پاورپوینت الگوریتم ژنتیکی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 12 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

الگوریتم ژنتیکی

تعریف

الگوریتم ژنتیکی، رویه ای تکراری است که راه حل های انتخابیش را بصورت رشته ای از ژنها که کروموزوم نامیده می شوند، بازنمایی می کند.

موفقیت آنها را با تابع fitness اندازه می گیرد.

تابع fitness میزان نزدیکی به هدف را محاسبه می کند.

در هر تکرار الگوریتم، (مانند سیستم های بیولوژیکی) راه حلهای انتخابی، برای تولید فرزند (که generation نامیده می شوند) ترکیب می شوند.

والدین نسل بعدی، با توجه به fitness والدین و فرزندان نسل قبل، از بین آنها انتخاب می شوند.

خود فرزندان نیز می توانند به عنوان راه حل انتخاب شوند.

عملگرهای ژنتیکی، برای تولید فرزندان

Reproduction: از طریق این عملگر، الگوریتمهای ژنتیکی، نسل جدیدی از راه حلهای بهبودیافته را با انتخاب والدینی که بالاترین fitness را دارند تولید می کنند.

Crossover: با توجه به اینکه الگوریتمهای ژنتیکی از رشته هایی از نمادهای باینری برای کروموزومها استفاده می کنند، crossover به معنی انتخاب موقعیتی تصادفی در رشته و تعویض بخشهای چپ و راست این نقاط با رشته دیگر برای تولید دو فرزند جدید می باشد.

Mutation: تغییر دلخواه در موقعیت است. رویه تغییر یک به صفر و یا صفر به یک می باشد و با احتمال خیلی کم (1000/1) رخ می دهد.

نحوه کار الگوریتم ژنتیک

بازنمایی شرح مساله به نحوی که بتواند از طریق الگوریتم ژنتیکی حل شود: بازنمایی راه حل، بصورت رشته ای از صفر و یک ها.

تولید مجموعه اولیه جوابها و محاسبه fitness آنها.

محاسبه مجموع تابع fitness

محاسبه احتمال اینکه هر راه حل برای تولید فرزندان انتخاب شود: تقسیم تابع fitness آن به مجموع

انتخاب والدین

تولید فرزندان از طریق crossover یا (با احتمال کم) mutation

نسل جدید شامل مجموعه ای از بهترین فرزندان و والدین می باشد.

فرایند آنقدر ادامه می یابد تا اینکه راه حل بهینه حاصل شود و یا اینکه در چندین نسل بهبود نداشته باشیم.

پاورپوینت الگوریتم ژنتیکی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 12 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

الگوریتم ژنتیکی

تعریف

الگوریتم ژنتیکی، رویه ای تکراری است که راه حل های انتخابیش را بصورت رشته ای از ژنها که کروموزوم نامیده می شوند، بازنمایی می کند.

موفقیت آنها را با تابع fitness اندازه می گیرد.

تابع fitness میزان نزدیکی به هدف را محاسبه می کند.

در هر تکرار الگوریتم، (مانند سیستم های بیولوژیکی) راه حلهای انتخابی، برای تولید فرزند (که generation نامیده می شوند) ترکیب می شوند.

والدین نسل بعدی، با توجه به fitness والدین و فرزندان نسل قبل، از بین آنها انتخاب می شوند.

خود فرزندان نیز می توانند به عنوان راه حل انتخاب شوند.

عملگرهای ژنتیکی، برای تولید فرزندان

Reproduction: از طریق این عملگر، الگوریتمهای ژنتیکی، نسل جدیدی از راه حلهای بهبودیافته را با انتخاب والدینی که بالاترین fitness را دارند تولید می کنند.

Crossover: با توجه به اینکه الگوریتمهای ژنتیکی از رشته هایی از نمادهای باینری برای کروموزومها استفاده می کنند، crossover به معنی انتخاب موقعیتی تصادفی در رشته و تعویض بخشهای چپ و راست این نقاط با رشته دیگر برای تولید دو فرزند جدید می باشد.

Mutation: تغییر دلخواه در موقعیت است. رویه تغییر یک به صفر و یا صفر به یک می باشد و با احتمال خیلی کم (1000/1) رخ می دهد.

نحوه کار الگوریتم ژنتیک

بازنمایی شرح مساله به نحوی که بتواند از طریق الگوریتم ژنتیکی حل شود: بازنمایی راه حل، بصورت رشته ای از صفر و یک ها.

تولید مجموعه اولیه جوابها و محاسبه fitness آنها.

محاسبه مجموع تابع fitness

محاسبه احتمال اینکه هر راه حل برای تولید فرزندان انتخاب شود: تقسیم تابع fitness آن به مجموع

انتخاب والدین

تولید فرزندان از طریق crossover یا (با احتمال کم) mutation

نسل جدید شامل مجموعه ای از بهترین فرزندان و والدین می باشد.

فرایند آنقدر ادامه می یابد تا اینکه راه حل بهینه حاصل شود و یا اینکه در چندین نسل بهبود نداشته باشیم.

پاورپوینت در مورد الگوریتم های جست و جو

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 24 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

1

بهینه سازی در سیستمهای نرم افزاری با تاکید بر الگوریتمهای جستجو

2

فهرست مطالب

بهینه سازی سیستم های نرم افزاری

طبقه بندی روشهای جستجوی متمرکز(توزیع نشده)

طبقه بندی مسایل مربوط به جستجوی توزیع شده براساس نوع کاربرد (Application)

طبقه بندی الگوریتم های مورداستفاده در حل مسایل ارضای محدودیت (الگوریتم های جستجوی آسنکرون)

طبقه بندی الگوریتم های مورداستفاده در حل مسایل یافتن مسیر(برنامه نویسی پویای آسنکرون)

طبقه بندی الگوریتم های جستجو در مسایل بهینه سازی ترکیبی

معرفی الگوریتم های مطرح در بهینه سازی ترکیبی

معرفی فرااکتشافات

طبقه بندی فرااکتشافات

مراجع

3

بهینه سازی سیستم های نرم افزاری

بهینه سازی را می توان به صورت بهترین شکل تخصیص منابع به مصارف تعریف کرد به نحوی که تخصیصی بهتر از آن وجود نداشته باشد.

مشکلات استفاده از روشهای اولیه بهینه سازی، وقت گیر بودن حل مسایل بزرگ با آنها بود.

اکتفا به رسیدن به جوابهای به اندازه کافی خوب در زمان منطقی

4

طبقه بندی روشهای جستجوی متمرکز(توزیع نشده)

پاورپوینت در مورد الگوریتم های جست و جو

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 24 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

1

بهینه سازی در سیستمهای نرم افزاری با تاکید بر الگوریتمهای جستجو

2

فهرست مطالب

بهینه سازی سیستم های نرم افزاری

طبقه بندی روشهای جستجوی متمرکز(توزیع نشده)

طبقه بندی مسایل مربوط به جستجوی توزیع شده براساس نوع کاربرد (Application)

طبقه بندی الگوریتم های مورداستفاده در حل مسایل ارضای محدودیت (الگوریتم های جستجوی آسنکرون)

طبقه بندی الگوریتم های مورداستفاده در حل مسایل یافتن مسیر(برنامه نویسی پویای آسنکرون)

طبقه بندی الگوریتم های جستجو در مسایل بهینه سازی ترکیبی

معرفی الگوریتم های مطرح در بهینه سازی ترکیبی

معرفی فرااکتشافات

طبقه بندی فرااکتشافات

مراجع

3

بهینه سازی سیستم های نرم افزاری

بهینه سازی را می توان به صورت بهترین شکل تخصیص منابع به مصارف تعریف کرد به نحوی که تخصیصی بهتر از آن وجود نداشته باشد.

مشکلات استفاده از روشهای اولیه بهینه سازی، وقت گیر بودن حل مسایل بزرگ با آنها بود.

اکتفا به رسیدن به جوابهای به اندازه کافی خوب در زمان منطقی

4

طبقه بندی روشهای جستجوی متمرکز(توزیع نشده)

پاورپوینت در مورد الگوریتم های جست و جو

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 24 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

1

بهینه سازی در سیستمهای نرم افزاری با تاکید بر الگوریتمهای جستجو

2

فهرست مطالب

بهینه سازی سیستم های نرم افزاری

طبقه بندی روشهای جستجوی متمرکز(توزیع نشده)

طبقه بندی مسایل مربوط به جستجوی توزیع شده براساس نوع کاربرد (Application)

طبقه بندی الگوریتم های مورداستفاده در حل مسایل ارضای محدودیت (الگوریتم های جستجوی آسنکرون)

طبقه بندی الگوریتم های مورداستفاده در حل مسایل یافتن مسیر(برنامه نویسی پویای آسنکرون)

طبقه بندی الگوریتم های جستجو در مسایل بهینه سازی ترکیبی

معرفی الگوریتم های مطرح در بهینه سازی ترکیبی

معرفی فرااکتشافات

طبقه بندی فرااکتشافات

مراجع

3

بهینه سازی سیستم های نرم افزاری

بهینه سازی را می توان به صورت بهترین شکل تخصیص منابع به مصارف تعریف کرد به نحوی که تخصیصی بهتر از آن وجود نداشته باشد.

مشکلات استفاده از روشهای اولیه بهینه سازی، وقت گیر بودن حل مسایل بزرگ با آنها بود.

اکتفا به رسیدن به جوابهای به اندازه کافی خوب در زمان منطقی

4

طبقه بندی روشهای جستجوی متمرکز(توزیع نشده)