فروش فایل
فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگانفروش فایل
فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگانصنایع 18. تجزیه و تحلیل الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO)
Improvement of Left Ventricular Assist Device for the JAIEE
---الگوریتم بهینه سازی اجتماع پرندگان (PSO)( به همراه کد متلب)
اجتماعی است که از شبیه سازی رفتار اجتماعی گروه پرندگان الهام گرفته است.به منظور انکشاف الگوهای آمر بر پرواز همزمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آن ها و تغییر شکل بهینه دسته به کار گرفته شد.
تالی به سمت الگوریتم های تکاملی است با این تفاوت هر ذره از اطلاعات گذشته ی خود و همسایگانش سود می برد.
پاداش مدل سازی این رفتار اجتماعی فرآیند جستجویی است که ذرات به جانب نواحی موفق میل می کنند.
این فایل شامل پاورپوینت + کد اجرایی الگوریتم pso در محیط خواسته می باشد.
دانلود پروژه و تحقیق الگوریتم بهینه سازی توده ذرات ( PSO ) (فرمت فایل Word ورد)
الگوریتم بهینه سازی توده ذرات در ابتدایی‌ترین شکل خود یک روش تکراری دسته‌جمعی آشفته با تاکید بر معاضدت است. این الگوریتم حرف حدی تصادفی بوده و بدون مکانیزم انتخاب است و از حرکت گروهی پرندگان و زنبورها مکاشفه گرفته است. رفتار جمعی تمام افراد سامان باعث یک همگرایی درنقطهای پهلو به جواب بهینه مطلق میشود. نقطه قوت این الگوریتم زوال احتیاج به یک کنترل سراسری است. هرفرد دراین الگوریتم خویش مختاری نسبی دارد که می‌تواند درسراسر فضای جستجو تحرک کند و می‌بایست با سایر افراد همکاری داشته باشد. باب این گزارش ابتدا نحوه بازده کد نوشته شده مورد بررسی قرار میگیرد. در فصل دوم الگوریتم بهینه سازی توده ذرات به کوه طور مفصل توضیح داده میشود. باب فصل آخر ایضاً نحوه پیاده سازی این الگوریتم بر روی کد Matlab ایضاح داده خواهد شد .
الگوریتم PSO یک الگوریتم جستجوی اجتماعی است که از روی اقدام مدنی دسته‌های پرندگان مدل شده است. در ابتدا این الگوریتم به منظور انکشاف الگوهای حاکم حرف پرواز همزمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آنها و تغییر شکل بهینه‌ی دسته به کار گرفته شد . باب PSO، ذرات باب فضای جستجو جاری می‌شوند. تغییر مکان ذرات باب فضای جستجو اسم پایین تأثیر تجربه و دانش خودشان و همسایگانشان است. ازاین‌رو جایگاه دیگر توده ذرات روی چگونگی جستجوی یک ذره اثر می‌گذارد . نتیجه‌ی مدل‌سازی این رفتار مدنی فرایند جستجویی است که ذرات به سمت سمت نواحی موفق میل می‌کنند. ذرات از یکدیگر می‌آموزند و بر مبنای دانش بدست آمده به جانب بهترین همسایگان خویش می‌روند اساس کار PSO بر این اصل استوار است که در هر لحظه هر ذره مکان خود را در فضای جستجو با توجه به بهترین مکانی که تاکنون در آن قرار گرفته است و بهترین مکانی که در کل همسایگی‌اش وجود دارد، تنظیم می‌کند.
الگوریتم بهینه سازی PSO و بکارگیری آن در پروسه Curve Fitting (قابل ویرایش و دریافت فایل Word ورد) تعداد صفحات 94
ضروری کنید شما و گروهی از دوستان تان به دنبال گنج می گردید هر یک از اعضای امت یک فلزیاب و یک بی سیم دارند که می تواند مکان و وضعیت کار خود را به همسایگان نزدیک خود اطلاع بدهد بنابراین شما می دانید آیا همسایگان¬ تان از شما به گنج نزدیکترند یا نه ؟ پشت ار همسایه ای به گنج نزدیکتر بود شما می توانید به طرف او حرکت کنید. با قید این‌سان کارگر تماس شما برای رسیدن به گنج بیشتر می شود و همچنین گنج زودتر از زمانی که شما تنها باشید پیدا می شود.
این یک مثال ساده از اقدام جمعی یا swarm behavior است که افراد از بهر رسیدن به یک هدف نهایی همکاری می کنند . این روش موثرتر از زمانی است که افراد جداگانه عمل کنند. Swarm را می توان به سمت صورت مجموعه ای سازمان یافته از موجوداتی تعریف کرد که با یکدیگر همکاری باده کنند. باب کاربردهای محاسباتی swarm intelligence از موجوداتی بسان دسته ی پرندگان و مورچه ها ، زنبورها ، موریانه ها ، دسته ماهیان الگو برداری می شود . باب این سنخ اجتماعات هر یک از موجودات ساختار نسبتاً ساده ای دارند ولی رفتار جمعی آنها بی نهایت پیچیده است . از بهر مثال در کولونی مورچه ها هریک از مورچه ها یک کار ساده ی مخصوص را انجام باده دهد ولی به طور جمعی عمل و رفتار مورچه ها ، ساختن بهینه لایه ، محافظت از ملکه و نوزادان ، تمیز کردن لانه ، یافتن بهترین منابع غذایی و بهینه سازی استراتژی حمله را تضمین می کند. اقدام کلی یک swarm به صورت غیر دست‌نوشته از آمیزش رفتارهای تک تک اجتماع بدست می آید. یا به عبارتی یک ارتباط ی بسیار پیچیده آشکار رفتار جمعی و رفتار فردی یک اجتماع وجود دارد. رفتار عمومی فقط خویش به رفتار فردی افراد اجتماع نیست بلکه به چگونگی تعامل میان افراد نیز وابسته است . تعامل آشکار افراد ، تجربه ی افراد درباره ی اسم را افزایش می دهد و موجب پیشرفت اجتماع می شود . ساختار اجتماعی swarm بین افراد مجموعه کانال های ارتباطی ابداع می آهسته که طی آن افراد می توانند به تبادل تجربه های شخصی بپردازند مدل سازی محاسباتی swarm، کاربردهای موفق و بسیار را در پی داشته است. به کوه طور کلی سوژه پروژه رسم تابع تخمینی در بحث ریاضیات برای رسم یک سری داده با استفاده از نرم افزار متلب می باشد. جمعیتی که در این پروژه مورد خواندن و بررسی رسم می گیرند با توجه به ماهیت پروژه یکسری داده مربوط به یک تابع مشخص می باشند که ما در هر مرحله نتایج را با مقادیر دادهها مقایسه کرده تا بتوانیم ذراتی تولید کرده که بهینه شده باشند و کمترین اختلاف را با جمعیت اولیه داشته باشند. از بهر این منظور پروژه حرف حد ممکن طوری تنظیم شده که همه جنبه های اساسی موضوع چه از نظر کاربردی و چه از نظر تئوری را در بر گیرد. در بحث آشنایی با الگوریتم و تعاریف مربوط به آن اهتمام شده حرف هرچه بیشتر موضوع باز شده و مثال هایی به همراه داشته باشد تا موضوع ساده و روان بوده و به راحتی قابل درک باشد.
کلمات کلیدی
بهینه سازی(Optimization)، صفت برا زنگی(fitness)، بهترین سراسری(g_best)،
بهترین شخصی(p_best)، الگوریتم بهینه سازی،کلونی
فصل اول: “آشنایی حرف بعضی ازانواع الگوریتم های بهینه سازی ”
مقدمه ای بر بهینه سازی
۱- ۱ الگوریتم جامعه پرندگان(particle swarm optimization Algorithm – pso)
۱-۲ الگوریتم ژنتیک(Genetic Algorithm – GA
۱-۳ الگوریتم کلونی مورچه ها(Aco- Ant colony optimization Algorithm
۱-۴ الگوریتم کلونی زنبور عسل(Abc-Artificial bee colony algorithm
۱-۵ الگوریتم تراب های ماء هوشمند یا چکاه(Intelligent water Drops Algorithm -Iw
فصل دوم : ” الگوریتم(particle swarm optimization – pso) و
” Cooperative Particle swarm optimization – cpso) (
مقدمه
۲-۱ بود الگوریتم
۲-۲ مفاهیم اولیه
۲-۳ فلو چارت
۲-۴ اطلاعات فنی
۲-۵ ساختار کلی
۲-۶ قاعده بسیار توپولوژی جوار
۲-۷ نکات کلیدی
۲-۷-۱ اثر هوش جمعی
۲-۷-۲ هوش ذرات
۲-۷-۳ کنترل انموذج ایقاع
۲-۷-۴ تعداد ذرات
۲-۷-۵ محدوده ی ذرات
۲-۷-۶ اسباب توقف
۲- ۸ مزایا و کاربردهای الگو ایقاع
۲-۹ ذرات swarm در تعدادی فضای واقعی
۲-۱۰مثال هایی از حرکت ذرات
۲-۱۰ مثالی از پرواز پرندگان از بهر یافتن غذا
۲-۱۱ الگوریتم Cooperative Particle swarm optimization
۲-۱۲ شناسایی نرم افزار بکار رفته در شبیه سازی پروسه
فصل سوم: به سمت ” بکار گیری cpsoو pso در پروسه ی Curve Fitting”
مقدمه
۳-۱ ماهیت کار
۳-۲ مراحل اجرا پیشه به کمک الگوریتمpso
۳-۲-۱ شبر اتیان تابع برازندگی
۳-۲-۲ مشخص کردن اندازه جمعیت اولیه و ابعاد آن
۳-۲-۳ بررسی برون‌داد های بدست آمده از صفت Fitnessدر تکرار اول
۳-۲-۴ ابداع لیست آغاز جهت نگهداری خروجی های بدست آمده
۳-۲-۵ پیدا اجرا کردن بهترین برون‌داد تابع Fitness و یافتن مکان آن در لیست اول
۳-۲-۶ آبدیت کردن سرعت و جا ذرات با توجه به اینکه تعجیل اولیه ذرات قبلا تعریف
۳-۲-۷ ایجاد لیست دوم جهت حفاظت خروجی های تابع Fitness در تکرار دوم
۳-۲-۸ پیدا کردن مکان بهترین ذر در جمعیت دوم
۳-۲-۹ مقایسه خروجی های تابع Fitness باب دو بازگویی اول
۳-۲-۱۰ پیدا اجرا کردن بهترین ذرات باب دو جمعیت اول و دوم و تولید جمعیت سوم
۳-۲-۱۱ محاسبه صفت Fitness از بهر جمعیت سوم
۳-۲-۱۲ تکرار از مرحله پنجم الی یازدهم حرف رسیدن به نقاط بهینه
۳-۳ مراحل انجام کار برای الگوریتمcpso
دوران چهارم : نتایج
۴-۱ انجام پروسه میانجیگری الگوریتم pso
۴-۲ اجرا پروسه میانجیگری الگوریتم cpso
۴-۳ امعان اختلاف بین psoوcpso
فصل پنجم: نتیجه گیری و پیشنهاد
۵-۱ نتیجه گیری
۵-۲ پیشنهاد
مراجع
اتصال