گوگل مارکت
فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگانگوگل مارکت
فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگان
الگوریتم های ژنتیک موازی
» :: الگوریتم های ژنتیک محاذی
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.
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