انجام پروژه های با الگوریتم کلونی

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

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

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

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

الگوریتم کلونی مورچگان چیست ؟

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

سایر فعالیت های مشابه در متلب پروژه

انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه های بهینه سازی

انجام پروژه های مدل سازی

انجام پروژه های pso

انجام پروژه های سیمولینک

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های شبکه عصبی

انجام پروژه های داده کاوی

انجام پروژه های پایتون

به متخصص پروژه الگوریتم کلونی مورچگان مراجعه کنید

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

 

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

مراحل انجام پروژه الگوریتم کلونی مورچگان در متلب پروژه

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

 

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

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

زمان پروژه  الگوریتم کلونی مورچگان به چه صورت است ؟

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

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

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

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

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

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

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

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

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

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

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

پروژه های انجام شده
2156

استادکارهای آنلاین
7/18

پشتیبانی هر روز 18ساعت
تضیمن کیفیت پروژه های ACO

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

نحوه پیاده‌سازی

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

    مورچه: یک ع

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

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

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

الگوریتم مورچگان

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

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

الگوریتم مورچه ها

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

ACO

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

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

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

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

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

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

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

دانلود الگوریتم Ant Colony Optimization با کلیک بر روی لینک بالا

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

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

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

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

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

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

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

کاربردهای الگوریتم ACO

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

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

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

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

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

 
الگوریتم کلونی مورچگان چیست؟

 

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

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

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

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

 

انجام پروژه  های کلونی مورچگان در سریعترین زمان

سفارش پروژه کلونی مورچگان

انجام  مشاوره تمامی پروژه های کلونی مورچگان

انجام پروژه های کلونی مورچگان

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

 

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

مارس 22, 2021 , admin    , بدون دیدگاه   

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

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

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

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

استنادها
ثبت نشده است.

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

ارجاعات
ثبت نشده است.

استناددهی
APA: کپی

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

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

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

مقالات مرتبط نشریه ای

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

مقالات مرتبط همایشی
ثبت نشده است.

طرح های مرتبط
ثبت نشده است.

کارگاه های پیشنهادی

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

دو سال پیش منتشر شده

تعداد بازدید: 391

کد پروژه: 214536

شرح پروژه

سلام. در رابطه با پایان نامم pmدادم

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

 و حالا میخام با این الگوریتم مکان یابی کنم

 میخاستم بپرسم شما انحام میدید؟

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

 فقط من اولین کار پروژم هست

 و هیچ اطلاعاتی ندارم

 نه از متلب نه از الگوریتم

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

بهمین دلیل توضیحات کامل هم نیاز هست  های کلونی aco

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

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

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

 

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

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

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

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

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

انجام پروژه های کلونی aco مراحل بهینه سازی

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

انجام پروژه های بهینه سازی کلونی aco

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

مدل ریاضی انجام پروژه های بهینه سازی کلونی aco

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

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

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

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

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

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

ژه چه پروژه های PSO را میتواند انجام دهد؟

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

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir


معرفی الگوریتم PSO:

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

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

۲ -ساده بودن مفاهیم این الگوریتم.

۳ -کم بودن پارامترهـا در این الگوریتم.

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

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

۶ -ساده بودن اجـرای ایـن الگـوریتم.

خدمات مشابه همیارپروژه:

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های شبکه عصبی

انجام پروژه های پایتون

انجام پروژه های داده کاوی

برای انجام پروژه PSO باید چه کار کنم ؟

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

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

 

چرا پروژه PSO خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟

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

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

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

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

نمونه پروژه های آماده PSO:

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

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

آشنایی با الگوریتم ژنتیک و PSO

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

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

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

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری

 انجام پروژه های الگوریتم تکاملی

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با پایتون

انجام پروژه های بهینه سازی با متلب

انجام پروژه های مدلسازی با متلب

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

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

 

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir


 


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

الگوریتم کلونی مورچگان دارای عملگرهای مهمی است که عبارتند از:

1-      تعداد فرون ها

2-      جمعیت اولیه

3-      تعداد انت ها

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

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

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

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

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

1-      الگوریتم بهینه سازی سنجاقک یا  Dragon Fly

2-      الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات یا PSO

3-      الگوریتم ژنتیک

4-      الگوریتم زنبور عسل یا ABC

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

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

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

    پروژه های مشابه نظرات و پیشنهادات آموزشهای مرتبط

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

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

زمینه های کاری سیگما پروژه

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

آشنایی با الگوریتم فرا ابتکاری

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

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

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

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

انجام پروژه های الگوریتم تکاملی

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با پایتون

انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری

انجام پروژه های بهینه سازی با متلب

انجام پروژه های پیاده سازی مقاله با متلب

انجام پروژه های متلب

انجام پروژه های مدلسازی با متلب

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

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

 

جهت سفارش پروژه الگوریتم فرا ابتکاری چه باید کنم؟

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

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

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

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

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

امکانات اصلی پروژه زمانبندی وظایف در رایانش ابری :

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

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

  راهنمای خرید:

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

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

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

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

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

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

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

بهینه سازی الگوریتم کلونی مورچگان یا ACO

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

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

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

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

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

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

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

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

پروژه کلونی مورچه ها

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

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

 

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

شماره پروژه :

گزارش : ندارد

توضیح :

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

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

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

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

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

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir

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

azsoft.ir