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 بهینه سازی توابع مختلف و گاه متضاد به طور همزمان (کد12436)
سفارش انجام پاورپوینت - بهترین کیفیت - کم ترین هزینه - تحویل در چند ساعت 09164470871 ای دی e2proir
دانلود پاورپوینت بهینه سازی توابع مختلف و گاه متضاد به طور همزمان (کد12436)
شناسه محصول و کد فایل : 12436
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 بررسی مروری بر خواص فیزیکی و مکانیکی خاک مروری بر رابطه ماشین وخاک و مسائل فشردگی و آشنایی با ماشینهای شخم (کد12450)
دانلود پاورپوینت آشنایی با شیوه کارماشینکاری خشک و ماشینکاری با حداقل استفاده از روانکار MQL (کد12448)
توضیحات محصول دانلود پاورپوینت بهینه سازی توابع مختلف و گاه متضاد به طور همزمان (کد12436)
دانلود پاورپوینت بهینه سازی توابع مختلف و گاه متضاد به طور همزمان
\nمسئله ی بهینه سازی با چند تابع هدف
\n\nعنوان های پاورپوینت :
\n\nبهینه سازی توابع مختلف و گاه متضاد به طور همزمان
\nمسئله ی بهینه سازی با چند تابع هدف
\nمعرفی
\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
\nحفظ پراکندگی در جمعیت جواب ها
\nFitness Sharing
\nCrowding
\nماندگاری
\nروش های قدیمی
\nبررسی روش SPEA
\nروند کلی الگوریتم SPEA
\nبررسی روش SPEA
\nانتساب مقدار ارزیاب
\nمفهوم نیچ و ارزیاب
\nخوشه بندی
\nالگوریتم خوشه بندی
\nالگوریتم SPEA
\nالگوریتم SPEA
\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\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\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\nبررسی چند روش:\n\nFitness Sharing\n\nCrowding\n\nماندگاری\n\nFitness Sharing\n\nسعی در نگه داشتن زیر جمعیت هایی در جمعیت جواب دارد\n\nبه این زیر جمعیت های ثابت نیچ Nich گفته می شود\n\nاعضایی در نیچ یک عضو قرار دارند که در همسایگی آن قرار داشته باشند\n\nهمسایگی با معیار فاصله (d(i,j مشخص می شود\n\nماندگاری\n\nبهترین جواب های یافت شده در جمعیت Pt را مستقیما به Pt+1 منتقل میکنیم\n\nممکن است باعث همگرایی زودرس شود\n\nدر عمل جمعیت جواب های ماندگار در کنار جمعیت جواب های مسئله نگهداری می شود\n\nدو روش برای ماندگار کردن جواب های بهینه:\n\nمستقیما تعدادی از جواب های بهینه جمعیت Pt به جمعیت Pt+1 کپی شوند\n\nیک مجموعه جانبی از جواب ها به نام مجموعه ماندگار Elite or external Setدر کنار جمعیت جواب های مسئله در نظر گرفته شود\n\nروشهایی برای کنترل تعداد اعضای این مجموعه باید وجود داشته باشد\n\npaper: Parks, et. al. Selective breeding in Multi-objective GA,…, 1998.\n\nروش های قدیمی\n\nدر روش های کلاسیک جهت بدست آوردن جواب های بهینه پارتو مقادیر توابع هدف با هم ترکیب شده و یک مقدار جهت ارزیابی جواب ها با یکدیگر ارائه می کنند\n\nروش وزن دهی:\n\nwi وزن مربوط به هر یک از توابع هدف fi است\n\nبررسی روش SPEA\n\nPaper: Zitzler, An EA for MOP: the strength pareto approch, 1998.\n\nروش توسط آقای Zitzler ارائه گردید\n\nترکیب چندین روش و ارائه ی تکنیک های جدید\n\nهدف : بدست آوردن مجموعه جواب نزدیک مجموعه جواب بهینه ی پارتو\n\nبررسی روش SPEA\n\nشباهت روش با روش های قبل :\n\nاستفاده از مفهوم غلبه پارتو برای انتساب مقدار اسکالر به عنوان ارزیاب به عناصر جمعیت\n\nاستفاده از جمعیت جانبی در کنار جمعیت جواب های مسئله ( ماندگاری )\n\nجلوگیری از بزرگ شدن مجموعه ی جواب های ماندگار بوسیله ی خوشه بندی\n\n( Clustering )\n\nبررسی روش SPEA\n\nتفاوت با روش های قبل :\n\nمحاسبه مقدار اسکالر ارزیاب برای هر عضو جمعیت بر اساس اعضای جمعیت جانبی موجود\n\nدر نظر گرفتن جواب های بهینه جمعیت جانبی هنگام عمل انتخاب\n\nارائه تعریف جدیدی از مفهوم نیچ به منظور حفظ پراکندگی\n\nروند کلی الگوریتم SPEA\n\nبررسی روش SPEA\n\nظاهرشدن مجموعه جواب خارجی در هر بار اجرای حلقه ی اصلی\n\nخوشه بندی درصورتی که تعداد عناصر مجموعه جانبی از یک تعداد مشخص شده بیشتر شده باشد\n\nارزیابی جداگانه مجموعه های P و\n\nعمل کردن عملگر انتخاب بر روی مجموعه\n\nقرار گرفتن تعداد مناسبی عضو در حافظه کمکی به نام Mating pool\n\nساختن جمعیت جدید بوسیله جهش و ترکیب\n\nانتساب مقدار ارزیاب\n\nهدف از بهینه سازی :\n\nغلبه بیشتر هر عضو از مجموعه جانبی بر تعداد بیشتری از اعضای جمعیت\n\nیکدستی تعداد جواب در نواحی مختلف فضای جواب\n\nمفهوم نیچ و ارزیاب\n\nبه هرکدام از مستطیلها نیچ گفته میشود\n\nوقتی تعداد عناصر داخل نیچ افزایش می یابد (در مثال از یکی به سه) مقدار برازندگی آن عناصر بدترشده و نیچ های دیگر بهتر می شوند.\n\nتفاوت اصلی با روش Fitness Sharing :\n\nعدم دخالت معیار فاصله در این روش\n\nمعیار اصلی غلبه پارتو\n\nهمکاری و تعامل جمعیت ها در الگوریتم های تکاملی باعث افزایش سرعت رسیدن به جواب می شود\n\nخوشه بندی\n\nکوچکتر کردن مجموعه به کمک خوشه بندیClustering :\n\nتعداد مجموعه بهینه پارتو می تواند از حد معینی بگذرد\n\nنشان دادن تمام جواب های بهینه بیهوده است\n\nحجم بالای موجب کم شدن سرعت جستجو می شود.(باعث کمتر شدن اهمیت عملگر انتخاب)\n\nاگر اعضای داخل مجموعه جانبی به طور نا همگون پخش شده باشد روند جستجو به قسمتی از فضا علاقه بیشتری نشان می دهد.\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 )
