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