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