دانلود جزوه آموزشی الگوریتم ژنتیک در مسیریابی وسیله نقلیه شامل 38 صفحه با تخفیف ویژه اورمیاباکس

اختصاصی از یاری فایل دانلود جزوه آموزشی الگوریتم ژنتیک در مسیریابی وسیله نقلیه شامل 38 صفحه با تخفیف ویژه اورمیاباکس دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان: دانلود جزوه آموزشی الگوریتم ژنتیک در مسیریابی وسیله نقلیه شامل 38 صفحه با تخفیف ویژه اورمیاباکس

تعداد صفحات: 38

این محصول جزوه آموزشی الگوریتم ژنتیک در مسیریابی وسیله نقلیه شامل 38 صفحه به صورت فرمت pdf می باشد که با تخفیف ویژه اورمیاباکس در اختیار شما عزیزان قرار می گیرد.

فهرست

معرفی الگوریتم ژنتیک و مفاهیم اولیه آن

بررسی مسئله مسیریابی وسیله نقلیه با الگوریتم ژنتیک

توجه : با تخفیف ویژه اورمیاباکس
پس از انجام مراحل خرید حتما روی دکمه تکمیل خرید در صفحه بانک کلیک کنید تا پرداخت شما تکمیل شود تمامی مراحل را تا دریافت کدپیگیری سفارش انجام دهید ؛ اگر نتوانستید پرداخت الکترونیکی را انجام دهید چند دقیقه صبر کنید و دوباره اقدام کنید و یا از طریق مرورگر دیگری وارد سایت شوید یا اینکه بانک عامل را تغییر دهید.پس از پرداخت موفق لینک دانلود به طور خودکار در اختیار شما قرار میگیرد و به ایمیل شما نیز ارسال می شود.

الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچگان در 51 اسلاید

اختصاصی از یاری فایل الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچگان در 51 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

بهینه‌سازی گروه مورچه‌ها یا ACO همانطور که می دانیم مسئله یافتن کوتاهترین مسیر، یک مسئله بهینه سازیست که گاه حل آن بسیار دشوار است و گاه نیز بسیار زمانبر. برای مثال مسئله فروشنده دوره گرد را نیز می‌توان مطرح کرد. در این روش(ACo)، مورچه‌های مصنوعی به‌وسیلهٔ حرکت بر روی نمودار مسئله و با باقی گذاشتن نشانه‌هایی بر روی نمودار، همچون مورچه‌های واقعی که در مسیر حرکت خود نشانه‌های باقی می‌گذارند، باعث می‌شوند که مورچه‌های مصنوعی بعدی بتوانند راه‌حل‌های بهتری را برای مسئله فراهم نمایند. همچنین در این روش می‌توان توسط مسائل محاسباتی-عددی بر مبنای علم احتمالات بهترین مسیر را در یک نمودار یافت.

 

روش که از رفتار مورچه‌ها در یافتن مسیر بین محل لانه و غذا الهام گرفته شده؛ اولین بار در ۱۹۹۲ توسط مارکو دوریگو (Marco Dorigo) در پایان نامهٔ دکترایش مطرح شد.

الگوریتم کلونی مورچه الهام گرفته شده از مطالعات و مشاهدات روی کلونی مورچه هاست. این مطالعات نشان داده که مورچه‌ها حشراتی اجتماعی هستند که در کلونی‌ها زندگی می‌کنند و رفتار آنها بیشتر در جهت بقاء کلونی است تا درجهت بقاء یک جزء از آن. یکی از مهمترین و جالبترین رفتار مورچه‌ها، رفتار آنها برای یافتن غذا است و بویژه چگونگی پیدا کردن کوتاهترین مسیر میان منابع غذایی و آشیانه. این نوع رفتار مورچه‌ها دارای نوعی هوشمندی توده‌ای است که اخیراً مورد توجه دانشمندان قرار گرفته است در دنیای واقعی مورچه‌ها ابتدا به طور تصادفی به این سو و آن سو می‌روند تا غذا بیابند. سپس به لانه بر می‌گردند و ردّی از فرومون(Pheromonee) به جا می‌گذارند. چنین ردهایی پس از باران به رنگ سفید در می‌آیند و قابل رویت اند. مورچه‌های دیگر وقتی این مسیر را می‌یابند، گاه پرسه زدن را رها کرده و آن را دنبال می‌کنند. سپس اگر به غذا برسند به خانه بر می‌گردند و رد دیگری از خود در کنار رد قبل می‌گذارند؛ و به عبارتی مسیر قبل را تقویت می‌کنند. فرومون به مرور تبخیر می‌شود که از سه جهت مفید است:

 

• باعث می‌شود مسیر جذابیت کمتری برای مورچه‌های بعدی داشته باشد. از آنجا که یک مورچه در زمان دراز راه‌های کوتاه‌تر را بیش تر می‌پیماید و تقویت می‌کند هر راهی بین خانه و غذا که کوتاه‌تر (بهتر) باشد بیشتر تقویت می‌شود و آنکه دورتر است کمتر.
• اگر فرومون اصلاً تبخیر نمی‌شد، مسیرهایی که چند بار طی می‌شدند، چنان بیش از حد جذّاب می‌شدند که جستجوی تصادفی برای غذا را بسیار محدود می‌کردند.
• وقتی غذای انتهای یک مسیر جذاب تمام می‌شد رد باقی می‌ماند.

لذا وقتی یک مورچه مسیر کوتاهی (خوبی) را از خانه تا غذا بیابد بقیهٔ مورچه‌ها به احتمال زیادی همان مسیر را دنبال می‌کنند و با تقویت مداوم آن مسیر و تبخیر ردهای دیگر، به مرور همهٔ مورچه‌ها هم مسیر می‌شوند. هدف الگوریتم مورچه‌ها تقلید این رفتار توسط مورچه‌هایی مصنوعی ست که روی نمودار در حال حرکت اند. مسئله یافتن کوتاه‌ترین مسیر است و حلالش این مورچه‌های مصنوعی اند.

از کابردهای این الگوریتم، رسیدن به راه حل تقریباً بهینه در مسئله فروشنده دوره‌گرد است. به طوری که انواع الگوریتم مورچه‌ها برای حل این مسئله تهیه شده. زیرا این روش عددی نسبت به روشهای تحلیلی و genetic در مواردی که نمودار مدام با زمان تغییر کند یک مزیت دارد؛ و آن این که الگوریتمی ست با قابلیت تکرار. و لذا با گذر زمان می‌تواند جواب را به طور زنده تغییر دهد. که این خاصیت در روتینگ شبکه‌های کامپیوتری و سامانه حمل و نقل شهری مهم است.
در مسئله فروشنده دوره گرد باید از یک شهر شروع کرده، به شهرهای دیگر برود و سپس به شهر مبدا بازگردد بطوریکه از هر شهر فقط یکبار عبور کند و کوتاهترین مسیر را نیز طی کرده باشد. اگر تعداد این شهرها n باشد در حالت کلی این مسئله از مرتبه (n-1)! است که برای فقط ۲۱ شهر زمان واقعاً زیادی می‌برد:

روز۱۰۱۳*۷/۱ = S۱۰۱۶*۴۳۳/۲ = ms۱۰*۱۰۱۸*۴۳۳/۲ =!۲۰

با انجام یک الگوریتم برنامه سازی پویا برای این مسئله، زمان از مرتبه نمایی بدست می‌آید که آن هم مناسب نیست. البته الگوریتم‌های دیگری نیز ارائه شده ولی هیچ کدام کارایی مناسبی ندارند. ACO الگوریتم کامل و مناسبی برای حل مسئله TSP است.

 

فهرست مطالب:

 

تاریخچه ی الگوریتم

هوش جمعی و عامل های هوشمند

مورچه ها چگونه ارتباط  برقرار می کنند؟

مورچه ها چگونه کوتاهترین مسیر را انتخاب می کنند؟

تبخیر فرومون

مسیریابی توسط مورچه ها

پیاده سازی الگوریتم با مورچه های مصنوعی

رفتارهای جست و جو گرایانه مورچگان

فلوچارت الگوریتم

محاسبه احتمال

اپدیت فرومون

حل مساله ی فروشنده ی دوره گرد

پاورپوینت با عنوان آموزش الگوریتم ژنتیک در 50 اسلاید

اختصاصی از یاری فایل پاورپوینت با عنوان آموزش الگوریتم ژنتیک در 50 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

الگوریتم‌های ژنتیک (به انگلیسی: Genetic Algorithm)، (با نماد اختصاری GA) تکنیک جستجویی در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکامل است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت و جهش استفاده می‌کند. این الگوریتم برای اولین بار توسط جان هالند معرفی شد.

در واقع الگوریتم‌های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند. در هوش مصنوعی 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 دارای ورودی‌هایی می‌باشد که طی یک فرایند الگوبرداری شده از تکامل ژنتیکی به راه‌حلها تبدیل می‌شود سپس راه حلها بعنوان کاندیداها توسط تابع ارزیاب (Fitness Functionn) مورد ارزیابی قرار می‌گیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه می‌یابد. الگوریتم ژنتیک بطور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخش‌های آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب می‌شوند.

این الگوریتم‌ها از بخش‌های زیر تشکیل می‌شوند: تابع برازش - نمایش – انتخاب – تغییر

الگوریتم‌های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند.

برای مثال اگر بخواهیم نوسانات قیمت نفت را با استفاده از عوامل خارجی و ارزش رگرسیون خطی ساده مدل کنیم، این فرمول را تولید خواهیم کرد:

قیمت نفت در زمان t = ضریب ۱ نرخ بهره در زمان t + ضریب ۲ نرخ بیکاری در زمان t + ثابت ۱.

سپس از یک معیار برای پیدا کردن بهترین مجموعه ضرایب و ثابت‌ها جهت مدل کردن قیمت نفت استفاده خواهیم کرد. در این روش ۲ نکته اساسی وجود دارد. اول این که روش خطی است و مسئله دوم این است که ما به جای اینکه در میان «فضای پارامترها» جستجو کنیم، پارامترهای مورد استفاده را مشخص کرده‌ایم.

با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک ما یک ابر فرمول یا طرح، تنظیم می‌کنیم که چیزی شبیه «قیمت نفت در زمان t تابعی از حداکثر ۴ متغیر است» را بیان می‌کند. سپس داده‌هایی برای گروهی از متغیرهای مختلف، شاید در حدود ۲۰ متغیر فراهم خواهیم کرد. سپس الگوریتم ژنتیک اجرا خواهد شد که بهترین تابع و متغیرها را مورد جستجو قرار می‌دهد. روش کار الگوریتم ژنتیک به طور فریبنده‌ای ساده، خیلی قابل درک و به طور قابل ملاحظه‌ای روشی است که ما معتقدیم حیوانات آنگونه تکامل یافته‌اند. هر فرمولی که از طرح داده شده بالا تبعیت کند فردی از جمعیت فرمول‌های ممکن تلقی می‌شود.

متغیرهایی که هر فرمول داده‌شده را مشخص می‌کنند به عنوان یکسری از اعداد نشان داده‌شده‌اند که معادلدی.ان. ای آن فرد را تشکیل می‌دهند.

موتور الگوریتم ژنتیک یک جمعیت اولیه از فرمول ایجاد می‌کند. هر فرد در برابر مجموعه‌ای از داده‌های مورد آزمایش قرار می‌گیرند و مناسبترین آنها (شاید ۱۰ درصد از مناسبترین‌ها) باقی می‌مانند؛ بقیه کنار گذاشته می‌شوند. مناسبترین افراد با هم جفتگیری (جابجایی عناصر دی ان ای) و تغییر (تغییر تصادفی عناصر دی ان ای) کرده‌اند. مشاهده می‌شود که با گذشت از میان تعداد زیادی از نسلها، الگوریتم ژنتیک به سمت ایجاد فرمول‌هایی که دقیقتر هستند، میل می‌کنند. در حالی که شبکه‌های عصبی هم غیرخطی و غیرپارامتریک هستند، جذابیت زیاد الگوریتم‌های ژنتیک این است نتایج نهایی قابل ملاحظه‌ترند. فرمول نهایی برای کاربر انسانی قابل مشاهده خواهد بود، و برای ارائه سطح اطمینان نتایج می‌توان تکنیک‌های آماری متعارف را بر روی این فرمول‌ها اعمال کرد. فناوری الگوریتم‌های ژنتیک همواره در حال بهبود است و برای مثال با مطرح کردن معادله ویروس‌ها که در کنار فرمول‌ها و برای نقض کردن فرمول‌های ضعیف تولید می‌شوند و در نتیجه جمعیت را کلاً قویتر می‌سازند.

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 راه حلها طبق یک الگو کدگذاری می‌شوند که تابع fitness نام دارد و هر راه حل کاندید را ارزیابی می‌کند که اکثر آنها به صورت تصادفی انتخاب می‌شوند.

الگوریتم ژنتیک (GA) یک تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راه حل بهینه و مسائل جستجو است. الگوریتم‌های ژنتیک یکی از انواع الگوریتم‌های تکاملی‌اند که از علم زیست‌شناسی مثل وراثت، جهش، انتخاب ناگهانی (زیست‌شناسی)، انتخاب طبیعی و ترکیب الهام گرفته شده.

عموماً راه‌حلها به صورت ۲ تایی ۰ و ۱ نشان داده می‌شوند، ولی روشهای نمایش دیگری هم وجود دارد. تکامل از یک مجموعه کاملاً تصادفی از موجودیت‌ها شروع می‌شود و در نسلهای بعدی تکرار می‌شود. در هر نسل، مناسبترین‌ها انتخاب می‌شوند نه بهترین‌ها.

یک راه‌حل برای مسئله مورد نظر، با یک لیست از پارامترها نشان داده می‌شود که به آنها کروموزوم یا ژنوم می‌گویند. کروموزوم‌ها عموماً به صورت یک رشته ساده از داده‌ها نمایش داده می‌شوند، البته انواع ساختمان داده‌های دیگر هم می‌توانند مورد استفاده قرار گیرند. در ابتدا چندین مشخصه به صورت تصادفی برای ایجاد نسل اول تولید می‌شوند. در طول هر نسل، هر مشخصه ارزیابی می‌شود و ارزش تناسب (fitness) توسط تابع تناسب اندازه‌گیری می‌شود.

گام بعدی ایجاد دومین نسل از جامعه است که بر پایه فرایندهای انتخاب، تولید از روی مشخصه‌های انتخاب شده با عملگرهای ژنتیکی است: اتصال کروموزوم‌ها به سر یکدیگر و تغییر.

برای هر فرد، یک جفت والد انتخاب می‌شود. انتخاب‌ها به گونه‌ای‌اند که مناسبترین عناصر انتخاب شوند تا حتی ضعیفترین عناصر هم شانس انتخاب داشته باشند تا از نزدیک شدن به جواب محلی جلوگیری شود. چندین الگوی انتخاب وجود دارد: چرخ منگنه‌دار (رولت)، انتخاب مسابقه‌ای (Tournamentt) ،... .

معمولاً الگوریتم‌های ژنتیک یک عدد احتمال اتصال دارد که بین ۰٫۶ و ۱ است که احتمال به وجود آمدن فرزند را نشان می‌دهد. ارگانیسم‌ها با این احتمال دوباره با هم ترکیب می‌شوند. اتصال ۲ کروموزوم فرزند ایجاد می‌کند، که به نسل بعدی اضافه می‌شوند. این کارها انجام می‌شوند تا این که کاندیدهای مناسبی برای جواب، در نسل بعدی پیدا شوند. مرحله بعدی تغییر دادن فرزندان جدید است. الگوریتم‌های ژنتیک یک احتمال تغییر کوچک و ثابت دارند که معمولاً درجه‌ای در حدود ۰٫۰۱ یا کمتر دارد. بر اساس این احتمال، کروموزوم‌های فرزند به طور تصادفی تغییر می‌کنند یا جهش می‌یابند، مخصوصاً با جهش بیت‌ها در کروموزوم ساختمان داده‌مان.

این فرایند باعث به وجود آمدن نسل جدیدی از کروموزوم‌هایی می‌شود، که با نسل قبلی متفاوت است. کل فرایند برای نسل بعدی هم تکرار می‌شود، جفت‌ها برای ترکیب انتخاب می‌شوند، جمعیت نسل سوم به وجود می‌آیند و ... این فرایند تکرار می‌شود تا این که به آخرین مرحله برسیم.

شرایط خاتمه الگوریتم‌های ژنتیک عبارتند از:

• به تعداد ثابتی از نسل‌ها برسیم.
• بودجه اختصاص داده‌شده تمام شود (زمان محاسبه/پول).
• یک فرد (فرزند تولید شده) پیدا شود که مینیمم (کمترین) ملاک را برآورده کند.
• بیشترین درجه برازش فرزندان حاصل شود یا دیگر نتایج بهتری حاصل نشود.
• بازرسی دستی.
• ترکیبهای بالا.

فهرست:

استراتژی های جستجو

الگوریتم های تکاملی

الگوریتم های ژنتیک

چند اصطلاح

آشنای با الگوریتم ژنتیک

ساختار الگوریتم های ژنتیک

عملگرهای الگوریتم های ژنتیک

مزایا

معایب

برنامه نویسی ژنتیک

تاریخچه 

قدم های اولیه برنامه نویسی

مشکلات برنامه نویسی ژنتیک

کاربردها

منابع

مبانی کامپیوتر(سیستم عامل)

اختصاصی از یاری فایل مبانی کامپیوتر(سیستم عامل) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در این مجموعه که به تفکیک درآمده شامل 14 جلسه توضیحاتی مختصر و البته کامل راجع به سیستم عامل رایانه-اشتراک زمانی-الگوریتم های زمانبندی کوتاه مدت پردازنده-راه حل پیترسون-روش های اداره بن بست-مدیریت حافظه و ... می باشد با ذکر مثال و جواب

دانلود پاورپوینت ساختمان داده‌ها و الگوریتم

اختصاصی از یاری فایل دانلود پاورپوینت ساختمان داده‌ها و الگوریتم دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاورپوینت ساختمان داده‌ها و الگوریتم در 385 اسلاید بسیار جامع شامل بخش های زیر می باشد:

در مورد ساختمان داده

Perequisites

Sorting

Sort metods

Insert An Element

Insertion sort

 Complexityیا پیچیدگی

Compration count
شمارش مقایسه ای

Compration count

Worst-case Compration count

Step count

محاسبه پیچیدگی در مرتب سازی درجی 

ساختمان داده        Data Structure

Data object

Linear (or Ordered) lists

مثالهایی از لیست های خطی

Linear list Oprations-remove(the index)

Liner List Abstaract Data Type

Liner List Abstaract Data Type

Liner List Abstaract Data Type

Linked Representation

Node Representation

The Method isEmpty

The Method size()

Chain With Header Node

Empty Chain With Header Node

Arrays

Columns Of A 2D Array

Column-Major Mapping

Sparse Matrices

Representation Of Unstructured Sparse Matrices

Single Linear List Example

One Linear List Per Row

Orthogonal List Representation

Row Lists

Column Lists

Orthogonal Lists

Stacks

Stack Of Cups

The Interface Stack

Example

Derive From A Linear List Class

Derive From ArrayLinearList

Derive From Chain

empty And peek

push(theObject) And pop

A Faster pop

Queues

Bus Stop Queue

The Interface Queue

Custom Array Queue

Remove An Element

Empty That Queue

A Full Tank Please

Ouch

Nature Lover’s View Of A Tree

Computer Scientist’s View

Hierarchical Data And Trees

Classes (Part Of Figure 1.1)

Definition

Subtrees

Leaves

Caution

height = depth = number of levels

Binary Tree

Operator Degree

Infix Form

Operator Priorities

Postfix Form

Unary Operators

Postfix Evaluation

Binary Tree Form

Merits Of Binary Tree Form

Minimum Number Of Nodes

Node Number Properties

Complete Binary Tree With n Nodes

Array Representation

Linked Representation

The Class BinaryTreeNode

Binary Tree Traversal Methods

Preorder Of Expression Tree

Inorder Traversal

Postorder Traversal

Postorder Of Expression Tree

Level Order

Preorder And Postorder

Inorder And Preorder

Inorder And Level Order

Min Priority Queue

Max Priority Queue

Complexity Of Operations

Applications

Sorting Example

Complexity Of Sorting

Heap Sort

Min Tree Definition

Max Tree Example

Min Heap With 9 Nodes

Putting An Element Into A Max Heap

Complexity Of Put

Removing The Max Element

Removing The Max Element

Initializing A Max Heap

Complexity

An Extended Binary Tree

Example Binary Search Tree

get(index) And remove(index)

در مورد ساختمان داده

ساختمان داده روشی است برای معرفی و دستکاری داده

و کلیه برنامه های معرفی داده

برای معرفی داده نیازمند یک الگوریتم میباشد.

 روش های طراحی الگوریتم نیازمند پیشرفت برنامه هایی است که برای نگهداری داده است.

 در علوم کامپیوتر مطالعه ساختمان داده ها مهم وضروری میبا شد.

 

Perequisites

 C++

 پیچیدگی

 Big oh , theta and omega notation

Sorting

ترتیب زیر را در نظر بگیرید:

    a[0],a[1],…, a[n-1]      

 پس از مرتب سازی صعودی داریم:

    a[0] <=a[1] <= ….<=a[n-1]

     example:8,6,9,4,3 => 3,4,6,8,9

Sort metods

Insertion sort

Bubble sort

Selection sort

Count sort

Shaker sort

Shell sort

Heap sort

Merge  sort

Quick sort

اضافه کردن یکinsert an element

لیست ترتیبی زیر را در نظر بگیرید:

       input:  3, 6, 9, 14

عنصر 5 را به لیست فوق اضافه کنید.

       output: 3, 5, 6, 9, 14

Insert An Element

3, 6, 9, 14       insert  5

عدد 5 را با آخرین عنصر لیست مقایسه کنید .

Shift 14 right to get  3, 6, 9,  , 14

Shift  9  right to get  3, 6,  , 9, 14

Shift  6  right to get  3,  , 6, 9, 14

با اضافه کردن 5 خروجی:

Output:  3, 5, 6, 9, 14

// insert into a[0:i-1]

Int j;

For (j=i-1 ; j>=0 && t <a[ j] ;j--)

A[ j+1] = a[ j]

A[ j+1] = t ;

Insertion sort

1.لیستی با سایز1 در نظر بگیرید.”اولین عنصر را داخل لیست قرار دهید.“

2.عمل  insertion را تکرار کنید بطوریکه ترتیب داده ها حفظ شود

Sort 7, 3, 5, 6, 1

Start with 7 and insert 3=> 3,7

Insert 5=>3, 5, 7

Insert 6=>3, 5, 6, 7

Insert 1=>1, 3, 5, 6, 7

For (i=1 ; i<a.length ; i++)

{// insert a[i] into a[0:i-1]

     //code to insert comes here.....

}