فروش فایل
فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگانفروش فایل
فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگانبررسی الگوریتم ژنتیک در TSP و NP-HARD
الگوریتم ژن‌شناسی (Genetic Algorithm – GA)
صنعت جستجویی در بیرق رایانه برای یافتن راه حل تقریبی برای بهینه سازی و
مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریت مهای تکامل است که از
تکنیک های زیست شناسی فرگشتی مانند وراثت و جهش استفاده باده کند. در حقیقت
الگوریت مهای ژن‌شناسی از شرعیات انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه
جهت پیش پوز یا تطبیق الگو استفاده میکنند. الگوریت مهای ژن‌شناسی اغلب گزینه
خوبی برای صنعت های سابق بینی بر مبنای یک تکنیک برنامه نویسی است که از
(GA تصادف هستند. مختصراً گفته می شود که الگوریتم ژنتیک ) یا تکامل ژنتیکی
به سمت عنوان یک الگوی اسم مسئله استفاده می کند. مسأله ای که باید اسم شود
ورودی است و جاده حلها حرف برابر یک الگو کد گذاری میشوند که تابع fitness نام
دارد تمام جاده حل کاندید را ارزیابی می کند که اکثر آنها به صورت تصادفی
تعیین می شوند.
فهرست :
مقدمه
به دنبال تکامل…
ایده حقیقی استفاده از الگوریتم ژن‌شناسی
درباره علم ژن‌شناسی
تاریخچۀ علم ژن‌شناسی
تکامل اسم (قانون انتخاب اسم داروین)
رابطه تکامل طبیعی حرف آیین های هوش مصنوعی
الگوریتم
الگوریتم های جستجوی ناآگاهانه
جستجوی لیست
جستجوی درختی
جستجوی گراف
الگوریتم های جستجوی آگاهانه
الف جستجوی قید خصومت‌آمیز
مسائل NP Hard
هیوریستیک
انواع الگوریتم های هیوریستیک
فصل دوم
مقدمه
الگوریتم ژنتیک
مکانیزم الگوریتم ژن‌شناسی
عملگرهای الگوریتم ژن‌شناسی
کدگذاری
ارزیابی
ترکیب
جهش
رمزگشایی
چارت الگوریتم به همراه شبه کد آ ن
شبه رنج و ایضاح آن
چارت الگوریتم ژنتیک
تابع آماج
روش های رنج اجرا کردن
کدینگ باینری
کدینگ جایگشتی
کد گذاری مقدار
کدینگ درخت
نمایش رشته ها
انواع آیین های تشکیل رشته
باز گرداندن رشته ها به مجموعه متغیرها
تعداد بیت های متناظر حرف هر متغی ر
جمعیت
ایجاد جمعیت اولیه
اندازه جمعیت
محاسبه برازندگی (تابع ارزش)
انواع روش های تعیین
انتخاب چرخ رولت
انتخاب حالت استوار
انتخاب نخبه گرایی
انتخاب رقابتی
انتخاب قطع تارک
انتخاب قطعی بریندل
انتخاب جایگزینی نسلی اصلاح شده
انتخاب آزمایش
انتخاب مسابقه تصادفی
انواع روش های ترکیب
جابه جایی دودوئی
جابه جایی حقیقی
ترکیب تک نقطه ا ی
ترکیب دو نقطه ای
ترکیب یکنواخت
ترکیب حسابی
ترتیب
چرخه
بخش نگاشته
احتمال ترکیب
تحلیل مکانیزم جابجایی
جهش
جهش باینری
جهش حقیقی
وارونه سازی بیت
تغییر انتظام قرارگیر ی
وارون سازی
تغییر مقدار
محک اختتام اجرای الگوریتم ژنتیک
انواع الگوریتم های ژنتیکی
الگوریتم ژنتیکی سری
الگوریتم ژنتیکی موازی
مقایسه الگوریتم ژنتیک حرف سیستم های طبیعی
نقاط تاب الگوریتم های ژنتیک
استراتژی برخورد با محدودیت ها
استراتژی آشتی عملگرهای ژنتیک
استراتژی اصلاحی
استراتژی جریمه ای
بهبود الگوریتم ژن‌شناسی
چند نمونه از کاربردهای الگوریتم های ژنتیک
دوران سوم
مقدمه
حلّ معمای هشت وزیر
جمعیت ابتدایی
تابع برازندگی
آمیزش
جهش ژنتیکی
الگوریتم ژن‌شناسی و حلّ مسألۀ فروشندة دوره گرد
به سمت وسیله الگوریتم ژنتیک TS P حل مسأله
TS P تشبیه روشهای جوراجور الگوریتم و ژنتیک برای
نتیجه گیر ی
حلّ مسأله معمای سودوکو
حل مسأله
تعیین کروموزم
ساختن سامان آغازین الا نسل اول
ساختن صفت از ارزش
ترکیب نمونه ها و اسم جواب جدید
ارزشیابی مجموعه پاسخ
ساختن نسل بعد
آراسته سازی به سمت کمک G A
صورت مسأله
جمعیت آغازین
تابع برازندگی
انتخاب
ترکیب
جهش
سیاهه منابع و مراجع
پیوست
واژه نامه
نقاط بهینه محلی و بهینه بسیار
چارت الگوریتم ژن‌شناسی
ترکیب صفت نشانه
ترکیب جایگشتی
جهش کدینگ جایگشتی
جهش کدینگ مقدار
کدینگ درختی
نمونه کروموزوم الگوریتم ژنتیکی
روش سری
روش محاطی
چرخه رولت
جابجایی چند نشانه
ترکیب صفت نشانه ای
ترکیب دو نقطه ای
ترکیب یکنواخت
شبیه سازی جهش به سمت کمک نمودار
جهش باینری
جهش:وارونه سازی بیت
جهش:تغییر ترتیب قرارگیری
جهش: وارون ساز ی
جهش: تغییر مقدار
جدول امعان رابطه های جمعیت، کیفیت جواب و معیار توقف بایکدیگر
چینش هشت مهره وزیر باب برگ شطرنج بدون تهدید یکدیگر
طرح سودوکوتحقیق در مورد الگوریتم های ژنتیک (فرمت فایل Word ورد و با قابلیت ویرایش)تعداد صفحات 65
دانلود پروژه تام باب مورد الگوریتم ژنتیک (فرمت فایل Wordوورد)تعداد صفحات 65
الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm – GA) تکنیک جستجویی در علم رایانه از بهر پیدا کردن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکامل است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی بسان وراثت و جهش استعمال می‌کند. در واقع الگوریتم‌های ژن‌شناسی از اصول تعیین طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده میکنند. الگوریتم‌های ژن‌شناسی اکثر گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای تصادف هستند. مختصراً گفته می‌شود که الگوریتم ژن‌شناسی (یا GA) یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به آغاز یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسأله‌ای که باید حل شود ورودی است و راه‌حل‌ها طبق یک الگو کد گذاری میشوند که صفت fitness آوازه دارد هر راه حل کاندید را ارزیابی می‌کند که اکثر آنها به صورت تصادفی انتخاب میشوند. کلاً این الگوریتم‌ها از بخش های زیر ایجاد میشوند: تابع برازش، نمایش، انتخاب، تغییر
فهرست :
دوران اول
مقدمه
به دنبال تکامل…
ایدۀ اصلی استفاده از الگوریتم ژنتیک
درباره بیرق ژنتیک
تاریخچۀ علم ژنتیک
تکامل طبیعی (قانون انتخاب طبیعی داروین)
رابطه تکامل اسم حرف روشهای هوش مصنوعی
الگوریتم
الگوریتم‌های جستجوی ناآگاهانه
هزاره جستجوی لیست
ب جستجوی درختی
پ جستجوی گراف
الگوریتم‌های جستجوی آگاهانه
الف جستجوی خصمانه
مسائل NPHard
هیوریستیک
انواع الگوریتم‌های هیوریستیک
دوران دوم
مقدمه
الگوریتم ژنتیک
مکانیزم الگوریتم ژنتیک
عملگرهای الگوریتم ژنتیک
کدگذاری
ارزیابی
ترکیب
جهش
رمزگشایی
چارت الگوریتم به همراه شبه کد آن
شبه کد و توضیح آن
چارت الگوریتم ژنتیک
تابع آماج
روشهای کد اجرا کردن
کدینگ باینری
کدینگ جایگشتی
کد گذاری میزان
کدینگ دار
نمایش رشته‌ها
انواع روشهای تشکیل رشته
باز گرداندن رشته‌ها به سمت مجموعه متغیرها
تعداد بیت‌های متناظر با هر متغیر
جمعیت
ایجاد جمعیت اولیه
اندازه جمعیت
محاسبه برازندگی (تابع ارزش)
انواع روشهای انتخاب
انتخاب چرخ رولت
انتخاب حال پایدار
انتخاب برگزیده گرایی
انتخاب رقابتی
انتخاب قطع سر
انتخاب حتمی بریندل
انتخاب جایگزینی نسلی اصلاح شده
انتخاب مسابقه
انتخاب آزمایش تصادفی
انواع روشهای ترکیب
جابه‌جایی دودوئی
جابه‌جایی حقیقی
ترکیب تک‌نقطه‌ای
ترکیب دو نقطه‌ای
ترکیب n نقطه‌ای
ترکیب یکنواخت
ترکیب حسابی
ترتیب
چرخه
محدّب
بخش_نگاشته
احتمال ترکیب
تحلیل مکانیزم جابجایی
جهش
جهش باینری
جهش حقیقی
وارونه سازی بیت
تغییر ترتیب قرارگیری
وارون سازی
تغییر مقدار
محک اختتام اجرای الگوریتم ژنتیک
انواع الگوریتم‌های ژنتیکی
الگوریتم ژنتیکی سری
الگوریتم ژنتیکی موازی
مقایسه الگوریتم ژنتیک با سیستم‌های طبیعی
نقاط قوّت الگوریتم‌های ژن‌شناسی
محدودیت‌های GAها
استراتژی برخورد با محدودیت‌ها
استراتژی اصلاح عملگرهای ژن‌شناسی
استراتژی رَدّی
استراتژی اصلاحی
استراتژی جریمه‌ای
بهبود الگوریتم ژنتیک
چند الگو از کاربردهای الگوریتم‌های ژن‌شناسی
فصل سوم
مقدمه
حلّ معمای هشت وزیر
جمعیت آغازین
تابع برازندگی
آمیزش
جهش ژنتیکی
الگوریتم ژنتیک و حلّ مسألۀ فروشندۀ طواف
حل مسأله TSP به وسیله الگوریتم ژنتیک
مقایسه روشهای جوراجور الگوریتم و ژن‌شناسی برای TSP
نتیجه گیری
حلّ مسأله معمای سودوکو
حل مسأله
تعیین کروموزم
ساختن جمعیت آغازین یا آل اول
ساختن تابع از ارزش
ترکیب نمونه‌ها و اسم پاسخ جدید
ارزشیابی مجموعه جواب
ساختن آل بعد
مرتب سازی به سمت کمک GA
صورت مسأله
جمعیت ابتدایی
تابع برازندگی
انتخاب
ترکیب
جهش
سیاهه منبع‌ها و مراجع
اتصال
واژه‌نامه