پاورپوینت کامل الگوریتم‌های ژنتیک و تحلیل علمی کاربرد آنها در بهینه‌سازی و هوش مصنوعی

توجه : این پروژه به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل الگوریتم‌های ژنتیک و تحلیل علمی کاربرد آنها در بهینه‌سازی و هوش مصنوعی دارای ۵۲ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در Power Point می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل پاور پوینت پاورپوینت کامل الگوریتم‌های ژنتیک و تحلیل علمی کاربرد آنها در بهینه‌سازی و هوش مصنوعی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

---

لطفا به نکات زیر در هنگام خرید

دانلودپاورپوینت کامل الگوریتم‌های ژنتیک و تحلیل علمی کاربرد آنها در بهینه‌سازی و هوش مصنوعی

توجه فرمایید.

۱-در این مطلب، متن اسلاید های اولیه 

دانلودپاورپوینت کامل الگوریتم‌های ژنتیک و تحلیل علمی کاربرد آنها در بهینه‌سازی و هوش مصنوعی

قرار داده شده است

۲-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

۳-پس از پرداخت هزینه ، حداکثر طی ۱۲ ساعت پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما ارسال خواهد شد

۴-در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

۵-در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون زیر قرار داده نشده است

---

بخشی از متن پاورپوینت کامل الگوریتم‌های ژنتیک و تحلیل علمی کاربرد آنها در بهینه‌سازی و هوش مصنوعی :

اسلاید ۱ :

الگوریتم ژنتیک

• در گروه الگوریتمهای بهینه سازی احتمالاتی است
• از فرآیند تکامل بیولو‍ژیکی الهام گرفته است .
• از مفاهیم انتخاب طبیعی و وراثت ژنتیکی داروین سال۱۸۵۹ استفاده می کند.

اسلاید ۲ :

• توسط جان هلند ،‌دانشگاه میشیگان توسعه یافت (‌۱۹۷۰)

     –  به منظور مطالعه وشناخت فرآیندهای تطبیقی

         سیستمهای طبیعی

    –  به منظور طراحی نرم افزارهای سیستمهای مصنوعی

       که قدرت سیستمهای طبیعی را حفظ می کنند.

اسلاید ۳ :

• تکنیکهای کافی و مؤثر برای کاربردهای بهینه سازی و یادگیری ماشین ارائه می دهد.
• امروزه در بسیاری از زمینه ها مثل تجارت ، علوم ،‌مهندسی و پزشکی بکار میرود.

اسلاید ۴ :

   الگوریتم های ژنتیک یک مجموعه از راه حلهای کاندید برای مسئله نگهداری میکنند .

   و این مجموعه را با اعمال تکراری مجموعه عملگرهای تصادفی تکامل میدهد .

اسلاید ۵ :

• انتخاب : موفق ترین راه حل را در جمعیت مورد نظر می یابد

• ترکیب دوباره : دو راه حل مجزا را تجزیه می کند و آنها را برای ایجاد راه حلهای جدید بطور با هم ترکیب می کند
• جهش : بطور تصادفی راه حلهای کاندید را آشفته می کند.

اسلاید ۶ :

تقاطع : ترکیب دوباره

P1   (۰ ۱ ۱ ۰ ۱ ۰ ۰ ۰)            (۰ ۱ ۰ ۰ ۱ ۰ ۰ ۰)   C1

P2   (۱ ۱ ۰ ۱ ۱ ۰ ۱ ۰)            (۱ ۱ ۱ ۱ ۱ ۰ ۱ ۰)   C2

–تقاطع یک ابزار حیاتی برای الگوریتمهای ژنتیک است

–جستجو را در تکامل اولیه جمعیت  شتاب می دهد.

–باعث می شود که زیر مجموعه هایی از راه حل ها روی کروموزومهای متفاوت  با هم ترکیب شوند.

اسلاید ۷ :

ارزیابی

• عملگر ارزیابی یک کروموزوم را رمزگشایی می کندو یک مقدار

   برازندگی به آن نسبت می دهد.

• عملگر ارزیابی تنها ارتباط بین ga و مسأله ای که آن را حل میکند می باشد.

اسلاید ۸ :

 حذف

 GA تولید نسل : کل جمعیت با هر بار تکرار جایگزین میشود.

GA حالت پایدار :‌ تعداد کمی از اعضا در هر بار تولید جایگزین میشود.

اسلاید ۹ :

نکاتی برای استفاده کنندگان GA

• انتخاب موارد پایه پیاده سازی

    –  نمایش  دادن

    –   اندازه جمعیت ،‌ نرخ جهش ، ..

    –   انتخاب ، سیاستهای حذف ، ;

• شرایط پایان
• کارایی ،‌ مقیاس پذیری
• راه حل خوب ، به خوب بودن تابع ارزیابی بستگی دارد

    ( معمولا“  سخت ترین قسمت است )

اسلاید ۱۰ :

مزایای  GA

• درک مفاهیم آن آسان است .
• ما‍ژولار است و از برنامه کاربردی جداست .
• پشتیبانی بهینه سازی چند منظوره
• برای محیطهای پر اغتشاش noisy مناسب است
• همیشه یک جواب داریم ،‌ جواب با گذشت زمان بهتر میشود.
• ذاتا“ موازی است ، به سادگی توزیع پذیر است.