تحقیق درمورد ماتریس الگوریتم

اختصاصی از ژیکو تحقیق درمورد ماتریس الگوریتم دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل:  ورد ( قابلیت ویرایش ) 

---

قسمتی از محتوی متن ...

تعداد صفحات : 35 صفحه

1-2) EZW. الگوریتم EZW در سال 1993 توسط shapiro ابداع شد نام کامل این واژه به معنای کدینگ تدریجی با استفاده از درخت ضرایب ویولت است.
این الگوریتم ضرایب ویولت را به عنوان مجموعه ای از درختهای جهت یابی مکانی در نظر می گیرد هر درخت شامل ضرایبی از تمام زیرباندهای فرکانسی و مکانی است که به یک ناحیه مشخص از تصویر اختصاص دارند.
الگوریتم ابتدا ضرایب ویولت با دامنه بزرگتر را کددهی می کند در صورتیکه دامنه یک ضریب بزرگتر یا مساوی آستانه مشخص باشد ضریب به عنوان ضریب معنی دار در نظر گرفته می شود و در غیر اینصورت بی معنی می باشد یک درخت نیز در صورتی معنی دار است که بزرگترین ضریب آن از نظر دامنه بزرگتر یا مساوی با آستانه مورد نظر باشد و در غیراینصورت درخت بی معنی است. مقدار آستانه در هر مرحله از الگوریتم نصف می شود و بدین ترتیب ضرایب بزرگتر زودتر فرستاده می شوند در هر مرحله، ابتدا معنی دار بودن ضرایب مربوط به زیر باند فرکانسی پایین تر ارزیابی می شود اگر مجموعه بی معنی باشد یک علامت درخت صفر استفاده می شود تا نشان دهد که تمامی ضرایب مجموعه صفر می باشند در غیراینصورت مجموعه به چهارزیرمجموعه برای ارزیابی بیشتر شکسته می شود و پس از اینکه تمامی مجموعه ها و ضرایب مورد ارزیابی قرار گرفته اند این مرحله به پایان می رسد کدینگ EZW براساس این فرضیه استوار است که چگالی طیف توان در اکثر تصاویر طبیعی به سرعت کاهش می یابد بدین معنی که اگر یک ضریب در زیر باند فرکانسی پایین تر کوچک باشد به احتمال زیاد ضرایب مربوط به فرزندان آن در زیر باندهای بالاتر نیز کوچک هستند به بیان دیگر اگر یک ضریب والد بی معنی باشد به احتمال زیاد فرزندان آن نیز بی معنی هستند اگر آستانه ها توانهایی از دو باشند میتوان کدینگ EZW را به عنوان یک کدینگ bit-plane در نظر گرفت در این روش در یک زمان، یک رشته بیت که از MSB شروع می شود کددهی می شود با کدینگ تدریجی رشته بیت ها و ارزیابی درختها از زیرباندهای فرکانسی کمتر به زیرباندهای فرکانسی بیشتر در هر رشته بیت میتوان به کدینگ جاسازی دست یافت. الگوریتم EZW بر پایه 4 اصل استوار است [3] 1- جدا کردن سلسله مراتبی زیرباندها با استفاده از تبدیل ویولت گسسته 1-1-2) تبدیل ویولت گسسته تبدیل ویولت سلسله مراتبی که در EZW و SPIHT مورد استفاده قرار می گیرد نظیر یک سیستم تجزیه زیرباند سلسله مراتبی است که در آن فاصله زیرباندها در مبنای فرکانس بصورت لگاریتمی است. در شکل 2-2 یک مثال از تجزیه دو سطحی ویولت روی یک تصویر دو بعدی نشان داده شده است.
تصویر ابتدا با بکارگیری فیلترهای افقی و عمودی به چهار زیرباند تجزیه می‌شود.
در تصویر (c ) 2-2 هر ضریب مربوط به ناحیه تقریبی 2×2 پیکسل در تصویر ورودی است.
پس از اولین مرحله تجزیه سه زیر باند LH1 , HL1 و HH1 بعنوان زیرباندهای فرکانس بالایی در نظر گرفته می شوند که به ترتیب دارای سه موقعیت عمودی، افقی و قطری می باشند اگر Wv , Wh به ترتیب فرکانسهای افقی و عمودی باشند، پهنای باند فرکانسی برای هر زیر باند در اولین سطح تجزیه ویولت در جدول 1-2 آمده است[4] جدول 2-1 ) پهنای باند فرکانسی مربوط به هر زیر باند پس از اولین مرحله تجزیه ویولت با استفاده از فیلترهای مشابه (پایین گذر و بالاگذر) زیر باند LL1 پس از اولین مرحله تجزیه

متن بالا فقط تکه هایی از متن به صورت نمونه در این صفحه درج شده است.شما بعد از پرداخت آنلاین فایل را فورا دانلود نمایید

بعد از پرداخت ، لینک دانلود را دریافت می کنید و ۱ لینک هم برای ایمیل شما به صورت اتوماتیک ارسال خواهد شد.

تحقیق درمورد الگوریتم

اختصاصی از ژیکو تحقیق درمورد الگوریتم دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : ریاضی و آمار،

فرمت فایل:   ( قابلیت ویرایش و آماده چاپ ) 

فروشگاه کتاب : مرجع فایل 

---

 قسمتی از محتوای متن ...

تعداد صفحات : 20 صفحه

الگوریتم هر برنامه، می بایست دارای یک طرح و یا الگو  بوده تا برنامه نویس بر اساس آن عملیات خود را دنبال نماید.از دیدگاه برنامه نویسان ، هر برنامه نیازمند یک الگوریتم است .
بعبارت ساده ، الگوریتم ، بیانه ای روشمند بمنظور حل یک مسئله بخصوص است .
از منظر برنامه نویسان ،الگوریتم بمنزله یک طرح کلی و یا مجموعه دستورالعمل هائی است که با دنبال نمودن آنان ، برنامه ای  تولید می گردد. الگوریتم های میکرو در مقابل ماکرو الگوریتم ها دارای ویژگی های متفاوتی می باشند .
ما می توانیم در رابطه با  الگوریتم  استفاده شده  به منظور نوشتن یک برنامه مشخص صحبت نمائیم .
از این زاویه  ، ما  صرفا" در رابطه با الگوریتم  در سطح ماکرو(macro level)  ، صحبت نموده ایم .
در چنین مواردی ، الگوریتم ارائه شده ، سعی در بدست آوردن جنبه های عمومی برنامه از طریق یک مرور کلی به برنامه در مقابل درگیر شدن در جزئیات را  دارد.ما می توانیم در رابطه با الگوریتم ها ، از سطح "میکرو" صحبت نمائیم .
از این زاویه ، به سطوح پایین تر رفته و به عوامل اساسی ونگهدارنده ای  که یک جنبه خاص از برنامه را با  یکدیگر مرتبط می نماید، صحبت کرد.  مثلا" در صورتیکه شما دارای داده هائی هستید که می بایست قبل از استفاده  مرتب گردند ،الگوریتم های مرتب سازی متعددی در این زمینه وجود داشته و  می توان یکی از آنها را بمنظور تامین اهداف مورد نظر خود انتخاب نمود.
انتخاب یک الگوریتم مرتب سازی  ، صرفا" باعث حل شدن یکی از جنبه های متفاوت برنامه می گردد .
پس از مرتب سازی داده ها ،می بایست از یک الگوریتم میکرو دیگر بمنظور نمایش  داده  ها ی مرتب شده استفاده  گردد . همانگونه که احتمالا" حدس زده اید ، ما می توانیم تمام الگوریتم های میکرو را بمنظور ایجاد یک الگوریتم ماکرو ، جمع آوری نمائیم .
اگر ما با الگوریتم های میکرو ، آغاز نمائیم ، و حرکت خود را بسمت نمایش ماکروی یک برنامه ، پیش ببریم ، کاری را انجام داده ایم که موسوم به طراحی " پایین به بالا" (buttom-up)  ، است .
اگر ما فعالیت خود را با یک الگوریتم ماکرو آعاز و حرکت خود را بسمت پائین و الگوریتم های میکرو ، ادامه دهیم ، طراحی از نوع " بالا به پایین " (top-down)  را انجام داده ایم .
شاید این سوال مطرح گردد که  کدام روش بهتر است ؟
اگر شما تمام مقالاتی را که تاکنون در این زمینه نوشته شده اند را  دنبال نمائید ، هرگز به یک نتیجه قابل قبول دست نخواهید یافت .
هر رویکرد، دارای نکات مثبت و منفی مربوط به خود است .
صرفنظر از رویکرد طراحی استفاده شده ، می بایست دارای الگوئی (طرحی) مناسب برای برنامه باشیم .حداقل، نیازمند یک اعلامیه از مسئله برنامه نویسی و یک طرح ( الگو) برای برخورد با مسئله ، خواهیم بود .
پس از شناخت مسئله ، می توان  نحوه حل مسئله را  ترسیم کرد.  شناخت عمیق و مناسب نسبت به  مسئله ای که قصد حل آن را داریم ، شرط اساسی و ضروری برای طراحی یک برنامه است .با توجه به اینکه این اعتقاد وجود دارد که شناخت جامع و کلی از مسئله ای که حل آن را داریم ، بخشی ضروری در اولین مرحله برنامه نویسی است ، ما در ادامه از رویکرد "بالا - پایین "، تبعیـت می نمائیم .
فراموش نکنیم که  رویکرد فوق ، امکان مشاهده مجازی از هر مسئله ب

  متن بالا فقط تکه هایی از محتوی متن مقاله میباشد که به صورت نمونه در این صفحه درج شدهاست.شما بعد از پرداخت آنلاین ،فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود مقاله :  توجه فرمایید.

• در این مطلب،محتوی متن اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در ورد وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید.
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی مقاله یا تحقیق مورد نظر خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد.
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل متن میباشد ودر فایل اصلی این ورد،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد.
• در صورتی که محتوی متن ورد داری جدول و یا عکس باشند در متون ورد قرار نخواهند گرفت.
• هدف اصلی فروشگاه ، کمک به سیستم آموزشی میباشد.
• بانک ها از جمله بانک ملی اجازه خرید اینترنتی با مبلغ کمتر از 5000 تومان را نمی دهند، پس تحقیق ها و مقاله ها و ...  قیمت 5000 تومان به بالا میباشد.درصورتی که نیاز به تخفیف داشتید با پشتیبانی فروشگاه درارتباط باشید.

---

دانلود فایل   پرداخت آنلاین 

پاورپوینت درس طراحی الگوریتم ها

اختصاصی از ژیکو پاورپوینت درس طراحی الگوریتم ها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از محتوی متن پاورپوینت : 

تعداد اسلاید : 249 صفحه

درس طراحی الگوریتم ها(با شبه کد های c ++) فصل اول: کارایی ، تحلیل و مرتبه الگوریتم ها این کتاب در باره تکنیک های مربوط به حل مسائل است. تکنیک ، روش مورد استفاده در حل مسائل است. مسئله ، پرسشی است که به دنبال پاسخ آن هستیم. بکار بردن تکنیک منجر به روشی گام به گام (الگوریتم ) در حل یک مسئله می شود. منظورازسریع بودن یک الگوریتم، یعنی تحلیل آن از لحاظ زمان و حافظه.
نوشتن الگوریتم به زبان فارسی دو ایراد دارد: 1- نوشتن الگوریتم های پیچیده به این شیوه دشوار است. 2- مشخص نیست از توصیف فارسی الگوریتم چگونه می توان یک برنامه کامپیوتری ایجاد کرد. الگوریتم 1-1: جست و جوی ترتیبی Void seqsearch ( int n const keytype S[ ] keytype x, index& location) { location = 1; while (location <= n && S[location] ! = x) location++; if (location > n ) location = 0 ; الگوریتم 2-1:محاسبه مجموع عناصر آرایه number sum (int n , const number s[ ]) { index i; number result; result = 0; for (i = 1; i <= n; i++) result = result + s[i]; return result; } الگوریتم 3-1:مرتب سازی تعویضی مسئله: n کلید را به ترتیب غیر نزولی مرتب سازی کنید. void exchangesort (int n , keytype S[ ]) { index i,j; for (i = 1 ; i<= n -1; i++) for (j = i +1; j <= n ; j++) if ( S[j] < S[i]) exchange S[i] and S[j]; } الگوریتم 4-1:ضرب ماتریس ها void matrixmult (int n const number A [ ] [ ], const number B [ ] [ ], number C [ ] [ ], { index i , j, k; for ( i = 1; I <= n ; i++) for (i = 1; j <= n ; j++)} C [i] [j] = 0; for (k = 1 ; k <= n ; k++) C [i][j] = C[i] [j] + A [i][k] * B [k][j] }} 2- 1اهمیت ساخت الگوریتم های کارآمد جست و جوی دودویی معمولا بسیار سریع تر ازجست و جوی ترتیبی است. تعداد مقایسه های انجام شده توسط جست و جوی دودویی برابر با lg n + 1 است . الگوریتم 1-1: جست و جوی ترتیبی Void seqsearch ( int n const keytype S[ ] keytype x, index& location) { location = 1; while (location <= n && S[location] ! = x) location++; if (location > n ) location = 0 ; الگوریتم 5-1: جست و جوی دودویی Void binsearch (int n, const keytype S[ ], keytype x, index& location) { index low, high, mid; low = 1 ; high = n; location = 0; while (low <= high && location = = 0) { mid = Į(low + high)/2⌡; if ( x = = S [mi

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه پاورپوینت کمک به سیستم آموزشی و رفاه دانشجویان و علم آموزان میهن عزیزمان میباشد. 
  

---

دانلود فایل  پرداخت آنلاین 

دانلود مقاله،تحقیق و پروژه کامل با موضوع بررسی الگوریتم های هوش مصنوعی و کاربرد آنها به فرمت word

اختصاصی از ژیکو دانلود مقاله،تحقیق و پروژه کامل با موضوع بررسی الگوریتم های هوش مصنوعی و کاربرد آنها به فرمت word دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

به نام یکتا خالق بی همتا 

دانلود مقاله،تحقیق و پروژه کامل با موضوع بررسی الگوریتم های هوش مصنوعی و کاربرد آنها به فرمت word

فرمت فایل : word (قابل ویرایش و تغییر)

تعداد صفحات : 60 صفحه 

کاربرد فایل :این فایل جهت تهیه مقاله ،تحقیق درس روش های ارائه مطالب علمی وفنی ،جزوه تدریس ،نمونه سوالات،مقاله، تحقیق، سمینار، پروپوزال، پایان نامه ،پروژه پایانی ، گزارش کارآموزی و کارورزی ، انجام کارهای پژوهشی و تحقیقاتی مانند تهیه مقالات،گزارش کار، طرح درس ، پروژه پایانی ، پایان نامه ، سمینار، پروپوزال و طرح پژوهشی در کلیه سطوح و مقاطع تحصیلی رشته های مختلف فنی و مهندسی که با مباحث بررسی الگوریتم های هوش مصنوعی و کاربرد آنها  سروکار دارند  بسیار کاربردی و مفید می باشد

چکیده ، مقدمه و خلاصه ای از متن فوق العاده کامل پروژه ،سمینار ،تحقیق و مقاله با عنوان بررسی الگوریتم های هوش مصنوعی و کاربرد آنها  ‎ به  فرمت  word : 

تهیه کننده :

عنوان پروژه : بررسی الگوریتم های هوش مصنوعی و کاربرد آنها 

شرح مختصر :

فهرست مطالب

عنوان                                                                                       صفحه

مقدمه                                                                                               4

فصل اول : آشنایی با هوش مصنوعی                                                      5

1-1 : آزمون تورینگ                                                                            9

1-2: اتاق چینی                                                                                   9

1-3: مدیریت پیچیدگی                                                                        10

1-4: تکنیک‌ها و زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی                            11

1-5: عامل‌های هوشمند                                                                        12

فصل دوم: بررسی الگوریتم ژنتیک                                                            15

2-1: عملگرهای یک الگوریتم ژنتیک                                                        22

2-2: کاربردهای الگوریتم ژنتیک                                                             23

2-3: شبه کد                                                                                     23

2-4: شمای کلی شبه کد                                                                       24

2-5: الگوریتم و کاربرد آن در رباتیک                                                       24

2-6: اصطلاحات در الگوریتم                                                                 26

2-7: عملگر جهش                                                                             31

فصل سوم: کاربردهای الگوریتم های ژنتیک                                                35

3-1: تولید جُک و تولید جناس                                                               36

3-2: ابداع زیست تقلیدی                                                                      36

3-3: مسیریابی در سفر، ترافیک و حمل کالا                                                37

3-4: بازی رایانه ای                                                                             38

3-5: هک کردن و کُد شکنی                                                                  39   

 فصل چهارم: بررسی الگوریتم کلونی مورچه‌ها Ant Colony                        40

4-1: بهینه‌سازی مسائل بروش کلونی مورچه (ACO)                                    43

4-2: مورچه‌ها چگونه می‌توانند کوتاهترین مسیر را پیدا کنند؟                          44

4-3: مزیت‌های ACO                                                                         46

4-4: کاربردهای ACO                                                                        46

4-5: بهینه‌‌سازی گروه مورچه‌ها روش                                                      47

فصل پنجم: بررسی تشخیص چهره با استفاده از الگوریتم ژنتیک                       52

5-1: تشخیص چهره                                                                           53

5-2: روش هایی برپایه ی دانش                                                             54

5-3: مرحله ی پیش پردازش                                                                 55

5-4:کاربرد الگوریتم ژنتیک                                                                   56

5-5: نتایج الگوریتم ژنتیک                                                                   58

منابع و مأخذ                                                                                    59

چکیده

هوش مصنوعی توسط فلاسفه و ریاضی‌دانانی نظیر بول که اقدام به ارائه قوانین و نظریه‌هایی در مورد منطق نمودند، مطرح شده بود. با اختراع رایانه‌های الکترونیکی در سال ۱۹۴۳، هوش مصنوعی، دانشمندان آن زمان را به چالشی بزرگ فراخواند. دراین شرایط، چنین به‌نظر می‌رسید که این فناوری قادر به شبیه‌سازی رفتارهای هوشمندانه خواهد بود. با وجود مخالفت گروهی از متفکّرین با هوش مصنوعی که با تردید به کارآمدی آن می‌نگریستند تنها پس از چهار دهه، شاهد تولد ماشینهای شطرنج باز و دیگر سامانه‌های هوشمند در صنایع گوناگون شدیم.

هنوز تعریف دقیقی برای هوش مصنوعی که مورد توافق دانشمندانه این علم باشدارائه نشده‌است، و این به هیچ وجه مایه تعجّب نیست. چرا که مقوله مادر و اساسی‌تر از آن، یعنی خود هوش هم هنوز بطور همه‌جانبه و فراگیر تن به تعریف نداده‌است. در واقع، می‌توان نسل‌هایی از دانشمندان را سراغ گرفت که تمام دوران زندگی خود را صرف مطالعه و تلاش در راه یافتن جوابی به این سؤال عمده نموده‌اند که: هوش چیست؟

از قبیل عامل های هوشمند، عامل‌های (Agents) قادر به شناسایی الگوها، و تصمیم گیری بر اساس قوانین فکر کردن خودهستند. قوانین و چگونگی فکر کردن هر عامل در راستای دستیابی به هدفش، تعریف می‌شود. این سیستم‌ها بر اساس قوانین خاص خود فکر کرده و کار خودرا به درستی انجام می‌دهند. پس عاقلانه رفتار می‌کنند، هر چند الزاماً مانند انسان فکر نمی‌کنند.

سیستم‌های خبره زمینه‌ای پرکاربرد در هوش مصنوعی و مهندسی دانش است که با توجّه به نیاز روزافزون جوامع بر اتخاذ راه حل‌ها و تصمیمات سریع در مواردی که دانش‌های پیچیده و چندگانه انسانی مورد نیاز است، بر اهمیت نقش آنها افزوده هم می‌شود. سیستم‌های خبره به حل مسائلی می‌پردازند که به طور معمول نیازمند تخصّص‌های کاردانان و متخصّصان انسانی است. به منظور توانایی بر حل مسائل در چنین سطحی (ترازی)، دسترسی هرچه بیشتر اینگونه سامانه‌ها به دانش موجود در آن زمینه خاص ضروری می‌گردد.

 مقدمه

هوش مصنوعی در علم پزشکی امروزه به دلیل گسترش دانش و پیچیده‌تر شدن فرایند تصمیم گیری، استفاده از سیستم‌های اطلاعاتی به خصوص سیستم‌های در حمایت ازArtificial Intelligence (هوش مصنوعی) تصمیم گیری اهمیت بیشتری یافته است.  هوش مصنوعی به سیستم‌هایی گفته می‌شود که می‌تواند واکنش‌هایی مشابه رفتارهای هوشمند انسانی از جمله درک شرایط پیچیده، شبیه سازی فرایندهای تفکری و شیوه‌های استدلالی انسانی و پاسخ موفق به آن‌ها.

جان مکارتی که واژه هوش مصنوعی را در سال ۱۹۵۶ استفاده نمود، آن را «دانش و مهندسی ساخت ماشین‌های هوشمند» تعریف کرده‌ است.

شیوه‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی، در واقع، برای حل آن دسته از مسائل به وجود آمده‌ است که....

ادامه .....................

قالب بندی :word (قابل ویرایش و تغییر)

تعداد صفحات : 60 صفحه ورد

شما می توانید فایل کامل این جزوه پروژه ومقاله با عنوان بررسی الگوریتم های هوش مصنوعی و کاربرد آنها  به فرمت word را پس از تکمیل خرید و پرداخت در سایت بانک و ارجاع مجدد به این سایت در اختیار داشته باشید همچنین لینک دانلود این فایل در ادامه پس از خرید به ایمیل شما ارسال می گردد . این فروشگاه همواره و به مناسبت های مختلف ملی و مذهبی اقدام به انتشار کد تخفیف جهت رضایت بیشتر مشتریان می نماید که مشخصات آن در پایان هر خرید در محل درج کد تخفیف و نیز در بالای سایت نمایش داده می شود 

پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

اختصاصی از ژیکو پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از اسلاید متن پاورپوینت : 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

1 الگوریتم های ژنتیک 2 الگوریتم ژنتیک الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است. این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
3 ایده کلی یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند. هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد. آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند.
که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد. بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
4 فضای فرضیه الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد. در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید. 5 ویژگیها الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود. همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجرا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود. برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد. امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست. از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند. تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.
6 Parallelization of Genetic Programming در سال 1999 شرکت Genetic Programming Inc.
یک کامپیوتر موازی با 1000 گره هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد. 7 کاربر دها کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد optimization, automatic programming, machine learning, economics, operations research, ecology, studies of evolution and learning, and social systems 8 زیر شاخه های EA روش های EA به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند: Genetic Algorithms (GAs) در این روش راه حل یک مسئله بصورت یک bit string نشان داده میشود.
Genetic Programming (GP) این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.
9 الگوریتم های ژنتیک روش متداول پیاده سازی الگوریتم ژنتیک بدین ترتیب است که: استخری از فرضیه ها که population نامیده میشود تولید وبطور متناوب با فرضیه های جدیدی جایگزین میگردد. در هر بار تکرارتمامی فرضیه ها با استفاده از یک تابع تناسب یا Fitness مورد ارزیابی قرار داده میشوند.
آنگاه تعدادی از بهترین فرضیه ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل میدهند. تعدادی از این فرضیه های انتخاب شده به همان صورت مورد استفاده واقع ش

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه کمک به سیستم آموزشی و رفاه دانشجویان و علم آموزان میهن عزیزمان میباشد. 
  

---

دانلود فایل  پرداخت آنلاین