برق 70. الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات مبتنی بر مالتی ایجنت ترکیبی برای توزیع اقتصادی برق

خرید این محصول

» :: صفت 70. الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات براساس حرف مالتی ایجنت ترکیبی برای توزیع اقتصادی برق

الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات براساس حرف مالتی ایجنت ترکیبی برای توزیع اقتصادی برق

چکیده - این مقاله یک تکنیک بهینه سازی ازدحام ذرات مبتنی حرف مالتی ایجنت ترکیبی (HMAPSO) را معرفی می‌کند که از بهر توزیع اقتصادی برق به کار گرفته شده است. آیین قدیمی بهینه سازی ازدحام ذرات(PSO) دارای معایبی برای‌اینکه تنظیم متغیرها، تصادفی بودن و یکتایی پاسخ است. الگوریتم اخیر تکنیک‌های جستجوی قطعی، سیستم مالتی ایجنت (MAS)، الگوریتم بهینه سازی اجتماع ذرات (PSO) و فرایند تصمیم گیری زنبوری را با هم ترکیب می‌کند. لذا به استعانت جستجوی قطعی، بهینه سازی اجتماع ذرات مالتی ایجنت و زنبوری، HMAPSO قادر است بهینه سازی را تحقق دهد. مساله توزیع اقتصادی برق یک مساله بهینه سازی محدودشده غیرخطی است. تکنیک‌های بهینه سازی درسی الگو روش‌های جستجوی مستقیم و گرادیان قادر نیستند پاسخ بهینه کلی را بدست دهند. اسم الگوریتم‌های تکاملی تنها یک پتواز تا حدودی خوب را فراهم می‌کنند. برای نشان ادا کردن انرژی الگوریتم ارائه شده، این الگوریتم به مواردی با 13 و 40 ژنراتور اعمال می‌شود. نتایج نشان می‌دهد که ابن الگوریتم باب پیدا کردن پاسخ کلی نسبت به همتاهای خود بسیار صحیح و قوی‌تر است.  

خرید این محصول

دانلود پروژه و تحقیق الگوریتم بهینه سازی توده ذرات ‎( PSO )‎ (فرمت فایل Word ورد)

خرید این محصول

» :: 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.

خرید این محصول

الگوریتم بهینه سازی PSO و بکارگیری آن در پروسه Curve Fitting (قابل ویرایش و دریافت فایل Word ورد) تعداد صفحات 94

خرید این محصول

» :: الگوریتم بهینه سازی PSO و بکارگیری آن در پروسه Curve Fitting (قابل ویرایش و بدست‌آوردن فایل Word ورد) اندازه 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

خرید این محصول

تحقیق در مورد الگوریتم بهینه سازی توده ذرات PSO‎ (فرمت فایل Word ورد و با قابلیت ویرایش اماده پرینت )

خرید این محصول

» :: تحقیق باب مورد الگوریتم بهینه سازی توده ذرات PSO‎ (فرمت فایل Word ورد و با قابلیت ویرایش اماده پرینت )

دانلود پروپزال و تحقیق تام باب مورد الگوریتم بهینه سازی توده ذرات ‎( PSO )‎ (فرمت فایل Word)با قابلیت ویرایش کامل و شخصی سازی

الگوریتم  PSO یک الگوریتم جستجوی اجتماعی است که از روی اقدام اجتماعی دسته‌های پرندگان الگو شده است. در ابتدا این الگوریتم به سمت منظور انکشاف الگوهای حاکم بر پرواز همزمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آنها و تغییر شکل بهینه‌ی دسته به کار گرفته شد . در PSO، ذرات  باب فضای استفسار جاری می‌شوند. تغییر مکان  ذرات باب فضای استفسار تحت تأثیر تجربه و دانش خودشان و همسایگانشان است. بنابراین موقعیت دیگر توده  ذرات روی چونی جستجوی یک ذره اثر می‌گذارد . نتیجه‌ی الگوسازی این اقدام اجتماعی فرایند جستجویی است که ذرات به سمت نواحی موفق میل می‌کنند. ذرات از یکدیگر می‌آموزند و بر مبنای دانش بدست آمده به سمت جانب بهترین همسایگان خود 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.

خرید این محصول