مقاله در مورد آشنایی و شناخت نکات و امور مرتبط با مهندسی ترابری و مسائل آن

اختصاصی از ژیکو مقاله در مورد آشنایی و شناخت نکات و امور مرتبط با مهندسی ترابری و مسائل آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 130

هدف: آشنایی و شناخت نکات و امور مرتبط با مهندسی ترابری و مسائل آن

سرفصل:

تعاریف و مفاهیم: تعریف و مفهموم حمل و نقل، حمل و نقل و نقش آن در توسعه، تاریخچه برنامه ریزی حمل و نقل در ایران و جهان

سیستم های حمل و نقل: آشنایی با سیستم های حمل و نقل، حمل و نقل زمینی، حمل و نقل دریایی، حمل و نقل هوایی

برنامه ریزی حمل و نقل: فرایند برنامه ریزی، برنامه ریزی حمل و نقل شهری، برنامه ریزی حمل و نقل ملی و منطقه ای

مدل های برنامه ریزی: تولید سفر، توزیع سفر، انتخاب طرق مختلف سفر، تخصیص ترافیک، کاربری های زمین، مدل کارایی حمل و نقل

مدیریت سیستم های حمل و نقل: مسائل حمل و نقل و مشکلات حمل و نقل ایران، ارزیابی طرحهای حمل و نقل، برنامه ریزی نیروی انسانی و سازماندهی

ترابری یا حمل و نقل به منزله رابطه یا کاتالیزوری است بین همه عناصر و اجزای تشکیل دهنده ساختارهای اجتماعی و اقتصادی و رابطی است بین عرضه و تقاضا یا نقاط تولید و مصرف کالا و خدمات اگر حمل و نقل را به منزله یک سیستم در نظر بگیریم باید به دو بخش اساسی آن توجه شود.

تأسیسات زیربنایی و اینکه در هر مسیری که دارای یک سری مشخصات هندسی و ترافیکی مخصوص به خود باشد بایستی مهندس طراح در انتخاب بهترین یا مطلوبترین حالت سیستم حمل و نقلی تمام شرایط از قبیل محیط، ملزومات، ساختمانها و شبکه ارتباطی و … را بررسی نماید.

تأسیسات روبنایی: شامل وجود تقاضای حمل و نقل، وجود عناصر حمل و نقل، طبقه بندی سیستم های حمل و نقل، وجود سیستم حمل و نقل درون شهری و برون شهری و وجود سیستم های کنترلی می باشد.

هدفهای اساسی و اولویت دار حمل و نقل:

اصولاً هدف از برنامه ریزی و طراحی یک سیستم حمل و نقل تأمین جابجایی های مورد نیاز به وجود آمده انسان و کالا از مکانی به مکان دیگر می باشد این جابجایی ها یا نقل انتقال بایستی مطلوب و قابل قبول باشد بنابراین بایستی ارائه خدمات سیستم

دانلود پاورپوینت مسائل با ارضای محدودیت در هوش مصنوعی - 44 اسلاید

اختصاصی از ژیکو دانلود پاورپوینت مسائل با ارضای محدودیت در هوش مصنوعی - 44 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در صورتی که از جستجوی سطحی استفاده شود گاهی با مشکلاتی مواجه می شویم.

فاکتور انشعاب در سطح بالا nd می باشد و در سطح بعد (n-1)d است در عمق n با n متغیر با انتساب داریم که در نتیجه تعداد گره های برگی برابر با n!dn خواهد بود.

  در نتیجه زمانی  برابر با  O(n!dn) خواهیم داشت.

(d تعداد مقادیر در دامنه و n تعداد متغیرها) گرچه با خاصیت تعویض پذیری فقط dn در عمق n، انتساب کامل وجود دارد.

برای دانلود کل پاورپوینت از لینک زیر استفاده کنید:

تحقیق امار آمار چقدر به حل مسائل ریاضی علاقه مندید؟ 12 ص با نمودار

اختصاصی از ژیکو تحقیق امار آمار چقدر به حل مسائل ریاضی علاقه مندید؟ 12 ص با نمودار دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 10

چقدر به حل مسائل ریاضی علاقه مندید؟

متغیر

فراوانی مطلق

فراوانی نسبی

درصد فراوانی نسبی

درجه

اصلا

4

13/0

13%

8/46

کم

6

2/0

20%

72

متوسط

15

5/0

50%

180

زیاد

5

17/0

17%

2/61

چه اوقاتی از شبانه روز را برای حل مسائل ریاضی انتخاب می گنید ؟

متغیر

فراوانی مطلق

فراوانی نسبی

درصد فراوانی نسبی

درجه

بعد از خواب

6

2/0

20%

72

بعد از مدرسه

0

0

0%

0

قبل از مدرسه

6

2/0

20%

72

وقت خاص ندارد

18

6/0

60%

8/64

هنگام روبرو شدن با یک مسئله ابتدا به شناسایی کدامیک از عوامل زیر می پردازید؟

متغیر

فراوانی مطلق

فراوانی نسبی

درصد فراوانی نسبی

درجه

معلومات

27

9/0

90%

324

مجهولات

3

1/0

10%

36

برای فهم و درک صحیح صورت یک مسئله چقدر وقت اختصاص می دهید

متغیر

فراوانی مطلق

فراوانی نسبی

درصد فراوانی نسبی

درجه

کمتر از 2 دقیقه

2

7/0

7%

2/25

بین 5 تا 2 دقیقه

14

47/0

47%

2/169

بیشتر از 5 دقیقه

13

43/0

43%

8/154

هیچ

1

03/0

3%

8/10

مقاله در مورد احکام و مسائل جرم سیاسی

اختصاصی از ژیکو مقاله در مورد احکام و مسائل جرم سیاسی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 143

فهرست عنوان های اصلی

عنوان

صفحه

بخش اول- احکام و مسائل جرم سیاسی 1

فصل اول – تعریف جرم سیاسی و ماهیت و ضوابط تشخیص آن 1

فصل دوم- تاریخچه جرم سیاسی 29

بخش دوم- جرائم سیاسی 42

فصل اول- مصادیق جرائم سیاسی 42

فصل دوم- رسیدگی به طرح جرائم سیاسی و تصویب موادی از آن 56

فهرست تحلیلی عنوانها

صفحه

بخش اول- احکام و مسائل جرم سیاسی

فصل اول- تعریف جرم سیاسی و ماهیت و ضوابط تشخیص آن

مبحث اول- تعریف جرم سیاسی

گفتار اول- مفهوم جرم سیاسی در نزد علمای حقوق

مفهوم جرم سیاسی در حقوق فرانسه

گفتار دوم- جرائم مرکب یا مرتبط با جرم سیاسی

مبحث دوم- ضوابط تشخیص جرم سیاسی

ضابطه افکار عمومی

ضابطه کیفیت وقوع جرم

ضابطه عینی

ضابطه ذهنی

ضابطه ارفاقی یا تشدیدی

ضابطه دادرسی

ضابطه مجازات

ضابطه احصای جرائم سیاسی

ضابطه مرجع رسیدگی

5-ضابطه استرداد و عدم استرداد

گفتار اول- عدم قبول تقاضای استداد در مورد جرائم سیاسی

استرداد در مورد جرائم مرکب و مرتبط با جرم سیاسی

گفتار دوم- فواید تشخیص جرم سیاسی و جرم عادی

مزایای مجرمین سیاسی نسبت به مجرمین عادی

فصل دوم- تاریخچه جرم سیاسی

مبحث اول- تحویل تاریخی مجازات جرائم سیاسی

1- تاریخچه جرم سیاسی در حقوق ایران

تاریخچه جرم سیاسی در حقوق اسلام

مبحث دوم- راههای جلوگیری از وقوع جرم سیاسی

رعایت آزادی در مقابل یکدیگر و رعایت اصول قانون اساسی

شکایات و رسیدگی به شکایات مردم

مراجع رسیدگی به شکایات مردم

انتخاب افراد صالح برای اداره حکومت

نظارت و کنترل دقیق عملکرد کارگزاران

مشورت با مردم در اداره امور

اجرای عدالت

بخش دوم- جرائم سیاسی

فصل اول- مصادیق جرائم سیاسی

مبحث اول- جرم بغی

گفتار اول- مستندات جرم بغی

مبحث دوم- جرم جاسوسی

تعریف و خصوصیات جاسوسی

خیانت به مملکت

مبحث سوم- جرائم علیه امنیت داخلی و خارجی کشور

مبحث چهارم- محاربه

فصل دوم- رسیدگی به طرح جرائم سیاسی و تصویب موادی از آن

مبحث اول- تعریف جرم سیاسی

تفاوت جرائم سیاسی با جرائم عادی

تحقیق درباره ی کاربرد الگوریتم ژنتیکی سازگار یافته برای مسائل دینامیکی 24 ص

اختصاصی از ژیکو تحقیق درباره ی کاربرد الگوریتم ژنتیکی سازگار یافته برای مسائل دینامیکی 24 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 26

کاربرد الگوریتم ژنتیکی سازگار یافته برای مسائل دینامیکی چند هدفه

Zafer Bingul

Department of Mechatronics Engineering, Kocaeli University, Kocaeli, Turkey

خلاصه :

این مقاله یک الگوریتم ژنتیکی سازگار (AGA) را همراه با تابع لیاقت دینامیکی، برای مسائل چند هدفه (MOPs) در محیط دینامیکی تشریح می کند. به منظور دیدن اجرای الگوریتم، این روش برای دو نوع از مسائل MOPs بکار گرفته شده است. اولا این روش برای پیدا کردن آرایش نیروهای نظامی برای شبیه سازی رزمی بکار گرفته شده است. این مقاله در مورد چهار تابع هدف بحث می کند که باید بهینه شوند و یک واسطه فازی را ارئه می دهد که طرح جامعی را از چهار تابع هدف می سازد. دومین واسطه فازی برای کنترل نرخ عملکردهای تقاطع (Crossover) و جهش (Mutation) بکار گرفته می شود که بر اساس خواص آماری لیاقت (Fitness) جامع می باشد.

علاوه بر مسئله آرایش نیروهای نظامی یک مثال ساده از بهینه سازی چند هدفه که توسط فرینا و همکارانش گشته نیز ارائه شده است و توسط این الگوریتم پیشنهادی حل شده است. نتایج بدست آمده در اینجا نشان می دهد که الگوریتم ژنتیکی افزایش یافته، نسبت به الگوریتم ژنتیکی معمولی، عملکرد بهتری در مورد همگرائی دارد.

کلمات کلیدی:

الگوریتم ژنتیکی سازگار یافته ، منطق فازی ، آرایش نیروهای نظامی ، شبیه سازی رزمی و بهینه سازی چند هدفه .

مقدمه

بدیهی است که حالتهای متعددی برای مسائل عملی بهینه سازی وجود دارد که در ابتدا، بهینه سازی چندین اندازه گیری اجرا (MOP) یا محک ، غیر قابل اجتناب است و این اندازه گیری ها ممکن است که با هم تداخل هم داشته باشند. مسائل مربوط به MOPsمی توانند استاتیکی یا دینامیکی باشند. مهمترین موضوع در حل این گونه از مسائل عبارت از مشخص کردن توابع هدف طراحی، برای اینکه خوبی (Goodness) یک حل مشخص بر آورد شود. در مسائل MOPs بجای یک حل بهینه ، یک مجموعه از حل های بهینه ( مجموعه بهینه پارتو )، بسته به وجود چند تابع هدف، رخ می دهد. بدون تنزل یکی از جوابها ، هیچ بهبودی برای هر یک از حلهای بهینه پارتو وجود ندارد. هیچ حل پارتو نمی تواند از حل دیگری بهتر باشد مگر اطلاعات بیشتری را در اختیار داشته باشیم . برای اینکه انتخاب نهایی بهتری داشته باشیم ، بهترین راه این است که تا جایی که ممکن است حلهای مختلف بهینه پارتو را بدست آوریم.

در بعضی از کاربردهای جهانی نظیر حمل ونقل باربا روباتها ، مشخص کردن مدل و طراحی کنترل کننده ها ، مسائل محیطی و نیازهای MOPs بصورت دینامیکی تغییر می کنند و برای اینگونه کاربردها ، بهینه سازی چند هدفه وابسته به زمان، نیاز است . در این گونه از مسائل ، توابع هدف مربوطه و قیود و پارامترهای مسئله یا همه اینها، ممکن است لحظه به لحظه تغییر کنند. این گونه از مسائل MOPs دینامیکی نامیده می شوند. در این حالتها ، بهینه سازی تابع باید در بازه های زمانی خیلی محدود شده انجام پذیرد.

الگوریتمهای ژنتیکی معمولا بهترین وسیله جستجو در فضاهای بزرگ در طی یک زمان قابل قبول می باشند و نیازی به تحدب، تقعر و یا پیوستگی توابع بهینه ندارند. این موضوع منجر به دامنه وسیعی از کاربردها برای این الگوریتم در مسائل بهینه سازی بزرگ درگستره های مختلف می گردد مانند تحلیل سریع تاکتیکهای جنگی برای دفاع و حلهای انعطاف پذیر برای مدیریت زنجیره ای. این انواع مسائل پیچیده معمولا شامل آشوبناکی ، اتفاقی و مسائل دینامیکی پیچیده غیر خطی می شوند. غیر ممکن است که این طیف از مسائل را بتوان با روش قدیمی الگوریتم ژنتیکی حل نمود. الگوریتمهای ژنتیکی، تحلیل مجموعه ها را بصورت موازی انجام می دهند و تشابه این حلها را توسط ترکیب آنها برجسته می کنند. این موضوع باید تذکر داده شود که از آن جا که این گونه الگوریتمها تعداد زیادی از حلها را در مجموعه های بهینه پارتو پیدا می کنند، برای حل مسائل چند هدفه بسیار خوب می باشند . به هر حال، در الگوریتم ژنتیکی ساده، پارامترهای ثابت، مستقیما اجرای الگوریتم را تحت تاثیر قرار می دهند. معمولا پارامترهای بدون آهنگ منجر به مسائل متعددی نظیر همگرایی زودرس می شوند. بنابراین تعدادی از تکنیک های سازگار یافته برای این گونه از پارامترها پیشنهاد شده است. همانند جهش احتمالاتی ، تقاطع احتمالاتی ، اندازه جمعیت [1] و ]2[ و عملکرد تقاطع ]3[.

یکی از مهمترین راهبردها برای مسائل بهینه سازی چند هدفه ، الگوریتم ژنتیکی چند هدفه (MOGA) می باشد. مطالعات زیادی در مورد MOGA در منابع موجود می باشد [5]، [6]، [7]، [9]، [10]، [11]، [12]، [13]، [14]، [15]، [16]، [17]، [18]، [19]، [20].

مخصوصا دب (Deb) [20] یک MOGA عالی را ارائه داده است . یک الگوریتم ژنتیکی با بر آورد برداری (VEGA) [9] نسبت به یک الگوریتم ژنتیکی ساده متفاوت می باشد چون در این روش جدید، از یک عملگرا انتخاب اصلاح شده استفاده می شود و در هر نسل، تعدادی از زیر جمعیتها توسط اجرای انتخاب خطی تولید می شوند. مهمترین نقص این روش آن است که قادر به تولید حلهای بهینه پارتو برای فضاهای جستجویی غیر محدب نمی باشد. در تکنیک مرتبه لغت نویسی (lexicographic ordering ) [14]، حلهای طراح مرتبه ها، بر اساس خواص مهم توابع می باشد. سپس حل بهینه توسط مینیم سازی توابع هدف بدست می آید که بر اساس مهم بودن آنها، از مهمترین آنها شروع می شود. مهمترین ضعف این روش این است که ممکن