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 تحلیل و ارزیابی انواع روش های طراحي الگوريتم (کد11614)
سفارش انجام پاورپوینت - بهترین کیفیت - کم ترین هزینه - تحویل در چند ساعت 09164470871 ای دی e2proir
دانلود پاورپوینت تحلیل و ارزیابی انواع روش های طراحي الگوريتم (کد11614)
شناسه محصول و کد فایل : 11614
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 تجزیه و تحلیل قدرت افکار عمومی و تبلیغات دستگاه حاکم ورابطه قدرت و اقتدار (کد11630)
دانلود پاورپوینت آ شنایی با نحوه دسترسي به قبوض مصرف برق و گاز واحدهاي زير مجموعه دانشگاه علوم پزشكي(کد11611)
توضیحات محصول دانلود پاورپوینت تحلیل و ارزیابی انواع روش های طراحي الگوريتم (کد11614)
دانلود پاورپوینت تحلیل و ارزیابی انواع روش های طراحی الگوریتم
\nطراحی الگوریتم ها
\n\nعنوان های پاورپوینت :
\nفصل نهم
\nپیچیدگی مسائل
\nNP-Complete Problems
\nدسته بندی مسائل
\nکلاس های مختلف
\nAbstract Problems
\nEncodings
\nConcrete Problem
\nClass of Problems
\nThe Class NP
\nThe Class NP-Complete
\nPolynomial Reductions
\nCircuit-satisfiability problem is NP-Complete
\nNP-Completeness Proofs
\nSolving hard problems: Approximation Algorithms
\nApproximation Algorithm e.g. Bin Packing
\nBin Packing: First fit decreasing strategy
\nAlgorithm: Bin Packing (first fit decreasing)
\nThe Traveling Salesperson Problem
\nApproximation algorithm for TSP
\n\n\n\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nپیچیدگی مسائل\n\nپیچیدگی چندجمله ای\n\nپیچیدگی نمایی و فاکتوریل\n\nاین الگوریتم ها برای مسائل با اندازه کوچک بد نیستند ولی با افزایش اندازه ورودی به شدت کند می شوند\n\n \n\nمساله کنترل ناپذیر\n\nبرای مساله راه حلی با زمان چندجمله ای وجود ندارد\n\nمسائل رام نشدنی(Intractable)\n\nاثبات می گردد که یافتن راه حل کارآمد غیر ممکن است مثلا یافتن کلیه مسیر های همیلتونی\n\nمسائل NP-Complete\n\nمسائلی هستند که یافتن راه حل کارآمد برای آنها غیر ممکن نیست (ثابت نشده است رام نشدنی هستند) مانند کوله پشتی 0-1 و فروشنده دوره گرد و رنگ آمیزی گراف ها\n\n \n\nالگوریتم قطعی:\n\nنتیجه هر عمل کاملا معین و قطعی است مانند الگوریتم جستجوی دودویی و مرتب سازی و ...\n\nکامپیوتر های قطعی\n\nالگوریتم غیر قطعی:\n\nالگوریتمی است که دارای دستورات غیر قطعی است\n\nدستورات غیر قطعی: دستوراتی که نتیجه اجرای آن از قبل قابل پیش بینی نیست(مثلا دستوری که از 100 عنصر یکی را انتخاب کند) یا دستورات مبتنی بر اعداد تصادفی\n\n \n\nتست تورینگ\n\ntest defined by the mathematician Allen Turing for testing the ability of a machine to simulate human intelligence\n\n \n\nماشین تورینگ (turing machine)\n\nماشینی تئوری است که با دریافت ورودی ها اثبات ریاضی(حل مسائل) را انجام می دهد\n\n \n\n \n\nname for a theoretical machine that can make simple input/output actions which are used to in mathematical proofs\n\n \n\nNP-Complete Problems\n\nClass of Problems\n\nP (Polynomial)\n\nNP (none-deterministic Polynomial)\n\nNP is the set of decision problems solvable in polynomial time by a non-deterministic Turing machine.\n\nNP is the class of decision problems for which there is a polynomially bounded non-deterministic algorithm\n\nNP-Complete\n\nA problem p in NP is also in NPC if and only if every other problem in NP can be transformed into p in polynomial time\n\nNP-Hard\n\nA problem H is NP-hard if and only if there is an NP-complete problem L that is polynomial time Turing-reducible to H\n\nSolving hard problems\n\nApproximation Algorithms\n\nدسته بندی مسائل\n\nچند جمله ایP (Polynomial) : مسائل تصمیم گیری که در زمان چند جمله ای توسط الگوریتم قطعی(ماشین تورینگ قطعی) قابل حل می باشد\n\nچند جمله ای غیر قطعی NP(none-deterministic Polynomial): مسائل تصمیم گیری که برای آن ها کسی راه حل چندجمله ای نیافته است اما توسط الگوریتم غیر قطعی(ماشین تورینگ غیر قطعی) در زمان چند جمله ای قابل حل است P NP\n\nNP-Complete: مساله P، NP-Complete است اگر NP باشد و سایر مسائل NP را در زمان چند جمله ای بتوان به آن تبدیل کرد\n\nNP-Hard: مساله H، NP-Hard است اگر وفقط اگر یک مساله NP-Compelete ، L وجود داشته باشد که در زمان چند جمله ای قابل تبدیل به H باشد\n\n \n\n \n\nتمام مسائلی که کنترل ناپذیری آنها ثابت شده است جزء مسایل NP نیستند\n\n \n\n \n\nکلاس های مختلف\n\nP • NP • co-NP • NP-C • co-NP-C • NP-hard • UP • #P • #P-C • L • NL • NC • P-C • PSPACE • PSPACE-C • EXPTIME • NEXPTIME • EXPSPACE • 2-EXPTIME • PR • RE • Co-RE • RE-C • Co-RE-C • R • BQP • BPP • RP • ZPP • PCP • IP • PH\n\nThe Class NP\n\nNP is a class of decision problems for which\n\na given proposed solution (called certificate) for\n\na given input\n\ncan be checked quickly (in polynomial time)\n\nto see if it really is a solution.\n\nA non-deterministic algorithm\n\nThe non-deterministic “guessing” phase.\n\nSome completely arbitrary string s, “proposed solution”\n\neach time the algorithm is run the string may differ\n\nThe deterministic “verifying” phase.\n\na deterministic algorithm takes the input of the problem and the proposed solution s, and\n\nreturn value true or false\n\nThe output step.\n\nIf the verifying phase returned true, the algorithm outputs yes. Otherwise, there is no output.\n\nThe Class NP-Complete\n\nA problem Q is NP-complete\n\nif it is in NP and\n\nit is NP-hard.\n\nA problem Q is NP-hard\n\nif every problem in NP\n\nis reducible to Q.\n\nA problem P is reducible to a problem Q if\n\nthere exists a polynomial reduction function T such that\n\nFor every string x,\n\nif x is a yes input for P, then T(x) is a yes input for Q\n\nif x is a no input for P, then T(x) is a no input for Q.\n\nT can be computed in polynomially bounded time.\n\nPolynomial Reductions\n\nProblem P is reducible to Q\n\nP p Q\n\nTransforming inputs of P\n\nto inputs of Q\n\nReducibility relation is transitive.\n\nCircuit-satisfiability problem is NP-Complete\n\nCircuit-satisfiability problem\n\nbelongs to the class NP, and\n\nis NP-hard, i.e.\n\nevery problem in NP is reducible to circuit-satisfiability problem!\n\nCircuit-satisfiablity problem\n\nwe say that a one-output Boolean combinational circuit is satisfiable\n\nif it has a satisfying assignment,\n\na truth assignment (a set of Boolean input values) that\n\ncauses the output of the circuit to be 1\n\nProof…\n\n \n\nNP-Completeness Proofs\n\nOnce we proved a NP-complete problem\n\nTo show that the problem Q is NP-complete,\n\nchoose a know NP-complete problem P\n\nreduce P to Q\n\nThe logic is as follows:\n\nsince P is NP-complete,\n\nall problems R in NP are reducible to P, R p P.\n\nshow P p Q\n\nthen all problem R in NP satisfy R p Q,\n\nby transitivity of reductions\n\ntherefore Q is NP-complete\n\nSolving hard problems: Approximation Algorithms\n\nan algorithm that returns near-optimal solutions\n\nmay use heuristic methods\n\ne.g. greedy heuristics\n\nDefinition:Approximation algorithm\n\nAn approximation algorithm for a problem is\n\na polynomial-time algorithm that,\n\nwhen given input I, outputs an element of FS(I).\n\nDefinition: Feasible solution set\n\nA feasible solution is\n\nan object of the right type but not necessarily an optimal one.\n\nFS(I) is the set of feasible solutions for I.\n\nApproximation Algorithm e.g. Bin Packing\n\nHow to pack or store objects of various sizes and shapes\n\nwith a minimum of wasted space\n\nBin Packing\n\nLet S = (s1, …, sn)\n\nwhere 0 < si <= 1 for 1 <= i <= n\n\npack s1, …, sn into as few bin as possible\n\nwhere each bin has capacity one\n\nOptimal solution for Bin Packing\n\nconsidering all ways to\n\npartition S into n or fewer subsets\n\nthere are more than\n\n(n/2)n/2 possible partitions\n\nBin Packing: First fit decreasing strategy\n\nplaces an object in the first bin in which it fits\n\nW(n) in (n2)\n\nAlgorithm: Bin Packing (first fit decreasing)\n\nInput: A sequence S=(s1,….,sn) of type float, where 0<si<1 for 1<=i<=n. S represents the sizes of objects {1,...,n} to be placed in bins of capacity 1.0 each.\n\nOutput: An array bin where for 1<=i<=n, bin[i] is the number of the bin into which object i is placed.For simplicity,objects are indexed after being sorted in the algorithm.The array is passed in and the algorithm fills it.\n\nbinpackFFd(S,n,bin)\n\nfloat[] used=new float[n+1];\n\n//used[j] is the amount of space in bin j already used up.\n\nint i,j;\n\nInitialize all used entries to 0.0\n\nSort S into descending(nonincreasing)order,giving the sequence s1>=S2>=…>=Sn.\n\nfor(i=1;i<=n;i++)\n\n//Look for a bin in which s[i] fits.\n\nfor(j=1;j<=n;j++)\n\nif(used[j]+si<+1.0)\n\nbin[i]=j;\n\nused[j] += si;\n\nbreak; //exit for(j)\n\n//continue for(i).\n\n \n\n \n\n30 تا 70 درصد پروژه | پاورپوینت | سمینار | طرح های کارآفرینی و توجیهی | پایان-نامه | پی دی اف مقاله ( کتاب ) | نقشه | پلان طراحی | های آماده به صورت رایگان میباشد ( word | pdf | docx | doc )
