342000
پاورپوینت
130560
کاربر
2369700
دانلود فایل
ساخت پاوپوینت با هوش مصنوعی
کم تر از 5 دقیقه با هوش مصنوعی کافه پاورپوینت ، پاورپوینت بسازید
برای شروع ساخت پاورپوینت کلیک کنید
شما در این مسیر هستید :خانه / محصولات / Powerpoint / دانلود پاورپوینت بررسی بهبود تابع هدف با استفاده از بهینه سازی (کد10317)
سفارش انجام پاورپوینت - بهترین کیفیت - کم ترین هزینه - تحویل در چند ساعت 09164470871 ای دی e2proir
دانلود پاورپوینت بررسی بهبود تابع هدف با استفاده از بهینه سازی (کد10317)
شناسه محصول و کد فایل : 10317
نوع فایل : Powerpoint پاورپوینت
قابل ویرایش تمامی اسلاید ها دارای اسلاید مستر برای ویرایش سریع و راحت تر
امکان باز کردن فایل در موبایل - لپ تاپ - کامپیوتر و ...
با یک خرید میتوانید بین 342000 پاورپینت ، 25 پاورپوینت را به مدت 7 روز دانلود کنید
فایل های مشابه شاید از این ها هم خوشتان بیاید !!!!
دانلود پاورپوینت تحلیل و ارزیابی تفاوت دو دانشگاه صنعتی شريف و دانشگاه برکلی دازنظر رشته‌های مهندسی و علوم کامپيوتر (کد10330)
دانلود پاورپوینت آشنایی با شیوه هایی جهت دستیابی به بهبود اساسی سازه ساختمان درضمینه مهندسی عمران (کد10321)
دانلود پاورپوینت ارزیابی تاثیر فرهنگ بر بهداشت مادر و کودک در حوزه نظام خدمات بهداشت درمانی (کد10309)
توضیحات محصول دانلود پاورپوینت بررسی بهبود تابع هدف با استفاده از بهینه سازی (کد10317)
دانلود پاورپوینت بررسی بهبود تابع هدف با استفاده از بهینه سازی
\nمسئله ی بهینه سازی با چند تابع هدف
\n\nعنوان های پاورپوینت :
\n\n\n\nFundamental of genetic Algorithms Part 11
\nمسئله ی بهینه سازی با چند تابع هدف
\nمعرفی
\nمعرفی
\nمعرفی
\nمعرفی
\nمعرفی
\nبهینه سازی با چند تابع هدف
\nبهینه سازی با چند تابع هدف
\nبهینه سازی با چند تابع هدف
\nبهینه سازی با چند تابع هدف
\nبهینه سازی با چند تابع هدف
\nمجموعه و منحنی جوابهای مسلط نشدنی
\nمجموعه و منحنی جواب های مسلط نشدنی
\nتفاوت میان مجموعه مسلط نشدنی و بهینه پارتو
\nانتساب مقدار برازندگی و مرحله انتخاب
\nمسائل اساسی در جستجو با چند تابع هدف
\nمراحل انتخاب و انتساب مقدار fitness
\nروشهایی با فرض توابع هدف مستقل از هم فرض
\nروشهایی با فرض توابع هدف مستقل از هم فرض
\nحفظ پراکندگی در جمعیت جواب ها
\nFitness Sharing
\nCrowding
\nماندگاری
\nروش های قدیمی
\nروش spea
\nبررسی روش SPEA
\nبررسی روش SPEA
\nبررسی روش SPEA
\nروند کلی الگوریتم SPEA
\nبررسی روش SPEA
\nانتساب مقدار ارزیاب
\nانتساب مقدار ارزیاب
\nانتساب مقدار ارزیاب
\nمفهوم نیچ و ارزیاب
\nخوشه بندی
\nالگوریتم خوشه بندی
\nالگوریتم SPEA
\nالگوریتم SPEA
\nبهینه سازی به روش NSGA
\nبهینه سازی به روش NSGA
\nروند کلی انتساب ارزیاب در NSGA
\nروند الگوریتم اشتراک ارزیاب برای اعضای یک Front
\n \n\n \n\n\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nFundamental of genetic Algorithms Part 11\n\nمسئله ی بهینه سازی با چند تابع هدف\n\nمعرفی\n\nکلیات\n\nروش های تکاملی\n\nبررسی روش SPEA\n\nبررسی روش NSGA\n\nمعرفی\n\n \n\n \n\n \n\nمعرفی\n\nبهینه سازی توابع مختلف و گاه متضاد به طور همزمان\n\nترکیب مقادیر توابع هدف مختلف و به دست آوردن یک مقدار برازندگی (Fitness)\n\nمسئله به یک تابع تک هدفی تبدیل می شود.\n\nبدست آوردن جواب هایی که حداکثر تعداد توابع هدف را بهینه کند\n\nمجموعه جواب بهینه ی پارتو (Pareto Optimal Set).\n\nمعرفی\n\nمجموعه جواب بهینه ی پارتو (Pareto Optimal Set)\n\nمجموعه جواب های مسلط نشدنی در تمام فضای جستجو.\n\nنمی توان در این دو مجموعه بین دو جواب مختلف یکی را به دیگری برتری داد.\n\nالگوریتم سعی در رسیدن به جواب مختلف بهینه ی پارتو دارد.\n\nمعرفی\n\nدو اصل مهم برای بهینه سازی با چند تابع هدف:\n\nهدایت مسیر جستجو در جهت رسیدن به منحنی جواب های بهینه پارتو\n\nحفظ و تولید جواب های بهینه در طول جمعیت جواب ها\n\n \n\nمعرفی\n\nروش های قدیمی دارای اشکالات زیر هستند:\n\nعدم پیدا کردن چندین جواب بهینه در طی یک بار اجرای الگوریتم\n\nعدم تضمین برای یافتن جواب های بهینه مختلف و متفاوت\n\nنمی توان برای مسائلی با متغیرهای گسسته و دارای چندین جواب بهینه به کار برد\n\n \n\nبهینه سازی با چند تابع هدف\n\n \n\n \n\n \n\nبهینه سازی با چند تابع هدف\n\nMaximaze y = f(x) = (f1(x), f2(x),…, fk(x))\n\nSubject to e(x) = (e1(x), e2(x),…, em(x))\n\nWhere x = (x1, x2,…,xn) X\n\ny = (y1, y2,…,yk) Y\n\nX: بردار تصمیم گیری با پارامترهای مورد جستجو در مســـئله (Dicision Vector)\n\nX: فضای تصمیم گیری (Dicision Space)\n\nY: فضای هدف (Objective Space)\n\nبهینه سازی با چند تابع هدف\n\nمجموعه ممکن(Feasible Set) : مجموعه متغیرهای قابل قبول برای مسئله\n\nXf = {x X | e(x) ≤ 0}\n\nمحدوده ممکن (Feasible Region):\n\nYf = f(Xf) = Ux Xf {f(x)}\n\nبهینه سازی با چند تابع هدف\n\nu و v دو بردار هدف مربوط به دو بردار تصمیم گیری:\n\n \n\nu = v iff i {1, 2,…, k} ui = v\n\nu ≥ v iff I {1, 2,…, k} ui ≥ vi\n\nu > v iff u ≥ v ^ u ≠ v\n\nبهینه سازی با چند تابع هدف\n\nغلبه پارتو:\n\nسه حالت وجود دارد:\n\nf(a) ≥ f(b)\n\nf(b) ≥ f(a)\n\nf(a) ≥ f(b) ^ f(b) ≥ f(a)\n\n \n\na > b a dominates b iff f(a) > f(b)\n\na ≥ b a weakly dominates b iff f(a) ≥ f(b)\n\na ~ b a is indifferent b iff f(a) ≥ f(b) ^ f(b) ≥ f(a)\n\n \n\n \n\n \n\nمجموعه و منحنی جوابهای مسلط نشدنی\n\na Xf is Non-Dominated iff S Xf| x S :x>a\n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\n \n\na is Pareto Optimal iff x is Non-Dominated regarding S = Xf\n\nمجموعه و منحنی جواب های مسلط نشدنی\n\nx1 را بر x2 غالب می دانیم اگر:\n\nf1(x1) ≥ f1(x2) for all objective\n\nf1(x1) > f1(x2) for at least one\n\nتابع P(S):\n\nP(S) = {a S, S Xf| a is NonDominated regarding S}\n\nP(S) تمام جواب های مسلط نشدنی را نسبت به مجموعه S باز می گرداند.\n\nf(P(S)) منحنی مسلط نشدنی نسبت به زیر مجموعه S می باشد.\n\nXp = P(Xf) مجموعی بهینه پارتو است.\n\nYp = f(Xf) منحنی بهینه پارتو است.\n\n \n\nتفاوت میان مجموعه مسلط نشدنی و بهینه پارتو\n\nمجموعه جواب مسلط نشدنی در قسمتی از فضای جستجو نسبت به جوابهای دیگر بهینه است، اگر قسمت انتخاب شده برابر کل فضای جستجو باشد مجموعه مسلط نشدنی تبدیل به مجموعه بهینه پارتو می شود.\n\n \n\nانتساب مقدار برازندگی و مرحله انتخاب\n\nبر خلاف بهینه سازی با یک تابع هدف، در MOP بین مقادیر هر تابع هدف و مقدار برازندگی تفاوت وجود دارد:\n\nروش هایی که توابع هدف را از یکدیگر مستقل فرض می نمایند\n\nروش هایی که جهت حفظ پراکندگی در جمعیت جواب ها به کار برده می شوند\n\nمسائل اساسی در جستجو با چند تابع هدف\n\nدو نکته اساسی در الگوریتمهای تکاملی را باید درنظر گرفت تا بتوان روشهای بهینه سازی چندتابعی تکاملی داشت:\n\nدر الگوریتم تکاملی چگونه مراحل انتخاب و انتساب مقدار fitness انجام گردد تا مجموعه جوابهای بهینه پارتو بدست آید.\n\nجهت بدست آوردن جوابهای متنوع و مختلف و جلوگیری از همگرایی زودرس چه تدبیری اندیشیده شود.\n\nمراحل انتخاب و انتساب مقدار fitness\n\nروشها را از دو جنبه بررسی می شود\n\nروشهایی که توابع هدف را مستقل از هم فرض کند.\n\nروشهایی در جهت حفظ پراکندگی\n\n \n\n \n\n \n\nPaper: E. Zitzler, EA for MOP in engineering design,…,1999.\n\n \n\nروشهایی با فرض توابع هدف مستقل از هم فرض\n\nانتخاب بر اساس تمرکز کردن روی توابع هدف:\n\nبه جای ترکیب مقادیر توابع هدف در داخل یک fitness، روی یکی از توابع هدف تمرکز می کنیم و مقدار آن را به عنوان fitness در نظر می گیریم. مثلا اگر قرار باشد N عمل انتخاب انجام شود و K تعداد توابع هدف باشد، N/K عمل انتخاب بر اساس مقدار هر کدام از توابع هدف جداگانه انجام می شود.\n\nعمل انتخاب به صورت یک ترتیب مشخص یا تصادفی\n\nدر نظر گرفتن یک احتمال برای هر کدام از هدف ها\n\n \n\n \n\n \n\n \n\nPaper: Schaffer, MOP with vector evaluated GA,.., 1985.\n\nPaper: Fourman, Compaction of symbolic layout using GA,…, 1985.\n\n \n\nروشهایی با فرض توابع هدف مستقل از هم فرض\n\nانتخابگرهای ترکیبی:\n\nترکیب مقادیر توابع هدف طبق یک رابطه خاص، مثلا می توان از مجموع وزن دار مقادیر توابع هدف استفاده کرد. مقدار این مجموع به عنوان fitness در نظر گرفته می شود.\n\n \n\nانتخاب بر اساس مفهوم پارتو:\n\nیک رویه مرتب سازی(رتبه دهی Ranking) تکراری جهت رتبه بندی اعضای جمعیت انجام می پذیرد.\n\nرتبه بندی بر اساس کل جمعیت انجام می شود.\n\n \n\nBook: Goldberg, GA for search, optimization and mechanic learning, 1989.\n\n \n\nحفظ پراکندگی در جمعیت جواب ها\n\nپراکندگی جواب ها در داخل فضای هدف بر کارایی الگوریتم بهینه سازی با چند تابع هدف تاثیر می گذارد.\n\n \n\nبررسی چند روش:\n\nFitness Sharing\n\nCrowding\n\nماندگاری\n\n \n\n \n\n۳۰ تا ۷۰ درصد پروژه / پاورپوینت / پاور پوینت / سمینار / طرح های کار افرینی / طرح توجیهی / پایان نامه/ مقاله ( کتاب ) های اماده به صورت رایگان میباشد
