گوگل مارکت
فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگانگوگل مارکت
فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگانالگوریتم های ژنتیک موازی
تکنیکهای محاسبات نرم، به هدف اسم مسائل پیچیده حرف استفاده از روشهای
غیردقیق برای ارائه‌ی پاسخ‌های مفید لیک غیردقیق عرضه شده‌اند. برخلاف
طرح‌های محاسبات سخت که پاسخ دقیق و کامل را جست‌وجو می‌کنند، تکنیکهای
محاسبه‌ی رقیق حرف راه‌دادن به روشهای نادقیق، از پاسخ‌هایی نیمه‌درست و
غیرقطعی برای مسائل خاص سود می‌جوید. الگوریتمهای ژنتیک که یکی از
تکنیکهای محاسبه‌ی نرم هستند، در این سال‌ها به سمت ابزارهای محبوبی برای
مسائل بهینه‌سازی تبدیل شده‌اند. حرف این اسم زمان زیادی که این الگوریتمها
برای یافتن پاسخ نزدیک‌به‌بهینه سود می‌کنند، همواره استعمال از آنها را
برای حل مسائل بهینه‌سازی بغرنج می‌سازد. بر اسم روشهای دقیق، که در
آنها کارائی زمانی الگوریتم اصلی‌ترین معیار اندازه‌گیری میزان موفقیت ثانیه
است، باب الگوریتم ژنتیک و سایر محاسبات نرم دو سوژه اصلی، در ارزیابی مورد
تدقیق قرار می‌گیرند: اینکه پاسخ چه‌قدر سریع پیدا می‌شود؟ واینکه از
بهینه‌ی اصلی چه‌قدر فاصله دارد؟ موازی‌سازی الگوریتمهای ژنتیک، یکی از
اساسی‌ترین و بهترین راه‌هایی است که می‌تواند دوران بسیار زیاد مورد نیاز
برای اجرا ستاندن محاسبات ژنتیکی و رسیدن به نتیجه‌ی مطلوب برای حل مسئله
توسط آنها را به سمت حد قابل قبولی برساند و امکان استفاده از این
الگوریتمها را، در زمان برازنده قبول، آماده کند. الگوریتمهای ژنتیک موازی
چه به دید دست‌یابی به برازندگی بهتر برای کروموزوم‌ها (نتیجه‌ی مطلوب‌تر)
و چه به سمت دید دسترسی به تسریع بالاتر و مقیاس‌پذیریِ بیشتر، بهتر از
الگوریتمهای ژنتیک ترتیبی و تک‌جمعیتی عمل می‌کنند.
سیاهه :
مقدمه
پیدایش الگوریتم ژنتیک و جریان اجرای ثانیه
نحوه ی نمایش
گام برآورد و پا انتخاب
عملگرهای ژنتیک
سایز سامان
پارامترهای crossover 11
Exploration & Exploitation 13
چالشهایی که GA با آن رودررو است
فاکتورهای اثربخش در PGA 11
یادداشت های تاریخی روی PGA 11
نحوه ی کنترل در سیستمهای موازی
چسان GA را موازی کنیم
اشکوبه اسیر PGA 16
معیار برآورد کارآیی باب الگوریتم ژنتیک موازی
پاداش گیری
منابع و مرجع‌ها
الگوریتمهای ژنتیک
الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm – GA) تکنیک جستجویی باب علم رایانه
برای پیدا کردن راه‌حل به‌تقریب برای بهینه‌سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم
ژن‌شناسی نوع خاصی از الگوریتمهای تکامل است که از تکنیکهای زیست‌شناسی فرگشتی
مانند وراثت و جهش استفاده می‌کند. در واقع الگوریتمهای ژنتیک از شرعیات
انتخاب طبیعی داروین از بهر یافتن فرمول بهینه جانب پیش‌بینی یا تطبیق الگو
استفاده می‌کنند.الگوریتمهای ژنتیک اغلب گزینه خوبی از بهر تکنیکهای
حزم حرف مبنای رگرسیون هستند. مختصراً گفته می‌شود که الگوریتم ژنتیک
(یا GA) یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی
حل مسئله استفاده می‌کند.مسئله‌ای که باید حل شود ورودی است و راهحلها طبق
یک انموذج کد گذاری می‌شوند که صفت fitness نام دارد هر راه حل کاندید را
ارزیابی می‌کند که اغلب آنها به چهره تصادفی انتخاب می‌شوند. کلاً این
الگوریتمها از بخش های پایین تشکیل می‌شوند : تابع برازش – نمایش – انتخاب –
تغییرالگوریتم ژنتیک و حل مسئله TSP
در این نوشته آغاز الگوریتمهای ژنتیک را معرفی کرده و مراحل انجام چنین
الگوریتمهایی توضیح داده می شود. بعد از اینکه یک دید کلی انتساب به
الگوریتمهای ژنتیک پیدا کردیم به مساله TSP میپردازیم. ابتدا چند روشی که
از بهر اسم مسئله TSP ارائه شده است را بیان می کنیم و بعد سعی می کنیم
الگوریتمهای ژنتیک مختلفی را از بهر این مساله مطرح کنیم و پس بررسی می کنیم
که کدام یک از این الگوریتمهای ژنتیک بهتر از بقیه روشها پاسخ می دهند. در
پایان نیز مقایسه ای بین الگوریتمهای ژنتیک و دیگر الگوریتمها انجام می
دهیم.مروری بر داده کاوی و بررسی شبکه های عصبی
چندین دهه است که کارتل ها اطلاعات را تجمع آوری می نمایند تا
با ایجاد یک پایگاه داده انبوه داده‌ها را اندوخته کنند، با این حال که
اطلاعات باب دسترس آنها قرار دارد فقط تعداد کمی از کارتل ها قادر شده اند به
ارزش حقیقی ذخیره شده در آنها اساس ببرند سوال این شرکتها این است که چگونه
میتوان به ارزش واقعی این اطلاعات دست یافت؟ پتواز ثانیه داده کاوی است، که
امروزه باب بسیاری از صنعتها از تمام پزشکی، آموزش، ورزش و بسیاری از صنایع
دیگر مناسبت استفاده قرار میگیرد. تکنیکهای بسیاری جانب داده کاوی وجود دارد
از جمله شبکه های عصبی مصنوعی، رگرسیون، دار آهنگ و غیره. همچنین طراحی
شده است اشاره SAS که توسط کارتل JMP نرم افزارهایی ایضاً برای داده کاوی
ایجاد شده است که میتوان به نرم آلت کرد. این نوشته به سمت معرفی داده کاوی و
بعضی از روشهای داده کاوی و همچنین محیطهایی که از داده کاوی بهره میبرند
به همراه نرم افزار های ثانیه اداشده است.
سیاهه :
چکیده
مقدمه
داده کاوی
تکنیک های داده کاوی
سنخ بندی
رگرسیون گیری
سنبله بندی
تجمع و همبستگی
دار تصمیم گیری
ویزگی های دار آهنگ
الگوریتم ژنتیک
شبکه های عصبی مصنوعی
ساختار شبکه آتشی‌مزاج
نورون
معماری شبکه آتشی‌مزاج
شبکه های پیش خور صفت لایه
اشکال یادگیری در شبکه های عصبی مصنوعی
داده کاوی در طبابت
داده کاوی در سلامت
نرم افزار های داده کاوی
پاداش گیری
مراجع
تحقیق 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