفاد قرار گیرد.
فلوچارت روند بهینه سازی الگوریتم PSO

در شکل زیر روند بهینه سازی الگوریتم PSO آمده است:
بهینه سازی با الگوریتم psoبهینه سازی با الگوریتم pso
کاربردهای الگوریتم PSO

الگوریتم PSO همانند سایر الگوریتم‌ های فراابتکاری می‌تواند در مسائل زیر به کار رود :

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

    بهینه‌ سازی توابع ریاضیاتی و مهندسی
    بررسی تاثیر مقادیر پارامترهای PSO روی جواب‌های مساله
    انتخاب ویژگی
    حل مساله فروشنده دوره گرد
    بهینه‌سازی پارامترهای SVM
    بهینه سازی شبکه‌ ی عصبی
انجام پروژه های PSO
انجام پروژه های بهینه سازی با pso-انجام پروژه های الگوریتم pso-

تیم برنامه نویسی  azsoftir آماده انجام پروژه های بهینه سازی و جستجو با الگوریتم pso می باشد .الگوریتم pso را با زبان های برنامه نویسی سی شارپ- پایتون-سی پلاس پلاس-جاوا-متلب …قابل پیاده سازی می باشد.

 

پروژه خود را می توانید از طریق ثبت سفارش پروژه یا از طریق ایمیل آدرس زیر [e-mail]  یا شماره تماس [phone] سفارش دهید.
alghorithm

خدماتی که با الگوزیتم  pso توسط azsoftir انجام می شود ؟
انجام پروژه های بهینه سازی pso
انجام پروژه با الگوریتم pso
انجام پروژه ها با الگوریتم pso در متلب matlab
انجام پروژه با  الگوریتم pso در پایتون python
انجام پروژه با الگوریتم pso سی شارپ
انجام پروژه های pso در R

الگوریتم pso به معنی حرکت دسته جمعی ذرات می باشد که مخفف particel swarm optimaztion می باشد که با الهام گرفتن از حرکت پرندگان در طبیعت ابدع شده است .

این الگوریتم در سال 1995 برای فرایند بهینه سازی برای فضای مشخص وتابع هدف معین توسط کندی وابرهرت اختراع شد .

در الگوریتم pso هر ذره بعنوان پرنده یا ماهی محسوب می شود وهر ذره دو مقدار دارد یکی موقعیت ودیگری سرعت می باشد.بعد از موقعیت یابی هر ذره ,هر ذره موقعیت وتابع بهینه مورد نظر خود را با سایر ذره به اشتراک میگذارد.بعد از این مرحله بهترین موقعیت ذره ها شناسایی شده هر تمامیه ذره به طرف آن حرکت می کنند.سرعت حرکت هر ذره وابسته به سرعت قبلی ذره می باشدوفاصله آن ذره با بهترین موقعیت میباشد.
introduction-pso

ذره در الگوریتم pso سه ویژگیه مهم دارند که بصورت زیراست :

1-موجودات سعی میکنند به طوری نسبی به هم نزدیک نشونددر همسو با سایر ذره حرگت کنند

2-ذرها در جهتی که اکثریت ذره در حال حرکت هستند حرکت می کنند

کلیت حرکت اصلی در ذره در سه محور اصلی ذیر خلاصه می شود:

منسجم:در کنارهمدیگر حرکت میکنند .

دور از هم: به هم زیاد نزدیک نشوند

مسیر حرکت :جهت جرکت از مجموع پیروی میکنند .

مبنای توسعه الگوریتم pso در چند اساس زیر خلاصه می شود :

1-بهترین زره اطلاعاتش به اشتراک گذاشته شود

2-همه ذره ها به جهت بهترنی ذره حرکت می کنند 3

3-بهترین تابع حرکت انتخاب میشود .

مراحل انجام پروژه های pso

یا بهینه‌سازی الگوریتم جمعی ذرات (Particle Swarm Optimization) یک الگوریتم محاسباتی است که برای حل مسائل بهینه‌سازی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم بر اساس رفتار گروهی ذرات در فضای جستجو عمل می‌کند و با توجه به تجربیات هر ذره، بهبودهایی در جستجوی بهینه‌تر انجام می‌دهد.

مراحل اصلی انجام پروژه‌های PSO عبارتند از:

تعریف مسئله: در این مرحله، مسئله بهینه‌سازی مورد نظر شما باید به صورت دقیق تعریف شود. این شامل تعریف تابع هدف، محدودیت‌ها و پارامترهای مسئله است.

تعریف ذرات: در این مرحله، باید ذراتی که در فضای جستجو حرکت می‌کنند را تعریف کنید. هر ذره می‌تواند یک حالت (موقعیت) و یک سرعت داشته باشد.

مقداردهی اولیه: در این مرحله، باید مقادیر اولیه برای موقعیت و سرعت ذرات تعیین شود. این مقادیر می‌توانند به صورت تصادفی انتخاب شوند یا بر اساس دانش اولیه در مورد مسئله تعیین شوند.

به‌روزرسانی موقعیت و سرعت: در این مرحله، موقعیت و سرعت ذرات بر اساس قوانین PSO به‌روزرسانی می‌شوند. این قوانین شامل استفاده از تجربیات ذرات همسایه و جهش تصادفی است.

ارزیابی: پس از به‌روزرسانی موقعیت ذرات، تابع هدف برای هر ذره محاسبه می‌شود و عملکرد آنها ارزیابی می‌شود.

به‌روزرسانی بهترین موقعیت: در این مرحله، بهترین موقعیت‌های یافت شده تاکنون برای هر ذره و بهترین موقعیت کلی در جمعیت به‌روزرسانی می‌شود.

شرط پایان: در این مرحله، یک شرط پایان برای الگوریتم تعیین می‌شود. این می‌تواند شامل دستیابی به یک مقدار هدف مطلوب، تکرار تعداد مشخصی مراحل یا عبور از یک آستانه خطا باشد.

تکرار مراحل 4 تا 7: مراحل 4 تا 7 تا زمانی که شرط پایان برقرار نشود تکرار می‌شوند.

خروجی: در این مرحله، بهترین مقدار یافت شده برای تابع هدف و مقادیر متناظر آن در مسئله بهینه‌سازی به عنوان خروجی الگوریتم در نظر گرفته می‌شود.

مراحل فوق تنها یک راهنمای کلی برای انجام پروژه‌های PSO هستند و ممکن است در پروژه‌های واقعی تغییر کنند یا به شکلی سفارشی برای مسئله خاص شما اعمال شوند.

چه مسائلی قابل حل است انجام پروژه های pso

PSO (Particle Swarm Optimization) یک الگوریتم بهینه‌سازی است که از رفتار گروهی ذرات برای حل مسائل بهینه‌سازی استفاده می‌کند. این الگوریتم در حل مسائل متنوعی می‌تواند مفید باشد، از جمله:

مسائل بهینه‌سازی عددی: مانند بهینه‌سازی تابع‌های ریاضی یا بهینه‌سازی پارامترهای یک مدل ریاضی.

مسائل بهینه‌سازی گرافی: به عنوان مثال، بهینه‌سازی مسیر در یک شبکه جاده‌ای یا بهینه‌سازی دسته‌بندی یا خوشه‌بندی داده‌ها.

مسائل بهینه‌سازی ماشینی: مانند بهینه‌سازی پارامترهای یک الگوریتم یادگیری ماشینی یا بهینه‌سازی ساختار یک شبکه عصبی.

مسائل بهینه‌سازی ترکیبی: به عنوان مثال، بهینه‌سازی ترکیبیاتی یا بهینه‌سازی مسائل برنامه‌ریزی خطی.

مسائل بهینه‌سازی تجارت الکترونیکی: مانند بهینه‌سازی قیمت‌گذاری یا بهینه‌سازی مسائل انتخاب محصول.

به طور کلی، PSO قابل استفاده در حل مسائل بهینه‌سازی است که می‌توان آن‌ها را به صورت یک تابع هدف تعریف کرد و فضای جستجوی آن‌ها را مشخص کرد. با تنظیم پارامترهای مناسب و انتخاب مناسب شکل و اندازه ذرات، می‌توان PSO را برای حل مسائل مختلف بهینه‌سازی استفاده کرد.

مسائل بهینه‌سازی برنامه‌ریزی عدد صحیح: مانند بهینه‌سازی برنامه‌ریزی تولید و تخصیص منابع.

مسائل بهینه‌سازی ترافیک و حمل و نقل: به عنوان مثال، بهینه‌سازی جریان ترافیک در یک شبکه جاده‌ای یا بهینه‌سازی برنامه‌ریزی حمل و نقل عمومی.

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

مسائل بهینه‌سازی توزیع و زنجیره تأمین: به عنوان مثال، بهینه‌سازی مسیرهای توزیع محصولات یا بهینه‌سازی سطح موجودی در زنجیره تأمین.

مسائل بهینه‌سازی مالی: مانند بهینه‌سازی پرتفوی مالی یا بهینه‌سازی سبد سهام.

مسائل بهینه‌سازی طراحی سیستم: به عنوان مثال، بهینه‌سازی طراحی سیستم تهویه مطبوع یا بهینه‌سازی طراحی سیستم تولید.

مسائل بهینه‌سازی مصرف انرژی: مانند بهینه‌سازی مصرف انرژی ساختمان‌ها یا بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های برق.

مسائل بهینه‌سازی ترکیبیاتی: مانند بهینه‌سازی مسائل کوله‌پشتی یا بهینه‌سازی مسائل جابه‌جایی.

با توجه به قابلیت تطبیق و انعطاف‌پذیری PSO، این الگوریتم می‌تواند در حل مسائل مختلف بهینه‌سازی مفید باشد. اما برای هر مسئله، نیاز به تنظیم مناسب پارامترها و طراحی صحیح الگوریتم دارید.
تم PSO جهت طراحی کنترل کننده های تکمیلی و پایدارساز

بکارگیری الگوریتم PSO جهت طراحی کنترل کننده های تکمیلی و پایدارساز برای سیستمHVDC با استفاده از دو فایل زیر انجام می شود.
۱-فایل PSO_PID_HVDC ک وظیفه اصلی اجرای PSO روی توابع تبدیل HVDC را بر عهده دارد
۲- فایل Fit_HVDC که وظیفه ان محاسبه تابع هزینه برای سیستم HVDC بر حسب توضیحات فایل PSO است.

در صورتی که نیاز به انجام پروژه برق دارید با کارشناسان ما تماس بگیرید.

پروژه دانشجویی متلب:
این نمونه یک پروژه دانشجویی انجام شده می باشد به همین تمامی توضیحات برنامه به صورت کامل در یک فایل وورد قرار دارد.

نمونه پروژه های متلب:
سایت متلب پروژه بزرگترین سایت دانلود پروژه متلب در ایران هست که توانسته است بیش از هزار پروژه را با موفقیت به ثمر برساند

سفارش پروژه متلب:
درصورتی که یک پروژه متلب دارید و خواسته شما در این زمینه برطرف نشده است میتوانید با کارشناسان ما به صورت شبانه روزی تماس بگیرید یا با آی دی تلگرامی  در ارتباط باشید

نحوه دانلود پروژه متلب:
شما عزیزان جهت دریافت لینک دانلود این پروژه ابتدا باید هزینه ای که در زیر درج شده را از طریق دکمه خرید واریز نمایید.

خرابی لینک دانلود :
انجام پروژه های PSO
انجام پروژه های PSO موسسه همیارپروژه با داشتن ده ها مجری متخصص در حوزه انجام پروژه های PSO آماده است تا پروژه های شرکتی شما عزیزان را با کیفیتی عالی انجام دهد.جهت سفارش پروژه PSO با شماره 02 تماس بگیرید و یا به آیدی تلگرامی
پیام دهید. همیارپروژه چه پروژه های PS
O را میتواند انجام دهد؟ انجام پروژه های الگوریتم PSO انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک قیمت مناسب پروژه های الگوریتم PSO انجام پروژه های تج
اری PSO معرفی الگوریتم PSO: الگوریتم PSO که مخفف Particle Swarm Optimization می باشد. و به معنای تجمع ذرات است. که نام آن از حرکت دست
ه جمعی پرندگان، ماهی ها و ...
عداد بهینه خوشه با الگوریتم PSO با متلب

۲۰۰,۰۰۰ تومان ۹۹,۹۰۰ تومان

    عنوان پروژه: پروژه تعیین تعداد بهینه خوشه با الگوریتم PSO با متلب
    نرم افزار مورد استفاده: متلب
    فرمت: m.
    فایل راهنما: دارد(صوتی و کامنت گذاری کد متلب)
    عنوان  مقاله مرجع:

Automatic Clustering using an Improved Differential Evolution Algorithm
دانلود رایگان مقاله مرجع

    پس از خرید، بلافاصله فایلهای پروژه تعیین تعداد بهینه خوشه با الگوریتم PSO با متلب برای شما ایمیل خواهد شد.
    فایلهای پروژه تست شده و تمامی فایل ها سالم می باشد.

 
دسته: پروژه آماده متلب, پروژه آموزشی آماده مهندسی برق, مقالات شبیه سازی شده برچسب: الگوریتم pso, تعداد بهینه, خوشه, خوشه بهینه, شبیه سازی, شبیه سازی با متلب, شبیه سازی مقاله, متلب

توضیحات

پروژه تعیین تعداد بهینه خوشه با الگوریتم PSO با متلب
در این پروژه آموزشی، کد ترکیبی kmeans وزن دار با PSO که خوشه بندی و بهینه سازی رو انجام میدهد. تعداد خوشه های بهینه با الگوریتم PSO که تابع هدف آن kmeans وزن دار است تعیین شده و نمودارش رسم میشود.
داده ها مختصات جغرافیایی طول و عرض جغرافیایی است.وزن داده ها هم در ستون سوم هست.

پروژه تعیین تعداد بهینه خوشه با الگوریتم PSO با متلب توسط کارشناسان گروه ۱.۲.۳ پروژه پیاده سازی گردیده و به تعداد محدودی قابل فروش می باشد.

    فایلهای پروژه به صورت کامل پس از خرید فایل بلافاصله در اختیار شم
واحدهای تولید پراکنده

شبیه سازی جایابی بهینه DG با الگوریتم PSO در نرم افزار متلب صورت گرفته است. همچنین این پروژه جایابی DG در شبکه 33 باسه استاندارد IEEE انجام شده است. پس از اجرای شبیه سازی مقادیر هزینه و سود حاصل از نصب DG در یک دوره 10 ساله محاسبه شده. همچنین میزان تلفات، درصد کاهش تلفات و ظرفیت و مکان DG بدست می آید. در pdf نحوه محاسبه هزینه و فرمول های مورد نیاز ذکر شده است.

 
محصولات مرتبط
pso
انجام پروژه های pso

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

مارس 20, 2021 , admin    , بدون دیدگاه   

انجام پروژه های PSO انجام پروژه های بهینه سازی با pso-انجام پروژه های الگوریتم pso- تیم برنامه نویسی  azsoftir آماده انجام پروژه های بهینه سازی و جستجو با الگوریتم pso می باشد .الگوریتم pso
متلب

۱۵۰,۰۰۰ تومان ۲۹,۲۵۰ تومان

    عنوان پروژه: طراحی الگوریتم pso با متلب
    نرم افزار مورد استفاده: متلب
    فرمت: m.
    فایل راهنما: دارد

پس از خرید، بلافاصله فایلهای شبیه سازی مقاله با نرم افزار متلب برای شما ایمیل خواهد شد.

    فایلهای پروژه به صورت 100% تست شده و تمامی فایل ها سالم می باشد.

 
دسته: پروژه آماده متلب, پروژه آموزشی آماده مهندسی برق, پروژه آموزشی آماده مهندسی مکانیک برچسب: matlab, الگوریتم pso, طراحی, طراحی الگوریتم, متلب

توضیحات

طراحی الگوریتم pso با متلب

الگوریتم PSO برای اولین بار در سال 1995 به عنوان یک روش بهینه­سازی مطرح شد. این الگوریتم با الهام از رفتار اجتماعی حیواناتی مثل ماهی­ها و پرندگان که در گروه­های کوچک و بزرگ کنار هم زندگی می­کنند، طرح­ریزی شده است. این روش یک الگوریتم برای یافتن منطقه بهینه از فضای جستجوی پیچیده از طریق رابطه میان ذرات یک جمعیت بوده و نشان داده شده که عملکرد مناسبی دارد.

طراحی الگوریتم pso با متلب

به هر پاسخ در الگوریتم PSO یک ذره گفته می­شود. هر ذره یک مقدار شایستگی دارد که به وسیله تابع شایستگی مورد محاسبه قرار می­گیرد. همچین هر ذره دارای یک سرعت است که هدایت حرکت ذره را بر عهده دارد.
در این پروژه تابع هدف را بصورت زیر تعریف کردیم
min sigma(x^2+y^2+z^2)
که البته برای هرکدام از x y z نیز محدودیت هایی قرار دادیم که شما میتوانید همه چیز از جمله خود تابع مینیمم یا ماکزیمم سازی، تعداد متغیرها، تعداد جمعیت ذرات ، تعداد تکرارها و غیره رو تغییر بدید.
داخل کدها هرکجا که لازم بود  توضیحاتی به رنگ سبز نوشتیم که با علامت % شروع شده اند.
همینطور یک فایل هم برای آشنایی با PSO داخل word آماده کردیم.
برای اجرای برنامه هم فقط کافیه فایل mainPSO.m را ران کنید و فایل desiredfunction.m خودش فراخوانی میشود.

 

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

نکات قابل ذکر:

    طراحی الگوریتم pso با متلب توسط کارشناسان گروه ۱.۲.۳ پروژه پیاده سازی گردیده و به تعداد محدودی قابل فروش می باشد.
    فایلهای پروژه به صورت کامل پس از خرید فایل بلافاصله در اختیار شما قرار خواهد گ
خش بار بهینه با الگوریتم ازدحام ذرات pso در متلب

۲۹,۰۰۰ تومان

    عنوان پروژه متلب : شبیه سازی پخش بار بهینه با الگوریتم ازدحام ذرات pso در متلب
    نرم افزار مورد استفاده: matlab
    فرمت فایل: , m
    فایل راهنما: ندارد

پس از خرید، بلافاصله فایلهای نرم افزاری شبیه سازی پخش بار بهینه با الگوریتم ازدحام ذرات pso در متلب برای شما ایمیل خواهد شد.

    فایلهای پروژه به صورت ۱۰۰% تست شده و تمامی فایل ها سالم می باشد.

 
برای خرید این محصول ابتدا بر روی دکمه زیر کلیک کرده و سپس دکمه "مشاهده سبد خرید" در بالای صفحه را کلیک کنید
دسته: متلب

توضیحات

شبیه سازی پخش بار بهینه با الگوریتم ازدحام ذرات pso در متلب
پخش بهینه بار(OPF) یکی از موثرترین ابزارهایی است که برای تجزیه و تحلیل دقیق سیستم های قدرت مورد استفاده قرار می گیرد. در این پروژه OPF بر اساس روش بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) توصیف شده است که در آن تابع هزینه تولید کل به عنوان تابع هدف در نظر گرفته شده است. تصویر زیر خروجی این برنامه را نشان میدهد:
شبیه سازی پخش بار بهینه با الگوریتم ازدحام ذرات pso در متلب
در این پروژه یک رویکرد مبتنی بر تکاملی کارآمد و قابل اعتماد برای حل مسئله پخش بهینه جریان برق (OPF) ارائه شده است. روش پیشنهادی از الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) برای تنظیمات بهینه متغیرهای کنترل مسئله OPF استفاده می کند.
الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) ، پیشنهاد شده توسط کندی و ابربرت ، یک الگوریتم استعاره ای مبتنی بر مفهوم هوش ازدحام است که قادر به حل مشکلات پیچیده ریاضیات موجود در مهندسی است.
PSO در اصل به کندی ، ایبرهارت و شی نسبت داده شده است و ابتدا برای شبیه سازی رفتار اجتماعی به عنوان یک نمایشگر تلطیف شده از حرکت ارگانیسم ها در یک دسته پرنده یا گروه ماهی در نظر گرفته شده بود. این الگوریتم ساده شده و مشاهده می شود که بهینه سازی را انجام می دهد.(منبع)
 
شبیه سازی پخش بار بهینه با الگوریتم ازدحام ذرات pso در متلب

توسط متخصصان گروه پروماد انجام شده است.فایلهای نرم افزاری پروژه به صورت کامل پس از خرید فایل بلافاصله در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
اگر این محصول، پروژه مورد نظر شما نم
تم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO)

کلمه PSO یا (Particle Swarm Optimization) به معنی بهینه‌سازی توده ذرات است.
برای حل مسائل بهینه سازی از طریق روش های هوشمند الگوریتم های تکاملی و فراابتکاری ابزارهای بسیار قدرتمند هوش مصنوعی هستند.
این الگوریتم ها، که اغلب از فرایندهای طبیعی مانند حرکت پرندگان یا حرکت ذرات الهام گرفته شده اند، در واقع روش های جستجو هستند که در فضای همه پاسخ های ممکن برای یک مساله بهینه سازی جستجو می‌‌کنند.
روش PSO ریشه در کارهای Reynolds دارد که یک شبیه سازی ابتدایی از رفتار اجتماعی پرندگان است .
توده ذرات در طبیعت برای ما بیانگر هوش جمعی است.

اگر نیاز به انجام پروژه متلب خود با الگوریتم هوشمند PSO را دارید متخصصین سایت متلبی در این زمینه مهارت دارند.

حرکت جمعی ماهی‌ها درون آب یا پرندگان هنگام مهاجرت را در نظر بگیرید، همگی اعضا با یکدیگر به صورت کاملا هماهنگ حرکت می‌کنند، اگر قرار است شکار کنند با هم شکار می‌کنند و اگر قرار است طعمه شکار دیگری شوند با حرکت گروهی از چنگ شکارچی فرار می‌کنند.

در زیر پروژه های متلب را مشاهده می کنید که در آن از الگوریتم PSO بهره گرفته شده است.

    ترتیب محصولات: پیش فرض

    نمایش 15 محصول در هر صفحه

     Energy-Aware Task Partitioning on Heterogeneous Multiprocessor Platforms
    امتیاز
    5.00
    از 5
     Energy-Aware Task Partitioning on Heterogeneous Multiprocessor Platforms
    129,800تومان شناسه محصول: O50
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    A combination of genetic algorithm and particle swarm optimization for optimal DG location and sizing in distribution systems
    A combination of genetic algorithm and particle swarm optimization for optimal DG location and sizing in distribution systems
    449,400تومان شناسه محصول: g269d
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    A Feature Selection Algorithm to Intrusion Detection Based on Cloud model and Multi Objective Particle Swarm Optimization
    A Feature Selection Algorithm to Intrusion Detection Based on Cloud model and Multi Objective Particle Swarm Optimization
    129,800تومان شناسه محصول: O67
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    A genetic fuzzy expert system for automatic question classification
    A genetic fuzzy expert system for automatic question classification
    159,800تومان شناسه محصول: O21
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    A Particle Swarm Optimization for Economic Dispatch With Nonsmooth Cost Functions
    A Particle Swarm Optimization for Economic Dispatch With Nonsmooth Cost Functions
    419,400تومان شناسه محصول: g47
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    Demonstration of predicted P-V curve by the prediction model
    امتیاز
    5.00
    از 5
    A Prediction Model Guided Jaya Algorithm for the PV System Maximum Power Point Tracking
    568,200تومان شناسه محصول: g665
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    An Overall Distribution Particle Swarm Optimization MPPT Algorithm for Photovoltaic System Under Partial Shading
    An Overall Distribution Particle Swarm Optimization MPPT Algorithm for Photovoltaic System Under Partial Shading
    554,700تومان شناسه محصول: g547
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    CRITICAL PATH TRACING – AN ALTERNATIVE TO FAULT SIMULATION
    CRITICAL PATH TRACING – AN ALTERNATIVE TO FAULT SIMULATION
    124,900تومان شناسه محصول: g243
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    Demand side management in a smart micro-grid in the presence of renewable generation and demand response
    امتیاز
    4.00
    از 5
    Demand side management in a smart micro-grid in the presence of renewable generation and demand response
    583,200تومان شناسه محصول: g546d
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    Dynamic economic dispatch of a microgrid: Mathematical models and solution algorithm
    Dynamic economic dispatch of a microgrid: Mathematical models and solution algorithm
    432,000تومان شناسه محصول: g426
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    Examination of energy price policies in Iran for optimal configuration of CHP and CCHP systems based on particle swarm optimization algorithm
    Examination of energy price policies in Iran for optimal configuration of CHP and CCHP systems based on particle swarm optimization algorithm
    579,600تومان شناسه محصول: g366
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    Integration of Plug-in Electric Vehicles into Microgrids as Energy and Reactive Power Providers in Market Environment
    Integration of Plug-in Electric Vehicles into Microgrids as Energy and Reactive Power Providers in Market Environment
    551,700تومان شناسه محصول: g568
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    Multi-objective transmission congestion management considering demand response programs and generation rescheduling
    امتیاز
    5.00
    از 5
    Multi-objective transmission congestion management considering demand response programs and generation rescheduling
    553,500تومان شناسه محصول: g591
    افزودن به سبد خرید
    نمایش جزئیات
    Multicriteria Design of Hybrid Power Generation Systems Based on a Modified Particle Swarm Optimization Algorithm
    Multicriteria Design of Hybrid Power Generation Systems Based on a Modified Particle Swarm Optimization Algorithm

گوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات

 به کمک آن می‌توان با مسائلی که جواب آن‌ها یک نقطه یا سطح در فضای n بعدی می‌باشد، برخورد نمود. در اینچنین فضایی، فرضیاتی مطرح می‌شود. یک سرعت ابتدایی به آن‌ها اختصاص داده می‌شود، همچنین کانال‌های ارتباطی بین ذرات در نظر گرفته می‌شود. سپس این ذرات در فضای پاسخ حرکت می‌کنند. نتایج حاصله بر مبنای یک «ملاک شایستگی» پس از هر بازهٔ زمانی محاسبه می‌شود. ذرات به سمت ذراتی که دارای ملاک شایستگی بالاتری هستند و در گروه ارتباطی یکسانی قرار دارند، شتاب می‌گیرند. این روش در حل مسائل بهینه‌سازی پیوسته موفقیت بسیاری از خود نشان داده‌است.

برای دانلود الگوریتم ژنتیک اینجا کلیک کنید.

برای دانلود ترکیب الگوریتم ژنتیک و PSO اینجا کلیک کنید.

برای دانلود الگوریتم نهنگ یا وال اینجا کلیک کنید.

برای دانلود الگوریتم شمع و پروانه اینجا کلیک کنید.
در ابتدایی‌ترین شکل خود یک روش تکراری دسته‌جمعی آشفته با تاکید بر همکاری است. این الگوریتم تا حدی تصادفی بوده و بدون مکانیزم انتخاب است و از حرکت گروهی پرندگان و زنبورها الهام گرفته است. رفتار جمعی تمام افراد جمعیت باعث یک همگرایی درنقطه‌ا‌ی نزدیک به جواب بهینه مطلق می‌شود. نقطه قوت این الگوریتم عدم نیاز به یک کنترل سراسری است. هرفرد دراین الگوریتم خود ‌مختاری نسبی دارد که می‌تواند درسراسر فضای جستجو حرکت کند و می‌بایست با سایر افراد همکاری داشته باشد. در این گزارش ابتدا نحوه کارکرد کد نوشته شده با استفاده از نرم افزار MATLAB ( متلب ) مورد بررسی قرار می­گیرد. در فصل دوم الگوریتم بهینه­ سازی توده ذرات به طور مفصل توضیح داده می­‌شود. در فصل آخر نیز نحوه پیاده‌سازی این الگوریتم بر روی کد MATLAB توضیح داده خواهد شد.


آنچه در این مستندات خواهید آموخت:

۱- چگونگی پیاده‌سازی الگوریتم بهینه‌سازی توده ذرات (PSO) ٰبا استفاده از نرم افزار MATLAB ( متلب )

۲- تاثیر پارامترهای مختلف بر عملکرد الگوریتم بهینه سازی توده ذرات

۳- چگونگی استفاده از مفهوم همسایگی در بهبود عملکرد الگوریتم بهینه سازی توده ذرات

۴- چگونگی استفاده از توابع تست

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

الزامات:

۱- آشنایی با الگوریتم بهینه‌سازی توده ذرات (PSO)

۲- آشنایی با مفهوم همسایگی

۳- آشنایی با برنامه‌نویسی در محیط MATLAB
گوریتم های داده کاوی و هوش مصنوعی، الگوریتم بهینه سازی PSO چند هدفه است. در این پروژه، الگوریتم PSO چند هدفه با استفاده از نرم افزار برنامه نویسی متلب بروی مجموعه ای داده ها شبیه سازی شده است. روال کار در این پساده سازی بدین صورت است که پس از بارگذاری داده های مربوطه، الگوریتم PSO چند هدفه را بروی داده ها اجرا شده و مسئله را حل می نماید.

بطور کلی یکی از مهمترین الگوریتم های بهینه سازی، روش PSO چند هدفه است که در بسیاری از مسائل بروز و دنیای واقعی مورد استفاده قرار می گیرد. علاوه بر این پروژه نیز پروژه های بهینه سازی دیگری نیز وجود دارد که میتوانید در لیست پروژه های متلب مشاهده نمایید.
از جمله مهمترین استفاده از این سورس بکارگیری در دنیای واقعی و ضمن استفاده در پروژه های درسی مختلف می تواند در پیاده سازی پایان نامه های ارشد و دکتری مناسب باشد. این پروژه همچنین دارای نتایج و نمودارهایی است که پس از اجرا به صورت پویا قابل نمایش و گزارش گیری می باشد.
امکانات اصلی پروژه :
adderall and weed combo
adderall weed hallucinations read here

    امکان دانلود سورس شبیه سازی شده
    امکان دانلود خروجی های مربوطه به پیاده سازی
    امکان دانلود دیتاست

    پروژه های مشابه نظرات و پیشنهادات آموزشهای مرتبط

[پروژه شناسایی یک سیستم به کمک شبکه عصبی RBF با متلب]
پروژه شناسایی یک سیستم به کمک ...
41,500 تومان
    
[پروژه شبکه های عصبی کوهونن (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه شبکه های عصبی کوهونن (شب ...
39,800 تومان
    
[پروژه شبکه های عصبی شعاعی (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه شبکه های عصبی شعاعی (شبک ...
45,300 تومان
    
[پروژه شبکه های عصبی Spiking (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه شبکه های عصبی Spiking (ش ...
35,800 تومان
    
[پروژه شبکه های عصبی Recurrent (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه شبکه های عصبی Recurrent ...
36,000 تومان
    
[پروژه شبکه های عصبی Convolutional (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه شبکه های عصبی Convolutio ...
35,200 تومان
[پروژه شبکه های عصبی Associative (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه شبکه های عصبی Associativ ...
33,600 تومان
    
[پروژه تحلیل مولفه اساسی PCA (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه تحلیل مولفه اساسی PCA (ش ...
36,500 تومان
    
[پروژه پیش بینی ترافیک با شبکه عصبی موجک بر پایه منطق فازی (شبکه عصبی مصنوعی) با متلب]
پروژه پیش بینی ترافیک با شبکه ...
38,800 تومان
    
[پروژه مسئله کُره با الگوریتم ژنتیک (الگوریتم فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه مسئله کُره با الگوریتم ژ ...
36,500 تومان
    
[پروژه حل TSP با چند دپو با الگوریتم ژنتیک (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه حل TSP با چند دپو با الگ ...
35,400 تومان
    
[پروژه حل TSP با برنامه ریزی پویا (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه حل TSP با برنامه ریزی پو ...
39,100 تومان
[پروژه حل TSP با الگوریتم نزدیکترین همسایه (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه حل TSP با الگوریتم نزدیک ...
32,200 تومان
    
[پروژه حل TSP با الگوریتم مورچگان (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه حل TSP با الگوریتم مورچگ ...
33,000 تومان
    
[پروژه حل TSP با الگوریتم متقاطع (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه حل TSP با الگوریتم متقاط ...
32,000 تومان
   

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

[پروژه حل TSP با الگوریتم tsp search (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه حل TSP با الگوریتم tsp s ...
32,500 تومان
    
[پروژه حل TSP با الگوریتم MMAS (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه حل TSP با الگوریتم MMAS ...
35,600 تومان
    
[پروژه تشخیص لبه تصویر با الگوریتم مورچگان (تکنیک فرا ابتکاری) با متلب]
پروژه تشخیص لبه تصویر با الگور ...
33,500 تومان
پروژه های مرتبط :
پیاده سازی XOR با استفاده از ابزار ...
23,000 تومان
    
پیاده سازی XOR با استفاده از ابزار ...
23,000 تومان
    
پروژه بهینه سازی پویا با الگوریتم ه ...
30,700 تومان
    
پروژه فازی سازی با matlab
32,800 تومان
    
پروژه فیلتر کردن نویز تصویر با matl ...
36,000 تومان
       
پروژه شناسایی یک سیستم به کمک شبکه ...
41,500 تومان
    
پروژه شبکه های عصبی کوهونن (شبکه عص ...
39,800 تومان
    
پروژه شبکه های عصبی شعاعی (شبکه عصب ...
45,300 تومان
    
پروژه شبکه های عصبی Spiking (شبکه ع ...
35,800 تومان
    
پروژه شبکه های عصبی Recurrent (شبکه ...
36,000 تومان
       
برچسپ ها :
الگوریتم PSO چند هدفه در متلب،پیاده سازی الگوریتم PSO چند هدفه در متلب،شبیه سازی الگوریتم PSO چند هدفه در متلب،پروژه الگوریتم PSO چند هدفه در متلب،دانلود الگوریتم PSO چند هدفه در متلب،سورس الگوریتم PSO چند هدفه در متلب،مقاله الگوریتم PSO چند هدفه در متلب،پروژه رایگان الگوریتم PSO چند هدفه در متلب،نمونه کد الگوریتم PSO چند هدفه در متلب،الگوریتم PSO چند هدفه در matlab،پیاده سازی الگوریتم PSO چند هدفه در matlab ،شبیه سازی الگوریتم PSO چند هدفه در matlab ،پروژه الگوریتم PSO چند هدفه در matlab ،دانلود الگوریتم PSO چند هدفه در matlab ،سورس الگوریتم PSO چند هدفه در matlab ،مقاله الگوریتم PSO چند هدفه در matlab ،پروژه رایگان الگوریتم PSO چند هدفه در matlab ،نمونه کد الگوریتم PSO چند هدفه در
روژه تعیین بهینه سراسری با پیوند و تبادل ارزیابی با MATLAB

قالب بندی: m – داکیومنت

دسته: کامپیوتر – MATLAB

قیمت: 80.000 تومان

قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB

شرح مختصر:

فروش پروژه تعیین بهینه سراسری با پیوند و تبادل ارزیابی با MATLAB

این پروژه عملیات تعیین بهینه سراسری با پیوند و تبادل ارزیابی را برپایه مقایسه کاربردی 4 الگوریتم ژنتیک (GA)، ازدحام ذرات بهینه (PSO)، تفاضل تکاملی (DE) و تبرید تدریجی تطبیقی (ASA) انجام می دهد.

عکس خروجی برنامه
SO) یک الگوریتم بهینه‌سازی مبتنی بر تکامل جمعیتی است که بر اساس تغییرات موقعیت و سرعت ذرات در فضای جستجو عمل می‌کند.

این پروژه در قالب یک فایل Mfile آموزش الگوریتم PSO را به شما هدیه می دهد. یک مثال واقعی حل شده با توضیح بخش به بخش هر قسمت از کدنویسی در این محصول گنجانیده شده است!

پروژه الگوریتم PSO در متلب با مثال حل شده + آموزش

+ گزارش فارسی در فایل ورد
دسته بندی: محصولات آموزشی
نام تجاری:
newspower
49,000 تومان
رتبه بندی:
(1)
در صورت خرید 1 عدد از این محصول، مبلغ 2,450 تومان پاداش دریافت خواهید کرد. شما می توانید از این پاداش برای خریدهای بعدی استفاده نمایید. همچنین میتوانید این پاداش را به کوپن تخفیف تبدیل نمایید و یا حتی می توانید به حساب بانکی خود نیز واریز کنید.
مقایسه محصول0

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

    توضیحات تکمیلی
    مشخصات

پروژه الگوریتم PSO در متلب با مثال حل شده + آموزش
الگوریتم بهینه‌سازی جمعیت ذرات (PSO) - روشی قوی برای حل مسائل بهینه‌سازی

در عصر حاضر، بهینه‌سازی مسائل مختلف در دنیای پیچیده و پویا بسیار مهم است. یکی از الگوریتم‌های قوی و محبوب در زمینه بهینه‌سازی، الگوریتم بهینه‌سازی جمعیت ذرات یا PSO (Particle Swarm Optimization) است. این الگوریتم که از رفتار گروهی حشرات الهام گرفته شده است، توانسته است در حل مسائل پیچیده و چندین متغیره با عملکرد بسیار خوبی عمل کند. الگوریتم بهینه‌سازی جمعیت ذرات (Particle Swarm Optimization - PSO) یک الگوریتم بهینه‌سازی است که بر اساس تغییرات موقعیت و سرعت ذرات در فضای جستجو عمل می‌کند. در این پروژه، با الگوریتم PSO آشنا خواهیم شد و نحوه کار آن را به صورت گام به گام در یک فایل شبیه سازی واقعی بررسی می‌کنیم.

بخش اول: مقدمه‌ای بر الگوریتم PSO

PSO یک الگوریتم هوش مصنوعی است که در دهه 1990 توسط James Kennedy و Russell Eberhart معرفی شد. الگوریتم PSO بر اساس مفهوم گروهی حرکت حشرات از جمله آژیرک و زنبور عسل طراحی شده است. ایده اصلی در PSO این است که یک جمعیت از ذرات مجازی (پرتابه‌ها) در فضای جستجو حرکت کنند و با تبادل اطلاعات، بهبو
PSO
الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) به همراه بررسی مقالات الگوریتم pso و پاورپوینت الگوریتم PSO

الگوریتم بهینه­ سازی ازدحام ذرات یا الگوریتم PSO یک الگوریتم جستجوی اجتماعی است که از روی رفتار اجتماعی دسته ­های پرندگان مدل شده است. در ابتدا این الگوریتم به منظور کشف الگوهای حاکم بر پرواز همزمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آن­ها و تغییر شکل بهینه‌ی دسته به کار گرفته شد. در الگوریتم PSO، ذرات در فضای جستجو جاری می­شوند. تغییر مکان ذرات در فضای جستجو تحت تأثیر تجربه و دانش خودشان و همسایگانشان است. بنابراین موقعیت دیگر توده  ذرات روی چگونگی جستجوی یک ذره اثر می­گذارد. نتیجه­ی مدل­سازی این رفتار اجتماعی، فرایند جستجویی است که ذرات به سمت نواحی موفق میل می‌کنند. ذرات از یکدیگر می‌آموزند و بر مبنای دانش بدست آمده به سمت بهترین همسایگان خود می‌روند. اساس کار الگوریتم PSO بهینه سازی ازدحام ذرات بر این اصل استوار است که در هر لحظه هر ذره مکان خود را در فضای جستجو، با توجه به بهترین مکانی که تاکنون در آن قرار گرفته است و بهترین مکانی که در کل همسایگی‌اش وجود دارد، تنظیم می‌کند.

در این تحقیق، ابتدا به شرح الگوریتم PSO پرداخته و سپس چهار مقاله الگوریتم PSO مورد بررسی قرار گرفته است.

فرمت تحقیق: WORD (گزارش تحقیق 57 صفحه) + پاورپوینت الگوریتم PSO + مقالات ISI الگوریتم pso

کلمات کلیدی: الگوریتم PSO , پاورپوینت الگوریتم PSO , بهینه سازی ازدحام ذرات , مقاله isi الگوریتم PSO , کد الگوریتم PSO , شبیه سازی الگوریتم pso , الگوریتم pso+ pdf

 

فهرست مطالب

چکیده

1-شرح الگوریتم بهینه­ سازی ازدحام ذرات

1-1- مقدمه

1-2-هوش جمعی

1-3-شبکه عصبی

1-4-الگوریتم

1-4-1-شبه کد الگوریتم PSO  

1-4-2-نحوه­ی کد نویسی الگوریتم PSO  

1-5-الگوریتم بهینه‌ سازی دومرحله‌ای ازدحام ذرات

1-6-کاربردی ازPSO در ریاضیات

2-بررسی مقاله اول الگوریتم PSO

2-1-چکیده

2-2-مقدمه

2-3-فرمول­بندی مساله توزیع اقتصادی

2-3-1-فرمول­بندی توزیع اقتصادی اساسی

2-3-2-معادله تعادل توان حقیقی

2-3-3-محدوده­ های کمینه و بیشینه توان  2

2-3-4-اثرات valve-point

2-4-سیستم مالتی– ایجنت

2-5-روش بهینه‌ سازی ازدحام ذرات مبتنی بر مالتی ایجنت ترکیبی

2-5-1-روش جستجوی ذره

2-5-2-کاوش

2-5-3-فرایند تصمیم­ گیری مبتنی بر ازدحام زنبورها

2-6-نتیجه ­گیری

3-بررسی مقاله دوم الگوریتم PSO

3-1-چکیده

3-2-مقدمه

3-3- الگوریتم بهینه­ سازی ازدحام ذرات برای EGCS

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

3-3-1-کد کردن جواب تخصیص فراخوانی ماشین  4

3-3-2-ارزیابی تابع برازندگی تخصیص فراخوانی ماشین

3-4-شبیه­ سازی کامپیوتری

4-بررسی مقاله سوم الگوریتم PSO

4-1-مقدمه

4-2-تعریف مسئله

4-2-1- توابع هدف  

4-2-2-مدل ارائه شده

4-3-ارائه­ی راه حل

4-3-1- مقداردهی اولیه

4-3-2-توصیف حرکت

4-3-3-لیست ممنوع

4-4-مسیر جستجو

4-5- معیارهای توقف

5-بررسی مقاله چهارم الگوریتم PSO

5-1-چکیده

5-2-الگوریتم PSO برای مساله فروشنده دوره­ گرد

انجام پروژه های با الگوریتم ژنتیک

الگوریتم ژنتیک چیست؟

الگوریتم ژنتیک یا Genetic algorithm یکی از مهم ترین الگوریتم های فراابتکاری می باشد که کاربرد اصلی آن در حل مسائل بهینه سازی است. انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک نقش مهمی در یافتن بهترین راه حل برای مسائل مختلف دارد. هدف از طراحی الگوریتم ژنتیک استفاده از مفاهیم مفاهیم ژنتیک و تکامل طبیعی و همچنین استفاده از مواردی مانند جمعیت، تنوع، ارث‌ بری، انتخاب و تلاش برای بهبود، به دنبال یافتن بهترین راه‌ حل می باشد. الگوریتم ژنتیک دارای قابلیت های فراوانی از جمله قابلیت بهینه سازی ، قابلیت بهینه سازی مسائل پیچیده ، قابلیت حل مسائل برق و صنایع و سرعت بسیار بالا در بهینه سازی می باشد.  در الگوریتم ژنتیک از  تکنیک های زیست شناسی و تکامل ژنتیکی برای حل مساله استفاده میشود به این صورت که مجموعه از کروموزوم ها که به طور کاملا تصادفی انتخاب شده اند برای یافتن روش بهینه بکار میرود. در یک الگوریتم ژنتیک از بسیاری از فرآیندهای تکاملی مانند تولید مثل، جهش و وراثت برای حل مساله استفاده میشود. الگوریتم ژنتیک با استفاده از ساختار ژنتیک بدن انسان شروع به حل یک برنامه میکنند الگوریتم های ژنتیک امروزه کاربردهای فراوانی در حل انواع مسائل مبتنی بر رگرسیون خطی و غیرخطی دارند در یک الگوریتم ژنتیک کورموزم های ورودی نقش ورودی داده را ایفا میکنند و کوروموزم خارجی نقش خروجی را ایفا میکند.

الگوریتم ژنتیک به جای اینکه به صورت مستقیم با مقادیر داده سروکار داشته باشند از  روش کدبندی برای حل مسائل و پارامترهای آن استفاده میکنند و جمعیتی متشکل از نقاط جستجو در یک فضا ایجاد میکنند الگوریتم ژنتیک همچنین تفاوتی با سایر الگوریتم های تکاملی دارد سایر الگوریتم ها از روش گرادیان برای حل مسائل استفاده میکنند در صورتی که ژنیک از روش فضای بسته برای حل پارامتر استفاده میکند. یک برنامه ابتدا ورودی های آن توسط ژن های مخصوص حل شده و در انتها یک پارامتر به عنوان مولفه خروجی استخراج میشود امروزه از انواع الگوریتم های تکاملی برای بهینه سازی انواع پروژه ها استفاده میشود که به جرات میتوات گفت هیچ کدام از آنها به اندازه الگوریتم ژنتیک کارایی ندارند و این به دلیل حل سریع یک برنامه و رسیدن به جواب نهایی با زنتیک می باشد یکی از ویژگی های اصلی این الگوریتم سرعت بسیار بالای آن در اجرا و رسیدن به جواب نهایی می باشد و همین عامل باعث شده است الگوریتم ژنتیک به عنوان پرکاربردترین الگوریتم حوزه هوش مصنوعی و الگوریتم های تکاملی استفاده شود.

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

 

متلب پروژه چه نوع پروژه های الگوریتم ژنتیک را میتواند انجام دهد؟
انجام پروژه کلاسی الگوریتم ژنتیک
انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با پایتون
انجام پروژه درسی الگوریتم ژنتیک
انجام پروژه برنامه ریزی ژنتیک

متلب پروژه ، انجام پروژه الگوریتم ژنتیک
مراحل انجام الگوریتم ژنتیک

۱- تعریف مساله : در گام اول باید مساله موردنظر برای الگوریتم ژنتیک موردنظر تعریف شود.

۲- تولید جمعیت اولیه : در گام دوم یک جمعیت اولیه از ژنوم‌ها تولید میشود. این جمعیت اولیه به صورت تصادفی باید انتخاب شود.

۳- تعیین تابع هدف : در گام سوم باید تابع هدف برای ارزیابی عملکرد هر ژنوم تعیین میشود. این تابع هدف باید برای هر ژنوم، یک عدد صحیح بین ۰ و ۱ باشد که نشان دهنده عملکرد بهتر ژنوم است.

۴- انتخاب والدین : در گام چهارم ژنوم‌های مناسب برای تولید نسل بعدی انتخاب میشوند.

۵- تولید نسل بعدی :در گام پنجم با استفاده از عملگرهای ژنتیکی مانند تلاقی و جهش، نسل بعدی از ژنوم‌ها تولید میشود.

۶- ارزیابی نسل بعدی: در گام ششک تابع هدف برای هر ژنوم از نسل بعدی محاسبه میشود و عملکرد آن‌ها بررسی میشود.

۷- تکرار مراحل ۴ تا ۶: در گام هفتم مراحل ۴ تا ۶ تکرار میشوند تا بهترین ژنوم برای حل مسئله پیدا شود.

۸- اتمام الگوریتم : در گام آخر باید بهترین ژنوم پیدا شده به عنوان پاسخ نهایی به مسئله انتخاب میشود.

 
ضرورت استفاده از الگوریتم ژنتیک در مسائل بهینه سازی

لزوم بهینه سازی و افزایش راندمان همواره در حل مسائل در حوزه های مختلف علوم مهندسی یکی از نیازهای اصلی متخصصان بوده است به همین دلیل نیاز به استفاده از الگوریتمی داریم که بتوان علاوه بر سرعت بالا توانایی حل مسائل پیچیده را داشته باشد. الگوریتم ژنیک یکی از اصلی ترین الگوریتم های بهینه سازی معرفی میشود الگوریتم ژنتیک به عنوان یکی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، در بسیاری از مسائل به عنوان یک روش بهینه‌سازی مورد استفاده قرار می‌گیرد. در زمینه‌های مختلفی از جمله بهینه‌سازی تابع، طراحی مدارهای الکترونیکی، شبکه‌های عصبی از الگوریتم ژنتیک استفاده میشود.یکی از ویژگی های الگوریتم ژنتیک قدرت بالا در حل مسائل در حوزه های مختلف می باشد.

 
بخش های مختلف Genetic algorithm

۱- انتخاب : در این بخش افرادی که برای تولید نسل جدید مورد استفاده قرار میگیرد از بین افراد نسل فعلی انتخاب میشود.

۲- تولید نسل جدید : در این بخش با استفاده از عملیات هایی مانند تلافی و جهش نسل جدید از افراد تولید میشود.

۳- ارزیابی نسل : در این قسمنت یک تابع ارزیابی برای برای ارزیابی افراد در نسل جدید تعریف میشود.

۴- تکرار : مهم بخش از الگوریتم ژنتیک است که پس از ارزیابی نسل جدید این فرآیند به طور مداوم تکرار میشود.

۵ – پایان الگوریتم : این بخش الگوریتم ژنتیک پایان یافته است و بهترین فرد یا نسل پیدا شده به عنوان پاسخ نهایی اعلام میشود.

 
اهمیت استفاده از الگوریتم ژنتیک در چیست؟

امروزه بهینه کردن سیستم ها و همچنین حل مسائل بهینه سازی دارای اهمیت فوق العاده ای است هدف از بهینه کردن سیستم ها افرایش راندمان برای یک سیستم می باشد. با توجه به گسترش استفاده از هوش مصنوعی بهینه سازی توسط الگوریتم های مختلفی انجام میشود این الگوریتم ها توسط نرم افزارهای مختلفی ایجاد میشود یکی از بهترین آنها الگوریتم ژنتیک می باشد. این الگوریتم به عنوان پر استفاده ترین الگوریتم در بین همه الگوریتم های تکاملی معرفی میشود . در این الگوریتم از اصول وراثت و همچنین جهتش ژنیک برای حل مسائل استفاده میشود یکی از ویژگی های بارز استفاده از الگوریتم سرعت بسیار بالا در بهینه سازی مسائل می باشد.به طور کلی، الگوریتم ژنتیک با تلاش برای شبیه سازی فرآیند تکامل در طبیعت، جستجوی بهینه را با استفاده از یک مجموعه از راه حل‌های پتانسیلی که به عنوان “جمعیت” شناخته می‌شوند، انجام میدهد . این الگوریتم با استفاده از مفاهیم ژنتیک و تکامل، این جمعیت را به صورت تصادفی تغییر می‌دهد و برای به دست آوردن راه حل بهینه، از فرایند “انتخاب طبیعی” استفاده میکند.

 

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

لزوم به کارگیری از الگوریتم ژنتیک در حوزه های مختلف

۱- بهینه سازی : یکی از اصلی ترین حوزه های که الگوریتم ژنیک اهمیت فراوانی در آن حوزه بهینه سازی می باشد این الگوریتم به عنوان پرکاربردترین الگوریتم در حوزه بهینه سازی می باشد

 

۲- مهندسی برق : در حوزه برق الگوریتم برای بهینه سازی انواع خطوط انتقال برق قدرت و سیستم های مهندسی برق استفاده میشود

 

۳- مهندسی صنایع : از دیگر حوزه هایی که وابستگی فراوانی به الگوریتم ژنتیک دارد صنایع می باشد که از آن برای بهینه سازی فرآیندهای صنعتی و افزایش بازدهی در فرآیند تولید استفاده میشود

 

۴- طراحی و مهندسی فرآیندهای غذایی و کنترل کیفیت : در این حوزه از الگوریتم ژنتیک برای بهینه کردن عملیات کنترل کیفیت و بهبود فرآیند تولید مواد غذایی استفاده میشود

 
کاربردهای الگوریتم ژنتیک

۱- قابلیت بهینه سازی عملیات تولید

۲- توانایی بهینه سازی شبکه های برق قدرت

۳- قابلیت بهینه سازی مسائل توزیع بار

۴- توانایی پیدا کردن الگوی های مناسب در داده کاوی

 

متلب پروژه در حوزه های زیر نیز میتواند مشاوره تخصصی به شما ارائه بدهد.(میتوانید مقالات زیر را مطالعه نمایید.)

انجام پروژه pso

انجام پروژه الگوریتم های تکاملی

انجام پروژه الگوریتم فرا ابتکاری

 

مراحل انجام پروژه الگوریتم ژنتیک در متلب پروژه

    ارسال پروژه از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
    بررسی دقیق و کارشناسی پروژه الگوریتم ژنتیک  وسط مجریان گروه متلب پروژه.
    اعلام هزینه و قیمت پروژه الگوریتم ژنتیک براساس میزان بودجه پرداختی کاربر.
    موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه.
    شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر.
    ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار.
    اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه.
    ارسال پروژه الگوریتم ژنتیک توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی ۷۲ ساعته برای رفع اشکال.
    در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.

 

سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک با آموزش کامل

بسیاری از کاربران که به سایت متلب پروژه مراجعه می نمایند یک سوال اساسی در ذهن آنها وجود دارد که آیا سفارشی که من ثبت میکنم شامل گزارش می باشد ؟
 پروژه رسالت کاری خود را بر انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با ارائه گزارش کامل قرار داده است و حالت آموزش محور را در پروژه های خود گنجانده است و طوری سفارش انجام میشود که کاربر به صورت کامل در روند انجام پروژه خود قرار بگیرد انگار خوده مشتری سفارش خود را انجام داده است.

 

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

ضمانت در پروژه الگوریتم ژنتیک به چه صورت است ؟

انجام پروژه در موسسه متلب پروژه با توجه به بهره گیری از اساتید ممتاز که تجربه و تخصص بالا در حوزه پروژه الگوریتم ژنتیک دارند قرار داده میشود به صورت تضمینی است و این تضمین کیفیت تا رضایت مندی کامل مشتری ادامه خواهد داشت.

 

زمان تحویل پروژه الگوریتم ژنتیک چگونه تعیین می‌شود ؟

زمان درست و به موقع تحویل پروژه یکی از خواسته های اصلی مشتریان است موسسه متلب پروژه با داشتن صدها کارشناس حرفه ای و مجرب زمان بندی دقیق و درستی از خواسته شما برآورد کرده و تمام تلاش خود را در تحویل به موقع پروژه الگوریتم ژنتیک خواهد کرد.

 

آیا امکان کنسل کردن پروژه الگوریتم ژنتیک وجود دارد ؟

امکان کنسل کردن پروژه پس از شروع به کار انجام پروژه الگوریتم ژنتیک منوط به موافقت با مجری انجام کار می باشد در صورت موافقت کارشناس انجام کار میتواند سفارش به صورت دو طرفه لغو شود.

 

امکان برقراری ارتباط مستقیم میان مشتری و مجری الگوریتم ژنتیک

در بسیاری از تماس هایی که با موسسه متلب پروژه برای ثبت سفارش گرفته میشود این سوال توسط مشتری پرسیده میشود که آیا میشود با مجری پروژه الگوریتم ژنتیک در ارتباط باشیم ؟ با توجه به تجربه چندین ساله متلب پروژه در برقراری ارتباط مستقیم امکان برقراری ارتباط مجری و مشتری وجود ندارد و فقط از طریق موسسه با مجری در ارتباط هستید در صورت برقراری ارتباط مستقیم دیگر سیستم پشتیبانی سایت متوجه انجام پروژه شما نخواهد بود

 

نحوه اعتماد در پروژه های الگوریتم ژنتیک به موسسه متلب پروژه

 پروژه یک کسب و کار آنلاین و دارای مجوز های لازم برای فعالیت در این حوزه می باشد و با داشتن نماد اعتماد الکترونیکی در پروژه دانشجویی الگوریتم ژنتیک تونسته است اعتماد شما عزیزان را جلب نماید

 

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

زمان پشتبانی از پروژه های الگوریتم ژنتیک انجام شده :

زمان پشتیبانی از پروژه الگوریتم ژنتیک موسسه متلب پروژه ۷۲ ساعت بعد تحویل پروژه می باشد و در این زمان مشتری می‌تواند به صورت کامل سفارش خود را بررسی کرده و در صورت داشتن ایراد مشکلات خود را ارسال کرده تا برای مجری انجام کار ارسال شود.

 

نحوه پیگیری سفارش ثبت شده الگوریتم ژنتیک

پس از ثبت سفارش کارشناسان متلب پروژه هم‌ از طریق شماره های پشتیبانی و هم از طریق برقراری ارتباط با شبکه های اجتماعی امکان پیگیری سفارش را برای مشتریان خود فراهم کرده است

 

نحوه قیمت گذاری در پروژه الگوریتم ژنتیک به چه صورت می باشد ؟
انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک توسط کادری از متخصصان ممتاز در رابطه با الگوریتم های مختلف، که گرد هم آمده اند و توانایی انجام پروژه های الگوریتمی در نرم افزار های مختلف به خصوص متلب را دارا می باشند .

شما می توانید انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک در متلب و یا  نرم افزارهای دیگر را با خیالی آسوده از کیفیت بالا و هزینه مناسب به پروژه سرا بسپارید.
روش های ثبت سفارش انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک به پروژه سرا:
ثبت سفارش با تلگرام   
ثبت سفارش با واتساپ   
ثبت سفارش با سروش   
ثبت سفارش با فرم سایت   
تعریف الگوریتم ژنتیک

الگوریتم‌های ژنتیک (به انگلیسی: Genetic algorithm) تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی مدل، ریاضی و مسائل جستجو است.

الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکاملی است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت، جهش زیست‌شناسی و اصول انتخابی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌شود. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند.

در مدل‌سازی الگوریتم ژنتیک یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند.الگوریتم ژنتیک یک روش مبتنی بر انتخاب طبیعی برای حل مسائل بهینه‌سازی مقید و نامقید  می‌باشد. انتخاب طبیعی فرایندی است که ناشی از جهش بیولوژیکی است.

الگوریتم ژنتیک دائما در حال اصلاح جمعیتی از راه حل هاست. در هر گام الگوریتم ژنتیک به طور تصادفی یک زوج از جمعیت کنونی را به عنوان والدین نسل بعدی انتخاب می‌کند و از آن‌ها برای تولید فرزندان نسل بعد استفاده می‌کند. در طی نسل‌های متمادی جمعیت به سمت یک راه حل بهینه جهش پیدا می‌کند.

می‌توان از الگوریتم ژنتیک برای حل بسیاری از مسائل بهینه سازی که قابل حل توسط الگوریتم‌های بهینه‌سازی استاندارد نیستند استفاده نمود. از الگوریتم ژنتیک می توان برای حل مسائلی که تابع هدف بصورت ناپیوسته، مشتق ناپذیر و تصادفی و غیرخطی است استفاده نمود.
★★★★★ 5/5
پروژه های انجام شده الگوریتم ژنتیک توسط پروژه سرا
تعدادی از پروژه های انجام شده در زمینه ی الگوریتم ژنتیک

    الگوریتم ژنتیک در پایتون

    الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی

    الگوریتم ژنتیک چند هدفه

    مقاله ی الگوریتم ژنتیک

    الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی سیستم های غیر خطی

    پیاده سازی الگوریتم ژنتیک

    کد الگوریتم ژنتیک در متلب

    پروژه سودوکو با الگوریتم ژنتیک در متلب

    پروژه الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوعی

    تحلیل آماری SPSS با پروژه الگوریتم ژنتیک

    پروژه الگوریتم ژنتیک 8 وزیر

    پروژه الگوریتم ژنتیک در R

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

    الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی سیستم های خطی

    انجام پروژه متلب MATLAB با الگوریتم ژنتیک در زمینه های مختلف

و انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک درخواستی شما متقاضیان گرامی نیز پذیرفته می شود.
انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک
چگونه پروژه ی الگوریتم ژنتیک خود را انجام دهم؟

انجام پروژه ی الگوریتم ژنتیک در پروژه سرا توسط متخصصین ممتاز در رابطه با الگوریتم های مختلف که گرد هم آمده اند و توانایی انجام پروژه های الگوریتمی در نرم افزار های مختلف به خصوص متلب را دارا می باشند، آماده جهت انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با بالاترین کیفیت و مناسب ترین قیمت می باشند. برای انجام پروژه ی الگوریتم ژنتیک کافیست سفارش انجام پروژه خود را به کارشناسان پروژه سرا ارسال نمایید؛ کارشناسان، پروژه ی الگوریتم ژنتیک شما متقاضیان گرامی را بررسی می نمایند و سپس مشاوره لازم جهت انجام پروژه تان را خدمتتان ارائه می نمایند.
تعرفه سفارش انجام پروژه ی الگوریتم ژنتیک چقدر می باشد?

انجام پروژه ی الگوریتم ژنتیک توسط متخصصین ممتاز در رابطه با الگوریتم های مختلف در پروژه سرا انجام می پذیرد، تعرفه انجام پروژه ی الگوریتم ژنتیک با توجه به نوع پروژه، مدت زمان انجام آن و برخی مسائل دیگر متغیر می باشد. لذا باید توسط کارشناسان گروه بررسی و تعیین هزینه شود. ژنتیک Genetic algorithm چیست؟

در بسیاری از موارد، از الگوریتم‌های ژنتیک به عنوان الگوریتم‌های «بهینه‌ساز تابع» (Function Optimizer) یاد می‌شود؛ یعنی، الگوریتم‌هایی که برای بهینه‌سازی «توابع هدف» (Objective Functions) مسائل مختلف به کار می‌روند. البته، گستره کاربردهایی که از الگوریتم ژنتیک، برای حل مسئله در دامنه کاربردی خود استفاده می‌کنند، بسیار وسیع است.

پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک، معمولا با تولید جمعیتی از کروموزوم‌ها (جمعیت اولیه از کروموزوم‌ها در الگوریتم‌های ژنتیک، معمولا تصادفی تولید می‌شود و مقید به حد بالا و پایین متغیرهای مسأله هستند) آغاز می‌شود. در مرحله بعد، ساختارهای داده‌ای تولید شده (کروموزوم‌ها) «ارزیابی» (Evaluate) می‌شوند و کروموزوم‌هایی که به شکل بهتری می‌توانند «جواب بهینه» (Optimal Solution) مسأله مورد نظر (هدف) را نمایش دهند، شانس بیشتری برای «تولید مثل» (Reproduction) نسبت به جواب‌های ضعیف‌تر پیدا می‌کنن
 

انجام پروژه های طراحی الگوریتم

انجام پروژه های رشته شیمی

انجام پروژه های مهندسی پزشکی

 
برای انجام پروژه الگوریتم ژنتیک باید چه کار کنم ؟

با توجه به تجربه چندین ساله موسسه همیارپروژه در انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک Genetic algorithm و داشتن ده ها مجری و استاد توانمند در این حوزه، میتوانیم به شما تضمین دهیم که هرگونه پروژه بزرگ و کوچک در زمینه الگوریتم ژنتیک را میتوانیم برایتان انجام دهیم.کافیست یکبار امتحان کنید. در نتیجه جهت سفارش انجام پروژه الگوریتم ژنتیک، باید سفارش الگوریتم ژنتیک خود را از طریق لینک های زیر ثبت نمایید و یا با شماره تماس های ذکر شده در سایت، تماس حاصل نمایید.

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک
چرا پروژه الگوریتم ژنتیک خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟

گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۸ ساله در انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک Genetic algorithm و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ مطمئن ترین گزینه برای سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک شما عزیزان می باشد. همیارپروژه با دارا بودن نماد اعتماد الکترونیک و همچنین ثبت شده در ستاد ساماندهی سایتهای اینترنتی کشور مجوز فعالیت خود را بصورت قانونی کسب نموده و خیال شما را از بابت اطمینان و اعتماد راحت کرده است.
زمان انجام پروژه الگوریتم ژنتیک چقدر خواهد بود؟

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.
قیمت سفارش انجام پروژه الگوریتم ژنتیک چقدر است و چگونه تعیین می شود ؟

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

ک وب سایت مناقصه ای است.یعنی با داشتن صدها مجری متخصص برای سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک بهترین قیمت را بر اساس رزومه مجری و زمان پروژه برای کارفرمای گرامی انتخاب می کند و درصورت موافقت هزینه توسط کارفرما پروژه را به مجری می سپارد و آن را مدیریت می کند تا رضایت مشتری عزیز را کسب نماید.
کیفیت در پروژه الگوریتم ژنتیک به چه صورت خواهد بود ؟

کیفیت در انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک از اصلی ترین اهداف گروه همیار پروژه می باشد. بالاترین کیفیت در پروژه همواره هدف وده است.به دلیل داشتن مجریان و متخصصان با تجربه کیفیت پروژه ها بالا بوده تا کارفرما بتواند با خیال راحت برون سپاری کند و بعداز دریافت نیر با توجه به داشتن گزارش در اغلب پروژه های درخواستی پروژه را خوب متوجه شود و بتواند آن را ارائه دهد.
مراحل انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    ارسال پروژه الگوریتم ژنتیک برای ما توسط مسیرهای ذکر شده در سایت.
    ارسال پروژه شما توسط ما برای مجریان مرتبط با پروژه.
    پیشنهاد و تعیین بهترین قیمت و زمان .
    درصورت موافقت شما اخذ نصف هزینه ابتدای کار از شما.
    در جریان گذاشتن شما طی مراحل انجام پروژه تان.
    ارسال نتایج برای شما پس از پایان پروژه تان از طریق فیلم و عکس.
    اخذ مابقی هزینه از شما درصورت تاییدتان.
    ارسال فایل نهایی پروژه برای شما.
    مهلت ۷۲ ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت اشکال و ایراد، اطلاع به ما جهت رفع آن.

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

انتخاب بهترین محقق برای پروژه الگوریتم ژنتیک :

مهمترین بخش سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک شما انتخاب یک محقق کاربلد و حرفه ای الگوریتم ژنتیک با توجه موضوع و شرایط پروژه شما می باشد.ما به دلیل داشتن صدها مجری متخصص الگوریتم ژنتیک در مباحث و رشته های مختلف و همچنین تجربه چندین ساله کار با برنامه نویسان و مجریان الگوریتم ژنتیک می دانیم که پروژه شما را کدام محقق قادر به انجام آن است و نیازی به آزمون و خطای انجام پروژه توسط سایر محققین نیست.پس مطمئن باشید بهترین محقق و در عین حال کمترین قیمت پیشنهادی را برای کارتان درنظر خواهیم گرفت.
تضمین پشتیبانی در انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک :

گروه همیارپروژه با داشتن سابقه ای چندین ساله در انجام الگوریتم ژنتیک تجربه ای گرانبها از انتظارات و خواسته های کارفرمایان محترم کسب نموده است.یکی از مهمترین این خواسته ها “تضمین پشتیبانی” بعد از انجام پروژه الگوریتم ژنتیک است.همیارپروژه بعداز انتخاب بهترین محقق (مجری) برای پروژه الگوریتم ژنتیک پروژه شما را بصورت مرحله به مرحله مدیریت می کند و هر جا که نیاز باشد شما را در جریان کم و کیف وضعیت پروژه قرار می دهد.بعداز انجام پروژه و تحویل آن به شما سایت هر گونه ایراد و اصلاحی که شما مشتری محترم از پروژه تحویل داده شده به ما اطلاع دهید را مورد بررسی قرار داده و ایرادات را برطرف می نماید و تا اخذ رضایت شما پشتیبانی از پروژه تان را ادامه خواهد داد.
نحوه سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک :

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک

گروه آریاپروژه با  داشتن ده ها مجری متخصص و با تجربه این امادگی دارد که تمامی سفارشات مربوط به حوزه ی الگوریتم ژنتیک را با بهترین کیفیت تحویل شما  عزیزان نماید.ما به شما اطمینان خاطرمیدهیم مطمئن ترین مکان را برای انجام پروژه های خود انتخاب کرده اید. آریاپروژه با داشتن صد ها مجری با تجربه و تحصیل کرده در زمینه انجام پروژه الگوریتم ژنتیک قادر به انجام تمامی پروژه های الگوریتم ژنتیک میباشد.

پروژه های الگوریتم ژنتیک در آریا پروژه به صورت کاملا دقیق و کامل و مناسب ترین قیمت انجام میشود. آریا پروژه به شما، این اطمینان را میدهد که بهترین کیفیت را در انجام پروژه ،تحویل شما عزیزان نماید. تمام مطالبی که کارفرما ارسال میکند به منزله قرار داد فی مابین هستش و سایت
الگوریتم ژنتیک چیست؟

الگوریتم‌های ژنتیک (به انگلیسی: Genetic algorithm) تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی مدل، ریاضی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکاملی است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت، جهش زیست‌شناسی و اصول انتخابی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌شود. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند. در مدل‌سازی الگوریتم ژنتیک یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند.
کاربرد های الگوریتم ژنتیک:

الگوریتم ژنتیک یک الگوریتم محاسباتی است که الهام گرفته از فرایند تکامل در طبیعت و اصول بیولوژیکی تکامل است. این الگوریتم برای حل مسائل بهینه‌سازی و جستجوی بهینه مورد استفاده قرار می‌گیرد. برخی از کاربردهای رایج الگوریتم ژنتیک عبارتند از:

۱٫ بهینه سازی تابع: الگوریتم ژنتیک برای یافتن مقادیر بهینه تابع‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. این می‌تواند در مسائل مهندسی، مهندسی صنایع، مهندسی نرم‌افزار و سایر زمینه‌های بهینه‌سازی کارآمد باشد.

۲٫ طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی: الگوریتم ژنتیک می‌تواند در طراحی و بهبود سیستم‌های هوش مصنوعی مانند شبکه‌های عصبی، منطق فازی و سیستم‌های تصمیم‌گیری مورد استفاده قرار بگیرد.
انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک
آریا پروژه چه نوع پروژه الگوریتم ژنتیک را میتواند انجام دهد؟

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک در پایتون

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک چند هدفه

انجام پروژه های مقاله ی الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه های پیاده سازی الگوریتم ژنتیک
خدمات مشابه آریا پروژه:

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با پایتون

انجام پروژه های طراحی الگوریتم

انجام پروژه های مهندسی شیمی

انجام پروژه های مهندسی پزشکی
پروژه آماده الگوریتم ژنتیک:

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

در صورتی که از لحاظ زمان و هزینه با مشکل مواجه هستید میتوانید به آرشیو پروژه های آماده الگوریتم ژنتیک در سایت آریا پروژه سر بزنید و پروژه ای که مدنظر دارید را از طریق سبد خرید خریداری کنید. اگر با مشکل مواجه شدید میتوانید با شماره ۰۹۱۲۵۰۱۳۰۹۴ تماس حاصل فرمایید تا مشکل شما را بر طرف نماییم.
زمان انجام پروژه الگوریتم ژنتیک در آریا پروژه :

آریا پروژه برای انجام پروژه الگوریتم ژنتیک طبق زمان شما عمل میکند یعنی شما عزیزان زمان پروژه را برای ما تعیین میکنید  و تیم آریا پروژه تمام تلاش خود را میکند که طبق زمانبندی شما پروژه را تحویل دهد . اگر زمان ندارید برای انجام پروژه میتوانید در آریا پروژه سفارش پروژه فوری دهید .برای انجام پروژه فوری در آریا پروژه هر چه سریع تر اطلاعات پروژه خود را برای ما ارسال کنید تا در اسرع وقت پروژه شما پیگیری شود.
سفارش پروژه خود را چرا به تیم آریا پروژه بسپاریم؟

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با تضمین کیفیت

تضمین محرمانه بودن پروژه شما

پرداخت دو مرحله ای

رفع ایرادات پروژه بعد از تحویل پروژه

پشتیبانی ۷۲ ساعته بعد از تحویل پروژه و رفع ایرادات و ویرایش احتمالی

تسویه با مجری بعد از تایید کارفرما انجام میشود
چگونه با آریا پروژه در انجام پروژه الگوریتم ژنتیک همکاری کنیم؟

برای همکاری در انجام پروژه الگوریتم ژنتیک و سایر پروژه ها با آریا پروژه میتوانید به صفحه همکاری با ما مراجعه کرده قوانین را مطالعه کرده و رزومه خود را برای ما ارسال کنید.تا ما در اسرع وقت رزومه شما را بررسی و هر چه زودتر به درامد زایی برسید.
چگونه پروژه الگوریتم ژنتیک را در آریا پروژه ثبت کنیم:

شما عزیزان میتوانید پروژه الگوریتم ژنتیک خود را در پیام رسان های ایتا ، روبیکا ، واتساپ و تلگرام ارسال کرده تا به سرعت پروژه پیگیری شود.

آیدی تلگرام : mnik60@
م ژنتیک با کیفیت بالا توسط متخصصان و پروژه انجام می‌شود که شما می‌توانید سفارش انجام پروژه الگوریتم ژنتیک خود را با متلب پایتون به صورت ساده و سریع در انتهای این صفحه ثبت سفارش انجام دهید همچنین برای ثبت سفارش سریع می تواند کد کیو آر آخرین صفحه را در دوربین خود اسکن کنید تا وارد صفحه سفارش پروژه در مجموعه‌ رایا پروژه شوید.

 
آشنایی با الگوریتم ژنتیک

 

الگوریتم ژنتیک را یک الگوریتم محاسباتی است که برای بهینه سازی و تغییرات بهتر در مسائل مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم به صورت تصادفی و با استفاده از قوانین طبیعی ژنتیک، مسئله را حل می‌کند. در این الگوریتم، یک جمعیت از رشته‌های ژنتیکی تولید می‌شود، که هر یک از آن‌ها یک حل ممکن برای مسئله است. سپس با انجام عملیاتی مانند ترکیب، جهش و انتخاب، جمعیت به سمت بهینه‌تر شدن حل‌ها حرکت می‌کنند.

برای فهمیدن بهتر الگوریتم ژنتیک، می‌توانیم به مثال زیر توجه کنیم. فرض کنید که می‌خواهیم مسئله پیدا کردن یک رشته با طول ۱۰ با قابلیت شامل حروف الفبا را حل کنیم. در این حالت، هر رشته می‌تواند شامل حروف الفبا باشد و با استفاده از الگوریتم ژنتیک، سعی می‌کنیم بهترین رشته را پیدا کنیم.

شما در این الگوریتم ابتدا یک جمعیت اولیه از رشته‌های تصادفی، با طول ۱۰ تولید می‌شودو  سپس با استفاده از قوانین ژنتیک، مانند ترکیب و جهش، رشته‌های جدیدی تولید می‌شوند. در انتها، با استفاده از یک تابع ارزیابی، بهترین رشته از میان رشته‌های تولید شده انتخاب می‌شود.

 
انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با پایتون

 

شما عزیزان میتوانید انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک خود را با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون در مجموعه رایا پروژه ثبت سفارش انجام دهید و با بهترین کیفیت خروجی پروژه برای شما در زمانی که مارنی فرمایید ارسال شود

 
انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با متلب

 

همچنین شما می‌توانید انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب را همین الان از طریق گزینه سفارش پروژه در این صفحه وجود دارد سفارش انجام دهید تا همکاران ما با شما در ارتباط باشد و توضیحات کامل پروژه را بررسی کنند.

 
خدمات رایا پروژه در انجام پروژه الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با پایتون

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با متلب

مشاوره تمامی  پروژه الگوریتم ژنتیک

 
انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک

الگوریتم ژنتیک (به انگلیسی: Genetic Algorithm)، (با نماد اختصاری 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. این الگوریتم برای اولین بار توسط جان هالندمعرفی شد.

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

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.

این الگوریتم‌ها از بخش‌های زیر تشکیل می‌شوند: تابع برازش – نمایش – انتخاب – تغییر (منبع: ویکی پدیا)

کارشناسان گروه 1.2.3 پروژه آمادگی دارند انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک شما را به عهده گرفته و آن را با بهترین کیفیت ، مناسب ترین قیمت و در کوتاه ترین زمان تحویل نمایند.
انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک

سایر موارد قابل انجام:

    پروژه شبیه سازی با متلب
    پروژه های پردازش تصویر
    پروژه های هوش مصنوعی


ژنتیک (GA : Genetic algorithm )

نگاه به طبیعت همواره الهام بخش بشر برای حل مسائلی که با آن مواجه می‌شود، بوده است. یکی از روش‌ های حل مسائل بدون اینکه درگیر پیچیدگی ذات مسائل شد، استفاده از الگوریتم ژنتیک است. الگوریتم ژنتیک یکی از الگوریتم‌های پرکاربرد و شناخته شده در عمل بهینه‌سازی است. این الگوریتم بر گرفته از نظریه تکامل داروین می‌باشد، که در آن افراد قوی تر و برازنده تر شانس بیشتری برای تولید و گسترش نسل خود دارند. بر همین اساس آقای جان هنری هلند در سال ۱۹۷۵ میلادی الگوریتمی نوین ارائه داد، که تحت عنوان الگوریتم ژنتیک شناخته شد. گرچه این الگوریتم در ابتدای کار صرفا برای بهینه سازی های باینری بوده است، اما بعدها شکل بهبود یافته آن برای حل مسائل گسترده ای به کار رفت. و هم چنان یکی از الگوریتم‌ های بهینه سازی پرطرفدار بین محققان می‌باشد. الگوریتم ژنتیک با توجه به عملگرهایی که دارد، به خوبی می‌تواند برای مسائل بهینه‌ سازی پیوسته و گسسته به کار رود.

روند اجرای GA که پایه الگوریتم‌ های تکاملی است به صورت شکل ۱ زیر است:
انجام پروژه الگوریتم ژنتیکشکل ۱: چرخه‌ی الگوریتم‌های تکاملی
اجزای اصلی Genetic algorithm به صورت زیر است

_ بازنمایی محیط
_ تابع ارزیابی
_ جمعیت (مجموعه‌ای از جواب‌ها)
_ فرآیند انتخاب والدین
_ عملگرهای ایجاد تنوع (تولید نسل)
_ فرآیند انتخاب زنده‌ها (انتخاب افراد بهتر جهت ساخت نسل بعد)
_ شرط توقف
سازماندهی ژنتیک

منظور از سازماندهی ژنتیک نحوه ی ارائه راه حل ها /افراد در روش های محاسبات تکاملی می باشد.سازماندهی ژنتیک نحوه ی نمایش ، رفتار و کیفیت فیزیکی هر یک از افراد را مشخص می کند.تفاوت در سازماندهی ژنتیک یکی از معیارهای تمایز بین روش های مختلف محاسبات تکاملی می باشد.
الگوریتم ژنتیک از سازماندهی دودویی خطی استفاده می کند.استاندارترین نوع این سازماندهی استفاده از یک آرایه از بیت ها می باشد.البته می توان از یک آرایه از سایر انواع داده نیز استفاده نمود.یکی از مزایای این نوع سازماندهی مشخص بودن محدوده کروموزوم ها به علت اندازه ثابت آنها می باشد.این امر باعث تسهیل عملیات تلفیق می شود.البته می توان در سازماندهی الگوریتم های زنتیک از ساختارهایی با طول متغیر استفاده نمود که این کار پیاده سازی تلفیق را بسیار پیچیده می سازد.

برخی از روش هایی معمول مورد استفاده در سازماندهی ژنتیک عبارتند از:

    آرایه ها دودویی
    درخت ژنتیک
    درخت تجزیه
    درخت دودویی
    زبان طبیعی

انواع الگوریتم های ژنتیک

    الگوریتم های ژنتیک ترکیبی
    الگوریتم های ژنتیک موازی
    الگوریتم های ژنتیک هیبرید
    الگوریتم های ژنتیک خودسازمان
    الگوریتم های ژنتیک خودسازمان یکپارچه شده (Integrated Adaptive GA)
    الگوریتم های ژنتیک آشفته
    الگوریتم های ژنتیک زایشی (GGA)
    الگوریتم های ژنتیک حالت دائمی (SSGA)

مزایا استفاده از الگوریتم ژنتیک

برخی از مزایای GA عبارتند از:

    GA به سرعت می تواند یک مجموعه بزرگ از راه حل ها را پویش نماید.همچنین راه حل های بد ف تاثیر منفی ای بر روی راه حل نهایی نداشته وبه آسانی حذف می شوند.
    طبیعت الگوریتم ژنتیک به گونه ای است که نیازی به دانستن هیچ قاعده ای در ارتباط با مساله موردنظر ندارد وتنها با قواعد داخلی خودش عمل می کند.بنابراین شانس بیشتری نسبت به روش های بهینه سازی محلی برای یافتن نقطه ی بهینه سراسری خواهد داشت.
    در این روش هیچ نیازی به خطی سازی مسئله وجود ندارد.
    در این روش نیازی به محاسبه مشتقات جزئی ندارد.
    در این روش نمونه های بیشتری از مدل های محتمل تر نسبت به مدل های غیرمحتمل ساخته می شود.

برخی از کاربردهای GA ( Genetic algorithm ) :

_ حل مساله ۸ وزیر
_ انتخاب ویژگی برای طبقه بندی و رگرسیون
_ بهینه‌ سازی توابع مهندسی
_ بهینه سازی مسائل گسترده ریاضی و مهندسی
_ بهینه سازی شبکه‌ های عصبی
_ کاهش ابعاد مجموعه داده ها
_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2013
_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2012
_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2014
_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2015
_ حل مسائل زمانبندی با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
_ مسئله فروشنده دوره گرد با الگوریتم ژنتیک
_ پیدا کردن مینیمم تابع اکلی (Ackley)
یست؟

الگوریتم ژنتیک Genetic Algorithm که مخفف آن GA می باشد یک نوع تکنیک جستجو می باشد.

این الگوریتم با جستجو در علم کامپیوتری هدفش آن است که پاسخ مسئله را چه دقیق و چه به صورت تقریبی به دست بیاورد و برای بهینه سازی و مسائل جستجو بیشتر استفاده می شود. در کل از الگوریتم ژنتیک در بهنیه سازی بیشتر استفاده می شود.

این الگوریتم از نوع خاصی از الگوریتم های تکاملی ات که با استفاده از وراثت و جهش که همان علم های پزشکی و زیست شناسی است عمل می کند.

الگوریتم ژنتیک یک بحث بسیار مورد توجه در علم امروزه است که در بسیاری از بهینه سازی ها از آن استفاده می شود. در کل الگوریتم ژنتیک چهار بخش است: 1.تابع برازش 2.نمایش 3.انتخاب 4.تغییر.

پروژه های انجام شده:

برخی از نمونه پروژه های انجام شده در زمینه ی الگوریتم ژنتیک در متلب و یا نرم افزار دیگر:

    الگوریتم ژنتیک در پایتون
    الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی
    الگوریتم ژنتیک چند هدفه
     الگوریتم ژنتیک
    الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی سیستم های غیر خطی
    پیاده سازی الگوریتم ژنتیک
    کد الگوریتم ژنتیک در متلب
    پروژه سودوکو با الگوریتم ژنتیک در متلب
    پروژه الگوریتم ژنتیک در هوش مصنوع
    تحلیل آماری SPSS با پروژه الگوریتم ژنتیک
    پروژه الگوریتم ژنتیک 8 وزیر
    پروژه الگوریتم ژنتیک در R
    الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی سیستم های خطی
    انجام پروژه متلب MATLAB با الگوریتم ژنتیک در زمینه های مختلف

الگوریتم‌های ژنتیک (به انگلیسی: Genetic algorithm) تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی مدل، ریاضی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکاملی است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت، جهش زیست‌شناسی و اصول انتخابی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌شود. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند. در مدل‌سازی الگوریتم ژنتیک یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند.(منبع ویکی پدیا)

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب
آریا پروژه چه نوع پروژه های الگوریتم ژنتیک رامیتواند انجام دهد؟

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک در پایتون

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک چند هدفه

انجام پروژه های مقاله ی الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه های پیاده سازی الگوریتم ژنتیک

 
فعالیت های دیگر آریا پروژه

انجام پروژه های متلب

انجام پروژه های پایتون

انجام پروژه های سالیدورکس

انجام پروژه هوش مصنوعی

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

انجام پروژه های سی شارپ

و انواع پروژه های دیگر…
مراحل انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب در آریاپروژه به چه صورت خواهد بود؟

    در ابتدا پروژه های  الگوریتم ژنتیک با متلب از مسیرهای ذکر شده در سایت برایمان ارسال کنید.
      مجریان و کارشناسان آریاپروژه در کوتاه ترین زمان پروژه شما  را بررسی کرده و زمان و قیمت ر اعلام میکنند.
    درصورت موافقت شما نصف هزینه ابتدای کار دریافت میشود.
    ما در طول انجام پروژه،مراحل پیشرفت پروژه را به اطلاع شما عزیزان میرسانیم.
    پس از پایان پروژه تان ما نتایج رااز طریق فیلم و عکس به اطلاع شما میرسانیم.
    درصورت تایید شما مابقی هزینه دریافت میشود.
     و در انتها ارسال فایل نهایی پروژه برای شما عزیزان.
    مهلت ۷۲ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت عدم اشکال و ایراد، با مجری تسویه میشود.

 
نحوه سفارش پروژه های  الگوریتم ژنتیک با متلب در آریاپروژه

کارشناسان آریاپروژه با ارائه مشاوره رایگان در انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب از ابتدای پروژه در کنار شما عزیزان خواهند بود و با دادن آموزش هدفمند شما را از سایت های دیگر بی نیاز خواهد کرد.
 انجام پروژه الگوریتم ژنتیک در با متلب matlab پروژه های بهینه سازی دانشجویی برنامه نویسی کد نویسی الگوریتم ژنتیک تک هدفه چند هدفه ga genetic algorithm nsga ii nsga2 nrga moga در با متلب matlab شبیه سازی تبرید(simulated annealing) بهینه سازی ازدحام ذرات(particle swarm optimization) یا pso بهینه سازی کلونی مورچگان(ant colony optimization) یاaco جستجوی ممنوع(tabu search) یاts الگوریتم رقابت استعماری(imperialist competitive algorithm) یاica , تمام الگوریتم های فرا ابتکاری تکاملی بهینه سازی

انجام پروژه های برنامه نویسی matlab متلب انجام پروژه های متلب انجام پروژه matlab انجام پروژه مهندسی صنایع برق الکترونیک مکانیک عمران و … تدریس خصوصی انجام پروژه cplex gams lingo انجام پروژه بهینه سازی درمتلب matlab انجام پروپزال پایان نامه ارشد دکتری تدریس خصوصی الگوریتم های ژنتیک الگوریتم های بهینه سازی مطلب انجام سفارش پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی متلب matlab مطلب نرم افزار متلب سیمولینک simulink و شبکه های عصبی و منطق فازی انجام پروژه برنامه نویسی با مطلب متلب matlab نرم افزار دانشجویی- کدنویسی آموزش تدریس مطلب matlab انجام پروژه متلب برق قدرت انجام پروژه متلب فازی انجام پروژه متلب مکانیک انجام پروژه های برنامه نویسی دانشجویی انجام پروژه های برنامه نویسی matlab انجام پروژه های برنامه نویسی c# انجام پروژه های برنامه نویسی حرفه ای ای اس پی asp php java‌ جاوا delphi ++c visual c assembly #c visual basic omnet opnet linux oracle mysql sqlserver ‌ لینوکس
PSO

بسیار مشاهده می شود که دانشجویان یا کارکنان برخی از ارگان ها در انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO دچار مشکل می شوند، علت این امر می تواند ناشی از عدم تسلط کافی بر این موضوعات باشد. در چنین شرایطی توصیه می شود ریسک نکنید و پروژه های خود را به افراد حرفه ای در این زمینه بسپارید.

الگوریتم ژنتیک هم مانند الگوریتم فرا ابتکاری تکنیکی برای بدست آوردن جواب تقریبی مسائل بهینه سازی است. این الگوریتم از تکنیک های زیست شناسی مانند جهش و وراثت برگرفته شده است و به همین علت به آن ژنتیک می گویند. الگوریتم ژنتیک را می توان در دسته الگوریتم های تکاملی قرار دارد، زیرا با تلفیق چند راه حل به دنبال بدست آوردن یک راه حل کامل است.

الگوریتم PSO همان الگوریتم تجمع ذرات است. همانطور که از نامش پیداست این الگوریتم مبتنی بر تجمع تعدادی از ذرات است. البته منظور از ذره تنها موجودات ریز نیست، به عنوان مثال در این الگوریتم به الگوی حرکت دسته جمعی ماهیان، پرندگان و …. توجه شده و بر اساس یک الگوریتم برای حل مساله نوشته می شود.
کاربرد الگوریتم ژنتیک و PSO

پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO در رشته های مختلفی کاربرد دارند. از الگوریتم ژنتیک می توان برای حل مسائل بهینه سازی در رشته های مختلفی همچون عمران، کشاورزی، پزشکی، مدیریت، اقتصاد و … استفاده نمود. الگوریتم PSO نیز در پخش باز اقتصادی، توزیع و تحول سیستم ها، مسائل بهینه سازی چند هدفه و … به کار برده می شود.   
خدمات مشابه پایاپروژه در زمینه الگوریتم ژنتیک و PSO:

انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری

 انجام پروژه های الگوریتم تکاملی

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با پایتون

انجام پروژه های بهینه سازی با متلب

انجام پروژه های مدلسازی با متلب

 انجام پروژه های سیمولینک
بهترین موسسه برای ثبت سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک و PSO
 ؟

 

ریشه کلمله طراحی الگوریتم از کلمات یونانی گرفته شده است . الگوریتم یک توالی صریح  ، دقیق و بدون مشکل و قابل اجرا می باشد . از لحاظ مکانیکی دارای دستورات اولیه هدفمندی می باشد . در واقع الگوریتم فرمولی است که یک سری فعالیت را انجام می دهد . از طراحی الگوریتم در زمینه های فناوری اطلاعات استفاده می شود . پروژه های الگوریتم با بهترین کیفیت در رایا پروژه.  الگوریتم مجموعه ای از عملیات و کار ها می باشد که حل مسئله ها می پردازد.

 
 هدف از طراحی الگوریتم ها چیست  ؟

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

 

هدف از طراحی الگوریتم حل مسائل و تولید و ایجاد یک خروجی صحیح می باشد .

 
 در طراحی الگوریتم چه موارد و ویژگی هایی باید رعایت شود ؟

 

 ورودی داشته باشد .

خروجی داشته باشد .

 خاتمه پذیر باشد .

 در زمان متناهی قابل اجرا باشد .

 صحیح باشد .

مبهم نباشد .

 کارا باشد .

 قابلیت تعمیم داشته باشد .

 
 در طراحی الگوریتم از چه دستور هایی استفاده می شود  ؟

 

دستورات ورودی

دستورات خروجی

دستورات محاسباتی

دستورات شرطی

دستورات تکرار

 

 با خیال راحت انجام پروژه های طراحی الگوریتم خود را به ما بسپارید .

انجام پروژه الگوریتم

 

 رایا پروژه  با افتخار آماده پذیرفتن و انجام پروژه های  طراحی الگوریتم شما توسط تیم و افرادی متخصص ومجرب وبا تجربه و مهارت چندین ساله در زمینه های مختلف انجام پروژه های طراحی الگوریتم می باشد .

 
 نکات قابل توجه در رابطه با انجام پروژه های طراحی الگوریتم

 

 پروژه های  شما توسط یک تیم پویا وبا تجربه چندین ساله انجام می شود.

 پروژه های   شما با کیفیت عالی و تضمین شده انجام می شود.

پروژه هایشما در کمترین زمان و مناسب ترین قیمت انجام می شود.

 پس از اتمام پروژه های  شما عزیزان ، پروژه شما دارای  48 ساعت پشتیبانی رایگان می باشد.

 
خدمات رایا پروژه در زمینه سفارش پروژه
[e-mail]
09367292276
azsoft.ir
09367292276
صادقی

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک در با متلب matlab ga
انجام پروژه الگوریتم ژنتیک در با متلب matlab پروژه های بهینه سازی دانشجویی برنامه نویسی کد نویسی الگوریتم ژنتیک تک هدفه چند هدفه ga genetic algorithm nsga ii nsga2 nrga moga در با متلب matlab شبیه سازی تبرید(simulated annealing) بهینه سازی ازدحام ذرات(particle swarm optimization) یا pso بهینه سازی کلونی مورچگان(ant colony optimization) یاaco جستجوی ممنوع(tabu search) یاts الگوریتم رقابت استعماری(imperialist competitive algorithm) یاica , تمام الگوریتم های فرا ابتکاری تکاملی بهینه سازی

انجام پروژه های برنامه نویسی matlab متلب انجام پروژه های متلب انجام پروژه matlab انجام پروژه مهندسی صنایع برق الکترونیک مکانیک عمران و ... تدریس خصوصی انجام پروژه cplex gams lingo انجام پروژه بهینه سازی درمتلب matlab انجام پروپزال پایان نامه ارشد دکتری تدریس خصوصی الگوریتم های ژنتیک الگوریتم های بهینه سازی مطلب انجام سفارش پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی متلب matlab مطلب نرم افزار متلب سیمولینک simulink و شبکه های عصبی و  منطق فازی  انجام پروژه برنامه نویسی با مطلب متلب matlab نرم افزار دانشجویی- کدنویسی آموزش تدریس مطلب matlab انجام پروژه متلب برق قدرت انجام پروژه متلب  فازی  انجام پروژه متلب مکانیک انجام موضوع الگوریتم ژنتیک

پایانامه کامپیوتر با موضوع الگوریتم ژنتیک از پورتال آموزش و پژوهش دانشگاهیان(پویان) برای دانلود رایگان ارائه شده است. پایانامه کامپیوتر با موضوع الگوریتم ژنتیک را به صورت رایگان و در قالب فایل word دانلود نمایید. دانشجویان رشته مهندسی کامپیوتر می توانند این پایانامه کامپیوتر با موضوع الگوریتم ژنتیک را به صورت رایگان دانلود نمایند.

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.

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

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 پایانامه کامپیوتر با موضوع الگوریتم ژنتیک 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     

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

 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       سازی با الگوریتم ژنتیک -پروژه های ژنتیک-انجام پروژه genetics-پروژه های آماده با الگوریتم ژنتیک-پروژه های بهینه سازی ژنتیک-

گروه هوش مصنوعی azsoftir آماده انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک شما می باشد.این الگوریتم را با استفاده از زبان های برنامه نویسی مختلف مثله متلب -جاوا -سی شارپ-پایتون -… قابل انجام می باشد.

پروژ خود را میتوانید از طریق سایت قسمت ثبت سفارش ثبت کنید یا از طریق ایمیل زیر [e-mail]  یا شماره تماس زیر سفارش خود را ثبت کنید


پروژه هایی که توسط azsoftir در زمینه الگوریتم ژنتیک قابل انجام است :

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب matlab

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک در پایتون python

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با سی شارپ #c

انجام پروژه های بهینه سازی الگوریتم ژنتیک

الگوریتم ژنتیک برای مسائل چند هدفه

پیاده سازی الگوریتم ژنتیک برای حل مسائل غیر خطی

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک R

تعریف الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه های درسی ژنتیک درسی با استفاده از پایتون

الگوریتم ژنتیک یک متد الهام گرفته از طبیعت بر اساس تکامل انسان می باشدبرای حل مسائل بهینه سازی ومبتی بر جستجو مناسب میباشد.الگوریتم ژنتیک مرتبا در حال جهش وتغییر ژن ها (راه حل ها ) می باشد.در هر گام از الگوریتم ژنتیک مجموعه از از یک زوج به عنوان راه حل و والد نسل بعدی انتخاب می شوند آن از آنها برای تولید راه حل های بعدی استفاده می شود.در طی تکرار همین پروسه تولید نسل (راه حل ها )به سمت تولید راه حل بهینه می رود.

از الگوریتم ژنتیک می توان انواعه مختلفی از مسائل بهینه سازی که توسط راه حل های معمولی قابل توسط الگوریتم های بهینه نیستند استفاده کرد. با استفاده از الگوریتم ژنتیک برای حل مسائل غیر خطی وپیچیده هم قابل استفاده می باشد.

الگوریتم ژنتیک که کوتاه شده ی algorithm genetics  که مخفف Ga می باشد در واقع کارکرد اصلی الگوریتم ژنتیک جستجو در مجموعه ی از جواب ها می باشد .الگوریتم ژنتیک الگوریتم تکاملی می باشد با استفاده از ارث بری وموتیشن عمل می کند.

الگوریتم در ژنتیک در اساس در چهار مرحله انجام می شود :

1-تولید نسل اولیه-2-تابع شایستگی3-انتخاب 4- تغییر

مراحل کد نویسی الگویتم ژنتیک

مراحل کدنویسی الگوریتم ژنتیک عبارتند از:

تعریف مسئله: در ابتدا باید مسئله‌ای که قصد حل آن را با استفاده از الگوریتم ژنتیک دارید را تعریف کنید. این شامل تعریف فضای جستجو، تعریف تابع هدف و تعریف محدودیت‌ها است.

تعریف نماینده‌ها: نماینده‌ها نحوه نمایش راه‌حل‌های ممکن برای مسئله را تعیین می‌کنند. برای مثال، در مسئله بهینه‌سازی ترتیب کارت‌ها، می‌توانید هر ترتیب را با یک رشته از اعداد نشان دهید.

تولید جمعیت اولیه: در این مرحله، جمعیت اولیه از راه‌حل‌های تصادفی تولید می‌شود. این جمعیت اولیه معمولاً به صورت تصادفی انتخاب می‌شود.

تابع ارزیابی: در این مرحله، تابع ارزیابی برای هر راه‌حل، کیفیت آن را در مقیاسی مشخص محاسبه می‌کند. این تابع می‌تواند تابع هدف باشد که بر اساس آن کیفیت راه‌حل‌ها محاسبه می‌شود.

انتخاب: راه‌حل‌ها با توجه به کیفیت خود انتخاب می‌شوند. راه‌حل‌هایی که بهترین عملکرد را دارند، بیشترین احتمال انتخاب را دارند. این انتخاب معمولاً به صورت تصادفی انجام می‌شود و راه‌حل‌های بهتر احتمال بالاتری برای انتخاب دارند.

تولید نسل بعدی: در این مرحله، با استفاده از راه‌حل‌های انتخاب شده، نسل بعدی از راه‌حل‌ها تولید می‌شود. این تولید ممکن است شامل عملیات تکثیر، جهش و ترکیب باشد.

تکرار: مراحل 4 تا 6 تا زمانی که شرایط خاتمه الگوریتم برآورده شود، تکرار می‌شوند. این شرایط می‌تواند شامل تعداد تکرارها، تغییر در کیفیت راه‌حل‌ها، یا معیاری دیگر باشد.

خاتمه الگوریتم: وقتی که شرایط خاتمه الگوریتم برآورده شود، الگوریتم پایان می‌یابد و بهترین راه‌حل پیدا شده به عنوان جواب نهایی ارائه می‌شود.

همچنین، در طول این مراحل می‌توانید عملیات‌هایی مانند ترکیب، جهش و تکثیر را انجام دهید تا تنوع راه‌حل‌ها افزایش یابد و به جستجوی بهترین راه‌حل بپردازید.

حل جه مسائلی بهتر است کد نویسی الگویتم ژنتیک

کد نویسی با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیکی می‌تواند برای حل مسائل پیچیده و بهینه‌سازی باشد. الگوریتم‌های ژنتیکی تأثیر زیادی در حل مسائل بهینه‌سازی، جستجوی فضای مسئله، کلاس‌بندی، تخصیص منابع و سایر مسائل دارند. در زیر تعدادی از مسائلی که می‌توان با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیکی حل کرد را بررسی خواهیم کرد:

مسئله بسته‌بندی: الگوریتم‌های ژنتیکی می‌توانند بهینه‌ترین راه حل برای بسته‌بندی اجسام را بر اساس محدودیت‌های مختلف مانند فضای موجود، وزن و اندازه اجسام، به دست آورند.

مسئله عبور راهرو: در این مسئله، الگوریتم‌های ژنتیکی می‌توانند بهینه‌ترین مسیر برای عبور از راهروهای پیچیده را تعیین کنند، به طوری که مسافت و هزینه عبور کمینه شود.

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

مسئله برنامه‌ریزی زمانی: با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیکی می‌توان برنامه‌ریزی زمانی بهینه برای فعالیت‌ها و وظایف را تعیین کرد، به طوری که منابع بهینه استفاده شده و زمان اجرا کمینه شود.

مسئله طراحی ساختار: در این مسئله، الگوریتم‌های ژنتیکی می‌توانند ساختار بهینه‌ای را برای سازه‌ها و سیستم‌ها تعیین کنند، به طوری که مقاومت و کارایی بیشینه و هزینه کمینه شود.

مسئله تولید و تخصیص: با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیکی می‌توان تولید، تخصیص و بهینه‌سازی فرایندها و منابع را در صنایع و سیستم‌های پیچیده انجام داد.

در هر مسئله خاص، الگوریتم ژنتیکی باید با توجه به نوع مسئله و ی: Genetic Algorithm)، (با نماد اختصاری 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. این الگوریتم برای اولین بار توسط جان هالند معرفی شد. انجام پروژه متلب: 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 مسأله استفاده می‌کند. انجام پروژه متلب: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 مسأله 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. انجام پروژه متلب پروژه matlab, پروژه برنامه ریزی مسیر ربات, پروژه برنامه ریزی مسیر ربات ژنتیک, پروژه ربات matlab, پروژه رباتیک matlab, پروژه متلب, پروژه مسیریابی ربات, پروژه مسیریابی ربات matlab, پروژه مسیریابی ربات الگ ادامه در h

ست؟

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 مانند وراثت و جهش استفاده می‌کند.

الگوریتم ژنتیک که به‌عنوان یکی از روشهای تصادفی بهینه یابی شناخته شده, توسط جان هالند در سال ۱۹۶۷ ابداع شده‌است. بعدها این روش با تلاشهای گلدبرگ ۱۹۸۹, مکان خویش را یافته و امروزه نیز بواسطه تواناییهای خویش , جای مناسبی در میان دیگر روشها دارد.
الگوریتمهای ژنتیک معمولاً به عنوان یک شبیه‌ساز کامپیوتر که در آن جمعیت یک نمونهٔ انتزاعی (کروموزومها) از نامزدهای راه‌حل یک مسأله بهینه‌سازی به راه حل بهتری منجر شود، پیاده‌سازی می‌شوند. به طور سنتی راه‌حلها به شکل رشته‌هایی از ۰ و ۱ بودند، اما امروزه به گونه‌های دیگری هم پیاده‌سازی شده‌اند. فرضیه با جمعیتی کاملاً تصادفی منحصر بفرد آغاز می‌شود و در نسلها ادامه می‌یابد. در هر نسل گنجایش تمام جمعیت ارزیابی می‌شود، چندین فرد منحصر در فرایندی تصادفی از نسل جاری انتخاب می‌شوند (بر اساس شایستگیها) و برای شکل دادن نسل جدید، اصلاح می‌شوند (کسر یا دوباره ترکیب می‌شوند) و در تکرار بعدی الگوریتم به نسل جاری تبدیل می‌شود

برای مثال اگر بخواهیم نوسانات قیمت نفت را با استفاده از عوامل خارجی و ارزش رگرسیون خطی ساده مدل کنیم، این فرمول را تولید خواهیم کرد : قیمت نفت در زمان t = ضریب 1 نرخ بهره در زمان t + ضریب 2 نرخ بیکاری در زمان t + ثابت 1 . سپس از یک معیار برای پیدا کردن بهترین مجموعه ضرایب و ثابت‌ها جهت مدل کردن قیمت نفت استفاده خواهیم کرد. در این روش 2 نکته اساسی وجود دارد. اول این که روش خطی است و مسئله دوم این است که ما به جای اینکه در میان “فضای پارامترها” جستجو کنیم، پارامترهای مورد استفاده را مشخص کرده‌ایم.

با استفاده از الگوریتم‌ ژنتیک ما یک ابر فرمول یا طرح، تنظیم می‌کنیم که چیزی شبیه “قیمت نفت در زمان t تابعی از حداکثر 4 متغیر است” را بیان می‌کند.سپس داده‌هایی برای گروهی از متغیرهای مختلف،شاید در حدود 20 متغیر فراهم خواهیم کرد. سپس الگوریتم ژنتیک اجرا خواهد شد که بهترین تابع و متغیرها را مورد جستجو قرار می‌دهد.روش کار الگوریتم ژنتیک به طور فریبنده‌ای ساده،خیلی قابل درک و به طور قابل ملاحظه‌ای روشی است که ما معتقدیم حیوانات آنگونه تکامل یافته‌اند.هر فرمولی که از طرح داده شده بالا تبعیت کند فردی از جمعیتتوضیحات

پروژه شبیه سازی مقاله بخش بندی تصویر با الگوریتم ژنتیک با متلب

در این مقاله شبیه سازی شده، از الگوریتم ژنتیک برای بخش بندی تصویر استفاده شده است که در متلب پیاده سازی شده است.
در این مقاله از الگوریتم ژنتیک برای محاسبه بهترین مقدار حد آستانه برای بخش بندی تصویر استفاده می‌شود. برای هر تصویر با استفاده از عملگرهایcrossover و mutation در الگوریتم ژنتیک، مقادیر حدود آستانه بهینه برای هر مولفه انتخاب می‌شود و سپس به تصاویر صفر و یک تبدیل می‌شوند. در پایان با استفاده از عملگرهای شکل‌شناسی (morphology) ناحیه‌های مورد نظر قطعه‌بندی می‌شوند.

تصویر ground truth یک تصویر باینری است که در آن ناحیه زخم با مقدار 1 و بقیه ناحیه‌ها با مقدار 0 مشخص می‌شود. برای به دست آوردن این تصویر می‌توانیم تصویر اصلی را در نرم‌افزارهای ویرایش تصویر مانند paint  باز کنیم و ناحیه زخم را با رنگ سفید و بقیه ناحیه‌ها را با رنگ سیاه مشخص  کنیم. روشی برای تولید خودکار این تصاویر وجود ندارد. تصاویر ground truth معیاری برای اندازه‌گیری دقت عملکرد الگوریتم بخش‌بندی می‌باشد و باید به‌صورت دستی تولید شوند. در سایر الگوریتم‌ها نیز روال کار به همین شکل است. در الگوریتم ردیابی اجسام نیز باید مسیر حرکت جسم در دنباله تصاویر به‌صورت دستی استخراج شود و سپس نتیجه الگوریتم ردیابی با آن مقایسه شود.

در این پروژه فرآیندی که باید به‌صورت خودکار انجام شود بخش‌بندی تصاویر زخم‌های پوست است. در خروجی (Figure 2) ، تصویر segmented image به‌صورت خودکار از تصویر اصلی استخراج می‌شود. سپس برای بررسی دقت عملکرد الگوریتم بخش‌بندی، تصویر segmented image را با تصویر ground truth مقایسه می‌کنیم. در اینجا مسئله ما محاسبه تصاویر ground truth نیست. تصاویر ground truth در پایگاه داده تصاویر وجود دارد. مسئله این است ناحیه زخم در تصاویر به‌صورت خودکار بخش‌بندی و جدا شود. این کار با یافتن مقادیر بهینه حدود آستانه با استفاده از الگوریتم ژنتیک انجام می‌شود. در واقع عملیات مورد نظر شما که همان یافتن مرزهای ناحیه زخم پوست و بخش‌بندی تصاویر است به‌صورت خودکار انجام می‌شود.

به دلیل ماهیت زخم‌های پوست و تفاوت ظاهری آن‌ها از نظر رنگ و بافت با پوست پس‌زمینه، بهترین ویژگی‌ها همان ویژگی رنگ و بافت می‌باشد. همچنین می‌توانید از ویژگی تقارن ناحیه‌ها و ویژگی شکل نیز استفاده کنید. می‌توانید از ترکیب ویژگی‌ها فوق نیز استفاده کنید و تاثیر آن را بر دقت خروجی برنامه بررسی نمایید.

برای انجام عملیات‌ قطعه‌بندی ابتدا تصویر ورودی rgb به سه مولفه قرمز، سبز و آبی تقسیم می‌شود. سپس با استفاده از آستانه گیری هر تصویر مولفه به یک تصویر باینری تبدیل می‌گردد. سه حد آستانه thr ، thg ، thb داریم. مقدار هر یک عددی در بازه [0,255] می‌باشد. برای هر کدام از حدهای آستانه یک عدد 8 بیتی در نظر می‌گیریم. [0,28-1]=[0,255] در الگوریتم ژنتیک هر پاسخ مسئله یک کروموزوم نام دارد. هر پاسخ یا کروموزوم از سه مقدار حد آستانه [thr,thg,tb] یا  3*8=24 بیت تشکیل می‌شود.
thr = حد آستانه تصویر کانال قرمز //  thg = حد آستانه تصویر کانال سبز  //  thb = حد آستانه تصویر کانال آبی
از بیت 1 تا 8 مربوط به thr و از بیت 9 تا 16 مربوط به thg و از بیت 17 تا 24 مربوط به thb می‌باشد.

پروژه شبیه سازی مقاله بخش بندی تصویر با الگوریتم ژنتیک با متلب

توضیحات خط‌های برنامه segmentation.m :
برای اجرای پروژه برنامه segmentation.m را اجرا کنید.
در پایگاه داده تصاویر  10 تصویر از زخم‌های پوست و تصاویر زمینه درستی (ground truth) آن‌ها قرار دارد. در تصویر  باینری زمینه درستی  ناحیه‌ قطعه‌بندی صحیح به‌صورت دستی از تصویر اصلی جدا شده است.
تصویر ورودی I و تصویر زمینه درستی Igt (ground truth) از فولدر Image_Database خوانده می‌شوند. برای خواندن تصویر شماره تصویر Image_num را وارد کنید:

Image_num=7;

I=imread([‘Images_Database/Image’,num2str(Image_num),’.jpg’]);             % original image

Igt=imread([‘Images_Database/gt_Image’,num2str(Image_num),’.jpg’]);  % ground truth image

Igt=im2bw(Igt);

 مولفه‌های قرمز، سبز و آبی IR ، IG و IB تصویر ورودی را جدا می‌کنیم:

IR=I(:,:,1);   % R component

IG=I(:,:,2);   % G component

IB=I(:,:,3);   % B component

برای آن‌که عملیات‌ قطعه‌بندی بهتر انجام شود یک فیلتر میانه median بر روی تصویر هر کانال اعمال می‌کنیم
سپس عملیات تعدیل هیستوگرام را اجرا می‌کنیم تا تضاد (contrast) بین شدت‌های روشنایی تصویر بیشتر شود:

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

IR=histeq(medfilt2(IR, [3 3]));  % median filter and histogram equalization

IG=histeq(medfilt2(IG, [3 3]));

IB=histeq(medfilt2(IB, [3 3]));

 

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

%// genetic algorithm :

الگوریتم ژنتیک را برای به دست آوردن مقادیر بهینه حدود آستانه [thr,thg,tb]  هر یک از کانال‌های تصویر اجرا می‌کنیم:
npop  تعداد اعضای جمعیت اولیه  //   pc  درصد اعضای جمعیت تقاطع  //    pm درصد اعضای جمعیت جهش
ncross  تعداد اعضای جمعیت تقاطع  //    nmut  تعداد اعضای جمعیت جهش //

پروژه شبیه سازی مقاله بخش بندی تصویر با الگوریتم ژنتیک با متلب پروژه شبیه سازی مقاله بخش بندی تصویر با الگوریتم ژنتیک با متلب پروژه شبیه سازی مقاله بخش بندی تصویر با الگوریتم ژنتیک با متلب پروژه شبیه سازی مقاله بخش بندی تصویر با الگوریتم ژنتیک با متلب

پروژه شبیه سازی مقاله بخش بندی تصویر با الگوریتم ژنتیک با متلب توسط کارشناسان گروه ۱.۲.۳ پروژه پیاده سازی گردیده و به تعداد محدودی قابل فروش می باشد.

    فایلهای پروژه به صورت کامل پس از خرید فایل بلافاصله در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
الگوریتم ژنتیک با نرم افزار MATLAB (پروژه عالی رباتیک،هوش مصنوعی و…) :پروژه متلب آماده پروژه متلب آماده : الگوریتم های ژنتیک (به انگلیسی: Genetic Algorithm)، (با نماد اختصاری 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. این الگوریتم برای اولین بار توسط جان هالند معرفی شد. پروژه متلب آماده :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 مسأله 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 مسأله 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. پروژه متلب آماده :اجزای مکانیکی و مکانیزمهای ربات یاتاقان یاتاقان های لغزشی یاتاقان های غلتشی: – بلبرینگ – رولربرینگ – یاتاقان های غلتک مخروطی – یاتاقان های کف گرد – گزینش یاتاقان ها از روی کاتالوگ تولید کننده یاتاقان های لغزشی سطوح تماس در این یاتاقان ها توسط قشری از سیال یا ماده چرب کننده از یکدیگر جدا می شوند یاتاقان های غلتشی پروژه متلب آماده :بلبرینگ : معمول ترین نوع یاتاقان های غلتشی که دارای غلتک های کروی هستند . رولر برینگ : دارای غلتک های استوانه ای هستند و به علت سطح تماس بیشتر نسبت به بلبرینگ های با همان اندازه بار محوری بیشتری تحمل می کنند . تیپر برینگ : دارای غلتک های مخروطی هستند . کف گرد : در جایی به کار می روند که بارهای سنگین محوری و ناهمراستایی داشته باشیم . اتصالات پیچ ومهره پرچ لحیم جوش چسب خار و پین پیچ و مهره پرچ خار خارهای تخت به عنوان واسطه جهت انتقال گشتاور پیچشی بین میل محور و قطعه ای که روی آن سوار می شود به کار می روند. خارهای حلقوی برای تثبیت قطعات روی میل محور به کار می روند. مکانیزم ها مکانیزم چهار میله ای این مکانیزم کاربردهای فراوانی دارد و با بررسی آن می توان خواص تعداد زیادی از مکانیزم ها را که معادل این مکانیزم هستند مورد بررسی قرار داد. مکانیزم چرخ و شانه تبدیل حرکت دورانی چرخدنده به حرکت مستقیم الخط شانه اگر α حرکت زاویه ای چرخدنده و s حرکت مستقیم الخط شانه و d قطر دایره گام چرخدنده باشد: S = ( α / ۲ π ) * π d = α d / 2 مکانیزم لنگ و لغزنده بارزترین نمونه استفاده از این مکانیزم، موتورهای احتراق داخلی هستند مکانیزم اسکات راسل مکانیزم بازگشت سریع در این مکانیزم حرکت چرخشی به یک حرکت رفت و برگشتی متناوب تبدیل می شود . در این حرکت متناوب زمان رفت از زمان بازگشت بیشتر است و حرکت بازگشتی به سرعت صورت می گیرد . مکانیزم های بادامکی با یک مکانیزم بادامکی میتوان حرکت چرخشی بادامک را تقریبا به هر نوع حرکت خطی در پیرو تبدیل کرد پیچ و مهره این مکانیزم هم یکی دیگر از مکانیزم های تبدیل حرکت چرخشی به حرکت مستقیم الخط است. چرخ ضامن دار چرخ ضامن دارمتشکل است از : ۱- چرخ ۲- گیره مهمترین ویژگی چرخ ضامن دار این است که گیره فقط اجازه حرکت در یک جهت را به چرخ میدهد چرخ ژنوا با استفاده از این مکانیزم می توان یک حرکت چرخشی پیوسته را به حرکت چرخشی منقطع تبدیل کرد. چرخ دنده و گیربکس صاف مارپیچ مخروطی حلزونی گیربکس گیربکس سیاره ای انتخاب الکتروموتور مناسب چرخ دنده ساده دایره گام (Pitch Circle) گام دایره ای (p) P = π d / N مدول (m) m = d (mm) / N نسبت انتقال سرعت ( WA / WB ) = ( NA / NB ) چرخ دنده های مارپیچ و مخروطی درگیری تدریجی دنده ها و حرکت نرم حلزون و چرخ حلزون محورهای انتقال قدرت متنافرا برهم عمود هستند. امکان انتقال قدرت با نسبتهای بزرگ میسر است. حرکت به طور یکطرفه از حلزون به چرخ حلزون منتقل می شود. نسبت انتقال سرعت حلزون به چرخ حلزون ( WG / WW ) = ( NW / NG ) حلزون معمولا یکراهه است. گیربکس گیربکس سیاره ای در این گیربکس ها محور یک یا بیش از یک چرخد نده نسبت به تکیه گاه حرکت می کند . معمولا ورودی به چرخد نده خورشیدی داده می شود ، خروجی از بازو گرفته می شود و چرخ دنده حلقه ای ثابت است . محور چرخ دنده خورشیدی ثابت و محور چرخ دنده های سیاره ای متحرک است . گیربکس سیاره ای با سری کردن چند دستگاه چرخ دنده سیاره ای میتوان به گیربکسی با نسبت تبدیل بالا و اندازه مناسب دست یافت. انتخاب الکتروموتور مناسب سرعت، توان و گشتاور خروجی گشتاور معیاری است جهت سنجش قدرت گردشی موتور T = Fd sin a با استفاده از گیربکس گشتاور الکتروموتور را افزایش و سرعت زاویه ای آن را کاهش می دهیم . توان P = Tω پولی و تسمه زنجیر و چرخ زنجیر کامپیوتر – MATLAB پروژه matlab, پروژه برنامه ریزی مسیر ربات, پروژه برنامه ادامه در routeادامه آموزش های سایت همیارپروژه برنامه نویسی متلب ارائه خواهد شد .آموزشها از مقدماتی تا پیشرفته ادامه دارد و ما به شما کدنویسی در نرم افزار متلب را رایگان یاد خواهیم داد. با ما همراه باشید. آموزش الگوریتم ژنتیک در متلب الگوریتم ژنتیک سایر تنظیمات جعبه ابزار الگوریتم ژنتیک به صورت  زیر است: Population option مشخص کردن اطلاعات ورودی برای تابع فیت نس. Population size :مشخص کردن تعداد افراد در هر نسل. با تعداد بالای جمعیت الگوریتم تعداد بیشتری از فیتنس ها را چک می کند و شانس پیدا کردن اکسترمم نسبی نسبت به اکسترمم مطلق کاهش می‌یابد اما سرعت جواب ...
ادامه مطلب ...
انجام پروژه متلب   
الگوریتم ژنتیک در متلب
الگوریتم ژنتیک در متلب در ادامه آموزش های سایت همیارپروژه برنامه نویسی متلب ارائه خواهد شد .آموزشها از مقدماتی تا پیشرفته ادامه دارد و ما به شما کدنویسی در نرم افزار متلب را رایگان یاد خواهیم داد. با ما همراه باشید. الگوریتم ژنتیک در متلب الگوریتم فرا ابتکاری عوامل موثر در پیچیدگی محاسباتی مدل های تصمیم گیری غیر خطی بودن تابع هدف یا محدودیت ها گسسته بودن فضای حل مساله اندازه مساله روش های دقیق در شرایط فوق قادر به پیدا کردن جواب بهینه در زمان قابل قبولی نیستند به جهت پیدا نمودن بهترین جواب ممکن در زمان قابل قبول از روش های فرا ابتکاری استفاده ...
ادامه مطلب ...

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276
09367292276
[e-mail]

azsoft.ir

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب و پایتون

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب و پایتون توسط تیم همیارپروژه همیارپروژه با داشتن سابقه ای چندساله در انجام انواع پروژه های هوش مصنوعی ، برق و قدرت ، مخابرات و ... قادر است انواع پروژه های برنامه نویسی مرتبط با الگوریتم ژنتیک را انجام دهد.همچنین همیارپروژه با داشتن متخصصان و مجریانی حرفه ای مقالات مربوط به الگوریتم ژنتیک را با زبان های متلب و پایتون پیاده سازی نماید.انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک تخصص ماست و میتوانید از طریق منوی بالای صفحه پروژه هایی را که rithm-2/#gsc.tab=0b=0