فایل کامل روش حریصانه (Greedy) با تحلیل الگوریتم‌های انتخاب بهینه، کاربردهای محاسباتی و پیچیدگی زمانی

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

 فایل کامل روش حریصانه (Greedy) با تحلیل الگوریتم‌های انتخاب بهینه، کاربردهای محاسباتی و پیچیدگی زمانی دارای ۲۰ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در Power Point می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل پاور پوینت فایل کامل روش حریصانه (Greedy) با تحلیل الگوریتم‌های انتخاب بهینه، کاربردهای محاسباتی و پیچیدگی زمانی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز فایل کامل روش حریصانه (Greedy) با تحلیل الگوریتم‌های انتخاب بهینه، کاربردهای محاسباتی و پیچیدگی زمانی۲ ارائه میگردد

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل کامل روش حریصانه (Greedy) با تحلیل الگوریتم‌های انتخاب بهینه، کاربردهای محاسباتی و پیچیدگی زمانی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل کامل روش حریصانه (Greedy) با تحلیل الگوریتم‌های انتخاب بهینه، کاربردهای محاسباتی و پیچیدگی زمانی :

فایل کامل روش حریصانه (Greedy) با تحلیل الگوریتم‌های انتخاب بهینه، کاربردهای محاسباتی و پیچیدگی زمانی

پاورپوینت روش حریصانه (greedy دارای ۲۰ اسلاید با ظاهری زیبا ، متفاوت ، مفید، مختصر و قابل ویرایش می باشد قسمتی از متن را ببینید و در صورت تمایل خرید کنید.

در هرمرحله از مراحل اجرای الگوریتم باید بخشی از جواب را به دست آوریم.

این روش جزو روشهای بهینه سازی است.

هدف یافتن یک جواب قابل قبول است که تابع هدف یا رابطه ارزش جواب را ماکزیمم یا می نیمم کند و جواب بهینه را ایجاد کند.

خصوصیات کلی روش حریصانه

الف) نتیجه نهایی الگوریتم حریصانه مجموعه ای از داده ها است که ممکن است ترتیب آنها نیز اهمیت داشته باشد.

ب) جواب نهایی باید تابع هدف را بهینه (ماکزیمم یا می نیمم) نماید.

ج) در روشهای حریصانه آینده نگری وجود ندارد و به وضعیت جاری بیشتر توجه می شود. بنابراین بهینگی در هر مرحله محلی می باشد.عناصر داده را به طور متوالی گرفته و از بین آنها بدون توجه به انتخابهای قبلی یا بعدی بهترین را بر اساس معیارهای خاصی انتخاب می کند.

د) تصمیم در مورد انتخاب یا رد یکی از داده های ورودی به عنوان مولفه از جواب قطعی و غیر قابل برگشت است.

ه) الگوریتم حریصانه مانند برنامه سازی پویا اغلب برای مسائل بهینه سازی به کار می رود با این تفاوت که در برنامه سازی پویا از خاصیت بازگشتی برای تقسیم یک نمونه به نمونه های کوچکتر استفاده می شود, در حالیکه در الگوریتم حریصانه هیچ تقسیمی انجام نمی شود وبرای تولید جواب از دنباله عناصر انتخابی استفاده می شود که هریک از آنها در هر لحظه بهترین انتخاب به نظر می رسد و انتظار می رود که بتوان یک جواب بهینه نهایی را به دست آورد.

اجزاء الگوریتم حریصانه

الگوریتم حریصانه با یک مجموعه تهی آغاز می شود و عناصر پشت سر هم به این مجموعه اضافه می شوند.

یک روال انتخاب عنصر بعدی را برای اضافه کردن به مجموعه انتخاب می کند. این انتخاب براساس یک معیار حریصانه که به طور محلی بهترین جواب را در هر لحظه انتخاب می کند, شکل می گیرد.

یک بررسی امکان سنجی تعیین می کند که آیا با تکمیل مجموعه جدید امکان دستیابی به جواب برای یک نمونه مسأله وکود دارد یا خیر.

یک بررسی جواب تعیین می کند که آیا مجموعه جدید یک جواب برای نمونه مسأله می باشد یا خیر.

الگوریتم Dijkstra برای مسأله کوتاهترین مسیرهای تک مبدأیی

هدف: تعیین کوتاهترین مسیرها از یک گره بخصوص به تمام گره های دیگر در یک گراف جهت دار و وزن دار.

ppt: نوع فایل

سایز:۲۶.۶ KB

تعداد اسلاید:۲۰