دانلود پاورپوینت ارائه یک الگوریتم جستجوی مبتنی بر روشهای مبنی برجمعیت در بهینه سازی ترکیبی

اختصاصی از رزفایل دانلود پاورپوینت ارائه یک الگوریتم جستجوی مبتنی بر روشهای مبنی برجمعیت در بهینه سازی ترکیبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

بهینه سازی ترکیبی شاخه ای از بهینه سازی در ریاضیات کاربردی و علوم کامپیوتر است که بین هوش محاسباتی، ریاضی و مهندسی نرم افزار، مشترک است.

الگوریتم های بهینه سازی ترکیبی، به این ترتیب مساله را حل می کنند که فضای حالت را برای یافتن یک پیکربندی جستجو می کنند که تابع هدف از پیش تعریف شده، روی متغیرهای مساله را بهینه کند و در ضمن محدودیتهای تعریف شده بین متغیرهای مساله را هم نقض نکند.

Ant Colony Optimization:

الگوریتم های مورچه، سیستم های چندعامله ای هستند که هر عامل، یک مورچه مصنوعی است.

الگوریتم های مورچه نمونه های موفقی از سیستم های هوش گروهی هستند و از TSP سنتی تا مسیریابی در شبکه های ارتباطی راه دور را دربرمی گیرند.

ایده : مورچه ها در مسیر خود ماده شیمیایی به نام فرومون ترشح می کنند. وقتی سر دوراهی ( مسیرکوتاهتر و طولانی تر ) قرار می گیرند، براساس میزان فرومون استشمام شده از هر مسیر، یک انتخاب مسیر احتمالی انجام می دهند. به این ترتیب احتمال انتخاب مسیرهای دارای فرومون زیاد، به تدریج افزایش می یابد (اثر autocatalytic).

دیده می شود که بعد از یک فاز گذرا، اکثر مورچه ها کوتاهترین شاخه را انتخاب می کنند و این احتمال با افزایش تفاوت طول مسیرها، افزایش می یابد. این رفتار توسط نوعی ارتباط غیر مستقیم به نام stigmergy به وسیله اصلاحات محلی در محیط، توضیح داده می شود.

برای اجتناب از همگرایی سریع به مسیرهای زیربهینه از مکانیزم تبخیر (evaporation) استفاده می شود. فراموش کردن (تبخیر) باعث کاوش نواحی خوب جدید می گردد.

شامل 15 اسلاید POWERPOINT

 

پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

اختصاصی از رزفایل پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از اسلاید پاورپوینت : 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

1 الگوریتم های ژنتیک 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 به همان صورت مورد استفاده واقع ش

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه پاورپوینت کمک به سیستم آموزشی و یادگیری و علم آموزی میباشد. 
  

---

دانلود فایل  پرداخت آنلاین 

تحقیق درباره ی کارایی الگوریتم مسیریابی شکسته شده برای شبکه های چندبخشی سه طبقهکارایی الگوریتم مسیریابی شکسته شد

اختصاصی از رزفایل تحقیق درباره ی کارایی الگوریتم مسیریابی شکسته شده برای شبکه های چندبخشی سه طبقهکارایی الگوریتم مسیریابی شکسته شد دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 35

«کارایی الگوریتم مسیریابی شکسته شده برای شبکه های چندبخشی سه طبقه»

چکیده:

این مقاله شبکه های سویچنگ سه طبقه clos را از نظر احتمال bloking برای ترافیک تصادفی در ارتباطات چند بخشی بررسی می کند حتی چنانچه سویچ های ورودی توانایی چند بخشی را نداشته باشند و نیاز داشته باشند به تعداد زیاد وغیرمجازی از سویچهای میانی برای فراهم کردن این مسیرهایی که پلاک نشوند مطابق درخواستها مدل احتمالی این دید را به ما میدهد که احتمال پلاک شدن در آن بسیار کاهش یافته و تقریبا به صفر می رسد در ضمن اینکه تعداد سویچهای میانی بسیار کمتر از تعداد تئوریک آن است.

در این مقاله یک الگوریتم مسیریابی شکسته شده را فعال پلاک شدن در آن معدنی شده است برای اینکه قابلیت مسیریابی با fanout بالا را برآورده کند. ما همچنین مدل تحلیلی را بوسیله شبه سازی کردن شبکه بر روی

فهرست اصطلاحات: چند بخشی، ارزیابی عملکرد، مدل احتمالی، شبکه های سویچینگ

معدنی:

شبکه های clos بخاطر انعطاف پذیری وساده بود نشان بطور گسترده در شبکه های تلفن، ارتباطات Data و سیستمهای محاسبه ای موازی بکار برده می شوند. کارایی خیلی از برنامه های کاربردی بوسیله یک عمل چند بخشی موثر که پیغامی را به چند دریافت کننده بصورت همزمان می فرستد بهتر می شود. به عنوان مثال در سیستمهای چند پردازنده ای یک متغیر همزمان سازی قبل از آنکه پرازنده ا بکارشان ادامه دهند باید فرستاده شود. همانطوریکه برنامه های کاربردی به خدمات چند بخشی موثر که توسعه پیدا کرده نیاز دارند در طی چند سال اخیر حتی در شبکه های با دامنه عمومی طراحی سیستمهای سویچینگ که بطور موثر بادرخواستهای چندبخشی سروکار دارد نیز اهمیت پیدا کرده است.

تلاشهای زیادی برای سازگار کردن شبکه های clos (که در ابتدا برای ارتباطات نقطه به نقطه توسعه پیدا کرده بودند) برای آنکه با ارتباطات چند بخشی وفق پیدا کنند انجام شده است.شبکه clos چند بخشی با قابلیت پلاک نشدن هنوز بسیار گران در نظر گرفته میشوند برای همین کارایی آن را روی پیکربندی های کوچکتر از معمول در نظر نمی گیرند.

یک شبکه clos سه طبقه بوسیله نشان داده می شود که سویچهای طبقه ورودی m سویچهای لایه میانی و سویچهای لایه خروجی است، هر کدام از سویچهای لایه ورودی تاپورت ورودی خارجی دارند و به هر کدام از سویچهای لایه میانی اتصال دارد بنابراین ارتباط بین طبقه ورودی وطبقه میانی وجود دارد . هر سویچ طبقه خروجی عدد پورت خروجی دارد و به هر کدام از سویچها یک درخواست اتصال نشان داده میشود به شکل c(x,y) که در آن x یک سویچ ورودی و را یک مجموعه مقصد از سویچهای خروجی است.

چندی /1 درجه fanout درخواست نامیده می شود. به یک مجموعه از درخواستهای اتصال سازگار گفته می شود اگر جمع تصادفات هر کدام از سویچهای ورودی از بزرگتر نباشد وجمع تصادفات کدام از سویچهای خروجی بزرگتر از نباشد.

یک درخواست با شبکه موجود سازگار است اگر تمام درخواستها و

تحقیق درباره ی الگوریتم 23 ص

اختصاصی از رزفایل تحقیق درباره ی الگوریتم 23 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 22

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

دانلود الگوریتم بانکدار

اختصاصی از رزفایل دانلود الگوریتم بانکدار دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل:  ورد ( قابلیت ویرایش ) 

---

قسمتی از محتوی متن ...

تعداد صفحات : 10 صفحه

. الگوریتم بانکدار. برگرفته ازWikipedia دایرهامعارف مجانی. این صفحه باعث اجتناب از بن بست در ارتباط است.
برای گرد کردن به نزدیک ترین حالت، به بخش گردکردن بانکدار مراجعه کنید.
الگوریتم بانکدار ، الگوریتم اجتناب از بن بست و مقدار منبع می باشد که توسط Edsger Dijkstra ارائه شده است.
این الگوریتم توسط شبیه سازی حداکثر مقدار ممکن از پیش تعیین شده منابع، ایمنی منابع را مورد آزمایش قرار می دهد و سپس قبل از تصمیم در مورد اینکه آیا این مقدار اختصاص یافته مجاز به ارائه است یا نه ف یک وضعیت ایمنی را به منظور آزمایش شرایط بن بست موجود بری کلیه فعالیتهای معلق ، ایجاد می نماید. انتخاب نام برای الگوریتم: این الگوریتم در قرایند طراحی برای سیستم عامل THE ارائه شده بود که البته در EWD108 به طور مفصل به زبان آلمانی توضیح داده شده است.
این نام از مقایسه آن با شیوه ای است که بانکداران برای محدودیتهای بازپرداختی استفاده می کنند. الگوریتم الگوریتم بانکدار هر زمانی که فرایندی نیاز به منابعی داشته باشد، توسط سیستم عامل اجرا می گردد.
این الگوریتم، به وسیله ردکردن یا به تعویق انداختن درخواست، از بن بست جلوگیری می کند البته اگر درخواست تعیین کننده این باشد که قبول درخواست ممکن است سیستم را در وضعیت ناامن قرار دهد( شرایطی که بن بست می توانند در آن رخ دهد ). منابع به منظور به کارگیری الگوریتم بانکدار ، سه چیز لازم به ذکر است: هر فرایند چقدر از هر منبع می تواند نیاز داشته باشد. هر فرایند چقدر از هر منبع را دردست دارد. هر سیستم چقدر از هر منبع را موجود دارد. برخی از منابع مه در سیستم های واقعی یافت می شوند عبارتند از ک حافظه ،سمافورها (Semaphores) دسترسی مقدماتی ( interface access). مثال: با فرض اینکه سیستمی 4 نوع منبع را مشخص می کند (A,B,C and D) مثالی می آوریم از اینکه این منابع چقدر می توانند تقسیم شوند و یا بسط یابند. توجه داشته باشد که این مثال سیستم را در لحظه ای قبل از رسیدن درخواستی برای منابع ، نشان می دهد.
همچنین نوع و تعداد منابع هم خلاصه شده اند.
به عنوان مثال ، سیستم های واقعی با مقادیر وسیعتری از هر منبع سرو کار دارند. Available system resources: A B C D 3 1 1 2 :Processes ( currently allocated resources ) A B C D P1 1 2 2 1 P2 1 0 3 3 P3 1 1 1 0 Processes ( maximum resources) A B C D P1 3 3 2 2 P2 1 2 3 4 P3 1 1 5 0 وضعیت های امن و ناامن: شرایطی مثل مثال بالا در صورتی امن در نظر گرفته می شود که امکان خاتمه یافتن برای همه فرایندها وجود داشته باشد .
از آنجایی که سیستم نمی تواند تشخیص دهد که چه زمانی فرایندی به اتمام خواهد رسید یا تا قبل از خاتمه چه تعداد منبع نیاز خواهد داشت ، فرض را بر این می گذارد که تمامی فرایندها سعی به بدست آوردن حداکثر منابعشان دارند که خیلی سریع هم به اتمام خواهد رسید.
این در بسیاری از موارد فرضیه مناسبی به نظر می رسد چرا که سیستم مشخصاً با اینکه هر فرایندی چه مدت اجرا خواهد شد ، در ارتباط با نیست (حداقل نه از نظر اجتناب با بن بست) .
همچنین اگر فرایندی بدون بدست آوردن

متن کامل را می توانید دانلود نمائید چون فقط تکه هایی از متن در این صفحه درج شده به صورت نمونه

ولی در فایل دانلودی بعد پرداخت متن کامل

همراه با تمام متن با فرمت ورد Powerpoint,Word, Excell , ... که قابل ویرایش و کپی کردن می باشند

موجود است