- سطوح تجرید (انتزاع)
- مراحل مختلف حل مسئله و انتزاع
- داده مدل ها (Data Models)، داده گونه ها (Data Types)،
داده ساختار ها (Data Structures) ، داده گونه های انتزاعی (ADT)،
شئی (Object)
- تابع رشد ، شمارش مراحل ، رابطه های بازگشتی و روش های حل آنها (حدس و استقرا) ،
رابطه های همگن
برای دانلود کل پاورپوینت از لینک زیر استفاده کنید:
دسته بندی : پاورپوینت
نوع فایل: ppt _ pptx
( قابلیت ویرایش )
قسمتی از اسلاید پاورپوینت :
تعداد اسلاید : 27 صفحه
1 الگوریتم های ژنتیک Instructor : Farhad M.Kazemi 2 الگوریتم ژنتیک الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است. این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
3 ایده کلی یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند. هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد. آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند.
که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد. بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
4 فضای فرضیه الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد. در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید. 5 ویژگیها الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود. همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجرا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود. برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد. امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست. از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند. تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.
6 Parallelization of Genetic Programming در سال 1999 شرکت Genetic Programming Inc.
یک کامپیوتر موازی با 1000 گره هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد. 7 کاربر دها کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد optimization, automatic programming, machine learning, economics, operations research, ecology, studies of evolution and learning, and social systems 8 زیر شاخه های EA روش های EA به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند: Genetic Algorithms (GAs) در این روش راه حل یک مسئله بصورت یک bit string نشان داده میشود.
Genetic Programming (GP) این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.
9 الگوریتم های ژنتیک روش متداول پیاده سازی الگوریتم ژنتیک بدین ترتیب است که: استخری از فرضیه ها که population نامیده میشود تولید وبطور متناوب با فرضیه های جدیدی جایگزین میگردد. در هر بار تکرارتمامی فرضیه ها با استفاده از یک تابع تناسب یا Fitness مورد ارزیابی قرار داده میشوند.
آنگاه تعدادی از بهترین فرضیه ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل میدهند. تعدادی از این فرضیه های انتخاب شده
متن بالا فقط قسمتی از اسلاید پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل کامل را فورا دانلود نمایید
لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت: توجه فرمایید.
« پرداخت آنلاین و دانلود در قسمت پایین »
چکیده
جایابی نامناسب منابع تولید پراکنده در شبکه باعث افزایش تلفات و بالا رفتن هزینههای تولید و انتقال انرژی میشود.بنابراین لازم است با روشهای بهینهسازی، جایابی این نیروگاهها در شبکه انجام گیرد. بدین ترتیب که تعداد منابع DG ،محل نصب و ظرفیت آنها چنان تعیین شود که بیشترین کاهش تلفات شبکه با در نظر گرفتن قیود مساله به وجود آید.
دراین پروژه ازالگوریتم ازدحام ذرات ) PSO ( جهت جایابی بهینه DG استفاده گردیده است. در این روش فقط مقدارعددی تابع هدف موردنیاز است و به اطلاعات کمکی نظیر مشتق تابع هدف نیاز نیست. براین اساس فلوچارت اجرای روش الگوریتم ازدحام ذرات تهیه و بر طبق فلوچارت کد مدنظر نوشته شده است. نتایج حاصل از شبیهسازی در محیط برنامه نویسی متلب برای سیستم 33 و 96 باسها نشان میدهد که بکارگیری نیروگاه DG تلفات شبکه را کاهش میدهد.
واژه های کلیدی: توان راکتیو- الگوریتم PSO - منابع DG - جایابی
دانلود کد برنامه نویسی k-means clustring Matlab Implementation a method of vector quantization, originally from signal processing, that is popular for cluster analysis in data mining
موضوع پروژه: سورس کد پیاده سازی برنامه روش کامینز K-Means یکی از روش های خوشه بندی داده ها در داده کاوی و زبان برنامه نویسی متلب
زبان برنامه نویسی: متلب MATLAB
محیط برنامه نویسی: Mathworks MATLAB
توضیحات از ویکی پدیا :
k-means clustering is a method of vector quantization, originally from signal processing, that is popular for cluster analysis in data mining. k-means clustering aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean, serving as a prototype of the cluster. This results in a partitioning of the data space into Voronoi cells.
The problem is computationally difficult (NP-hard); however, there are efficient heuristic algorithms that are commonly employed and converge quickly to a local optimum. These are usually similar to the expectation-maximization algorithm for mixtures of Gaussian distributions via an iterative refinement approach employed by both algorithms. Additionally, they both use cluster centers to model the data; however, k-means clustering tends to find clusters of comparable spatial extent, while the expectation-maximization mechanism allows clusters to have different shapes.
The algorithm has a loose relationship to the k-nearest neighbor classifier, a popular machine learning technique for classification that is often confused with k-means because of the k in the name. One can apply the 1-nearest neighbor classifier on the cluster centers obtained by k-means to classify new data into the existing clusters. This is known as nearest centroid classifier or Rocchio algorithm.
نمونه تصاویر خروجی:
ویژگی های این برنامه:
1. نمایش خروجی های الگوریتم KMeans
(Sepal & Petal)
2. نمایش زمان اجرا در محیط کنسول
3. توضیحات بلوکی کدها به زبان انگلیسی
4. نمایش نرخ خطای بدست آمده در محیط کنسول
راهنمای اجرا:
کافی است فایل main.m را در نرم افزار متلب اجرا نمایید.
آنچه تحویل داده می شود:
1. کد برنامه قابل اجرا در متلب - خروجی طبق تصویر نمونه آورده شده (این برنامه درMatlab R2014a تست شده و 100 درصد به صورت تضمینی قابل اجرا می باشد)
2. فایل راهنمای اجرای برنامه
در صورتی که بخواهید می توانیم با قیمتی مناسب داکیومنت توضیحات این پروژه را تهیه کرده و تقدیم نماییم.
مناسب برای دانشجویان کارشناسی (لیسانس) و کاردانی و کارشناسی ارشد
می توان به عنوان پروژه دروس کارشناسی یا کاردانی یا کارشناسی ارشد، دروسی مانند هوش مصنوعی، طراحی الگوریتم ها ، ژنتیک ، الگوریتم های پیشرفته ، هوش مصنوعی پیشرفته، یادگیری ماشین
پس از خرید از درگاه امن بانکی، لینک دانلود در اختیار شما قرار میگیرد و همچنین به آدرس ایمیل شما فرستاده می شود. تماس با ما برای راهنمایی، درخواست مقالات و پایان نامه ها و یا ترجمه و یا انجام پروژه های برنامه نویسی و حل تمرینات با آدرس ایمیل:
ebarkat.shop@yahoo.com
یا شناسه تلگرام (آی دی تلگرام ما): @ebarkat
توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد و یا در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.
توجه توجه توجه: هرگونه کپی برداری و فروش فایل های فروشگاه برکت الکترونیک (به آدرس ebarkat.ir یا codes.sellfile.ir) در فروشگاه های دیگر شرعاً حرام است، تمامی فایل ها و پروژه های موجود در فروشگاه، توسط ما اجرا و پیاده سازی و یا از منابع معتبر زبان اصلی جمع آوری شده اند و دارای حق کپی رایت اسلامی می باشند.
از پایین همین صفحه (بخش پرداخت و دانلود) می توانید این پروژه را خریداری و دانلود نمایید.
کد محصول 303304
لینک دانلود و خرید پایین توضیحات
فرمت فایل word و قابل ویرایش و پرینت
تعداد صفحات: 23
مقدمه
در سالهای اخیر آمارشناسان به طور زیاد روشهای الگوریتم مونت کارلوی زنجیر مارکوفی (MCMC) را رسم کرده‌اند. الگوریتم نمونه‌گیری گیبر یکی از بهترین روشهای شناخته شده است برای آشنایی با شرایط مسأله فرض کنید در بردار تصادفی () برای محاسبه چگالی کناری x ، با مشکل روبرو هستیم اما چگالی‌های شرطی و و … در دسترس می‌باشند. در روش نمونه‌گیری گیبس مشاهداتی به صورت غیرمستقیم ازx تولید میشود و به کمک آنها چگالی کناری x را بررسی می‌کنیم.
حالا توجه قابل ملاحظه‌ای به الگوریتم متروپولیس- هستینگس تخصیص داده شده است که توسط متروپولیس و روسنبلوس، تلر (1953) گسترش و بعداً توسط هستینگس (1970) نظم داده شده است. الگوریتم M-H به طور زیاد در فیزیک کاربرد دارد و هنوز با وجود مقاله‌ای که توسط هستینگس ارائه شده است، به طور خیلی کم برای آمارشناسان شناخته شده است.
به دلیل سودمندی الگوریتم M-H ، کاربردهای آن به طور مداوم ظاهر میشود. برای مثال‌های جدید مولر (1993)، چیب وگریبزگ (1994) و فیلیپس و اسمیت (1994) را ببینید.
ما مقدمه‌ای را از این الگوریتم تهیه کرده‌ایم که از اصول اولیه آن مشتق شده است این مقاله به تنهایی مربوط به تئوری زنجیر مارکوف است. مطالب مربوط به این مقاله چنان که در پایین میآید به بحث گذاشته میشود. در بخش 2، ما به طور خلاصه مشابه روش‌پذیرش- رد کردنی را مرور می‌کنیم. اگر چه MCMC نیست ولی بعضی از تفسیرهایی که در الگوریتم متروپولیس- هستینگس ظاهر میشود را به کار می‌برد و این مقدمه ای خوب برای این موضوع است. بخش 3 ارتباط تئوری زنجیر مارکوف به فضای وضعیت دائم را معرفی میکند که با فلسفه کلی که در پشت روش MCMC است همراه میشود. در بخش 4 الگوریتم M-H را نتیجه می‌گیریم و بخش 5 شامل مقالاتی میشود که با انتخاب چگالی کاندیدی- تولیدی در ارتباط هستند.
2- نمونه‌گیری پذیرش- رد کردنی
بر خلاف روشهای MCMC که در پایین توضیح داده شده تکنیک‌های مشابه قدیمی که نمونه‌های مارکوفی را تولید نمی‌کند وجود دارد. روش مهم این دسته روش A-R است که به این صورت است.
روش A-R :
روش A-R به طور علمی نمونه‌هایی را تولید میکند که از چگالی معین میآید که یک چگالی غیرنرمالی و k یک ثابت نرمالیز است که ناشناخته است.
فرض کنید که h(x) یک چگالی باشد که با روش‌هایی معین میتواند شبیهسازی شود و فرض کنید که یک ثابت شناخته شده C باشد طوری که برای تمام x ها باشد.
*یک مقدار Z از h(.) و یک مقدار U از (1/0)U (توزیع یکنواخت روی (اره)) بگیرید. اگر آنگاه z=y و به * برگردید،در غیر این صورت باز هم به * برگردید.
به آسانی نشان داده میشود که این y یک متغیر تصادفی از است. برای اینکه این روش مفید و سودمند باشدC باید با دقت انتخاب شود.
نظر به تولید چگالی همچنین در الگوریتم M-H ظاهر میشود، اما قبل از در نظر گرفتن تفاوت‌ها و مشابهت‌ها، ما به منطق و فکری که در پشت روش MCMC است توجه می‌کنیم.
3- شبیهسازی مونت کارلوی زنجیر مارکوفی
