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 بررسی شرح مسأله فروشنده دوره گرد (کد13431)
سفارش انجام پاورپوینت - بهترین کیفیت - کم ترین هزینه - تحویل در چند ساعت 09164470871 ای دی e2proir
دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی شرح مسأله فروشنده دوره گرد (کد13431)
شناسه محصول و کد فایل : 13431
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 آشنایی با عوامل اصلی و تعیین کننده ای که در انتخاب و بکارگیری مصالح موثرند (کد13446)
دانلود پاورپوینت آشنایی با استاندارد ها و پوشش حرفه ای دانشجویان دانشگاههای علوم پزشکی کشور (کد13427)
دانلود پاورپوینت آشنایی با اوضاع طبیعی و جغرافیایی ایران و بررسی تاثیر اوضاع طبیعی و جغرافیایی بر تحولات اقتصادی (کد13425)
توضیحات محصول دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی شرح مسأله فروشنده دوره گرد (کد13431)
دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی شرح مسأله فروشنده دوره گرد
\nارائه یک شبکه عصبی فازی ژنتیکی جدید برای حل مسأله فروشنده دوره گرد
\n\nعنوان های پاورپوینت :
\n\nتحلیل و بررسی شرح مسأله فروشنده دوره گرد
\nارائه یک شبکه عصبی فازی ژنتیکی جدید برای حل مسأله فروشنده دوره گرد
\nشرح مسأله فروشنده دوره گرد
\nروش های متداول برای حل TSP
\nشبکه عصبی CNN-TSP
\nالگوریتم آموزش CNN-TSP
\nبهبود CNN-TSP با استفاده از منطق فازی
\nطراحی پایگاه قواعد با استفاده از الگوریتم های ژنتیکی
\nشبیه سازی
\n \n\n\n\n\n\n\n \n\n \n\n\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nطراحی پایگاه قواعد با استفاده از الگوریتم های ژنتیکی\n\nاگر عضو mf(i) و (یا) عضو mf(j) باشد، آنگاه خروجی عضو mf(k) شود و ارزش این قانون w است.\n\nهر کروموزوم دارای 27 ژن است.\n\nهر ژن بیانگر یک قانون است.\n\nهر ژن، برداری به شکل (i j k w c) است.\n\nc می تواند یکی از دو مقدار یک یا دو باشد. یک یعنی ترکیب دو بخش مقدم قانون با یک t-norm و دو یعنی ترکیب دو بخش مقدم قانون با یک s-norm.\n\nبه منظور کاهش حجم محاسبات از سیستم فازی ممدانی با موتور استنتاج ضرب، فازیساز منفرد، غیر فازیساز میانگین مراکز، t-norm ضرب و s-norm جمع جبری استفاده گردید.\n\nعددی تصادفی n بین 1 و 27 انتخاب می شود.\n\nn ژن از هر یک از والدین انتخاب و جای آنها با یکدیگر عوض می شود.\n\nقبل از جابجایی ژن ها بین دو ولی بر روی عناصر چهارم ژن های متناظر عملگر برش یک نقطه ای حقیقی اعمال می شود.\n\nچنانچه عدد تصادفی تولید شده برای هر ژن کمتر از احتمال جهش باشد، ژن مذکور با ژنی که به صورت تصادفی ایجاد شده عوض می شود.\n\nتولید نسل جدید مشابه با Genitor با جایگذاری یکی از فرزندان بجای بدترین کروموزوم جمعیت قبلی و جایگذاری دیگری بجای بدترین کروموزوم جمعیت مسابقه انجام می شود.\n\nU تابع پله واحد\n\nجمله اول سبب کاهش طول متوسط پاسخ های FNN-TSP نسبت به CNN-TSP می شود.\n\nجمله دوم سبب می شود، الگوریتم ژنتیکی به ازای هر پاسخ بدتر FNN-TSP نسبت به CNN-TSP جریمه شود.\n\nمشاهدات تجربی نشان داد که نرون برنده معمولا یکی از 20 شهری است که کمترینرا دارا هستند. بنابراین جهت کاهش حجم محاسبات و همچنین افزایش کارایی الگوریتم ژنتیکی تنها این نرونها جهت تصمیمگیری وارد سیستم فازی شدند.\n\nجهت حفظ پراکندگی جمعیت تنها کروموزوم های فرزندی وارد جمعیت می شوند که پاسخ تابع هزینه به آنها با پاسخ دیگر کروموزوم های جمعیت متفاوت باشد.\n\nشبیه سازی:\n\nاندازه جمعیت: 50\n\nاندازه جمعیت مسابقه: 7\n\nاحتمال جهش: 01/0\n\nخطای متوسط پایگاه قواعد نهایی به نمونه های آموزشی: 70/1%-\n\nبرای بررسی عملکرد FNN-TSP، پاسخهای آنرا برای 100 توزیع 50 شهری، 100 توزیع 60 شهری، ... و 100 توزیع 250 شهری با CNN-TSP مقایسه نمودیم.\n\nقبل از میانگین گیری از طول پاسخ های هر یک از شبکه ها، مسیرها نرمالیزه شده اند.\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 )
