دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی  مسئله های خوش تعریف و راه حل های آن

\n

مسئله های خوش تعریف و راه حل ها

\n

\n

عنوان های پاورپوینت  : 

\n

\n

تحلیل و بررسی  مسئله های خوش تعریف و راه حل های آن

\n

مسئله های خوش تعریف و راه حل ها

\n

مساله پیدا کردن مسیر

\n

مساله های نمونه

\n

مساله های اسباب بازی

\n

مساله های نمونه

\n

جستجو برای جواب ها (راه حل ها)

\n

زیر ساخت الگوریتم های جست و جو

\n

ساختمان داده گره ها در درخت

\n

ساختمان داده ی مناسب برای الگوریتم جست و جو

\n

اندازه گیری کارایی الگوریتم حل مساله

\n

اندازه گیری کارایی حل مساله

\n

راهبردهای جستجوی نا آگاهانه

\n

جستجوی عرضی

\n

جستجو  با هزینه ی یکسان

\n

جستجوی عمقی

\n

جستجوی عمقی محدود

\n

جستجوی عمیق کننده تکراری

\n

جستجوی دوطرفه

\n

مقایسه راهبردهای جست و جوی نا آگاهانه

\n

جست و جوی آگاهانه(ابتکاری)

\n

 مینیم کردن کل هزینه ی جواب: A* جست و جوی 

\n

شرایط بهینگی

\n

جست و جوی ابتکاری با حافظه محدود 

\n

جست و جوی بازگشتی اول – بهترین 

\n

یاد گیری برای جست و جو بهتر 

\n

اثر دقت توابع ابتکاری روی کارآیی 

\n

 تولید توابع ابتکاری قابل قبول ازمسئله های تعدیل شده 

\n

تولید توابع ابتکاری قابل قبول از زیر مسئله ها

\n

یاد گیری تجربی توابع ابتکاری 

\n

نمونه سوالات

\n

\n \n\n \n\n

---

\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nجست و جوی آگاهانه(ابتکاری)\n\nجواب ها را نسبت به استراتژی ناآگاهانه با کارایی بیشتری پیدا می کند\n\nجست و جوی“ اول - بهترین“ حریصانه:\n\nاین جست و جو گره ها را گره ها را فقط با استفاده از تابع ابتکاری f(n) = h(n) ارزیابی  می کند\n\nh(n)  =هزینه ی تخمینی ارزان ترین مسیر با شروع از حالتی در گره n\n\nدر فضای حالت متناهی نیز کامل نیست که خیلی شبیه به جست و جو     عمقی است.\n\nمینیم کردن کل هزینه ی جواب: A* جست و جوی\n\nاین روش گره ها را با ترکیب زیر ارزیابی میکند\n\nf(n) = g(n) + h(n)\n\nهزینه ی رسیدن به گره  g(n)\n\nهزینه ی رسیدن از این گره به گره هدف  h(n)\n\nf(n) = n هزینه ی برآورد شده ی ارزان ترین جواب از طریق\n\nشرایط بهینگی\n\nقابل قبول بودن:\n\nاولین شرط این است که h(n)یک ابتکار قابل قبول باشد یعنی هزینه ی رسیدن به هدف را هرگز زیاد برآورد نکند.\n\nسازگاری :\n\nتابع ابتکاری h(n) در صورتی سازگار است که برای هر گره nو هر پسین گره n´هزینه ی تخمینی رسیدن به گره هدف از گره n بیش از هزینه ی مرحله رسیدن به n´ به اضافه ی هزینه ی تخمینی رسیدن به هدف از گره n´ نباشد\n\nh(n)≤c(n,a, n´)+ h(n´)\n\nجست و جوی ابتکاری با حافظه محدود\n\nبرای کاهش حافظه مورد نیاز A* پذیرفتن ایده ی ”تعمیق تکراری ”در زمینه ی جست و جوی ابتکاری است که منجر به الگوریتم A* تعمیق تکراریIDA*) )میشود.\n\nتفاوت عمده بین IDA* و تعمیق تکراری استاندارد این است که مقدار برش مورد استفاده به جای اینکه برابر با عمق باشد برابر با هزینه ی f با مقدار g+h) ) است .\n\nجست و جوی بازگشتی اول – بهترین\n\nیک الگوریتم ساده ی بازگشتی است که عملکرد ”جست و جوی اول – بهترین استاندارد“ را تقلید میکند ، ولی فقط از فضای خطی استفاده می کند.\n\nیاد گیری برای جست و جو بهتر\n\nروش انجام این کار مبتنی بر مفهومی به نام فضای حالت فرا سطحی است.\n\nهر حالت در فضای حالت فراسطحی . حالت داخلی مربوط به یک برنامه را در\n\nاختیار میگیرد که در یک“ فضای حالت سطح شئ“ جست و جو می شود\n\nهدف این نوع یادگیری کاهش هزینه ی کل حل مسئله است که بین هزینه ی\n\nمحاسباتی و هزینه مسیر تعادل برقرار می کند\n\nاثر دقت توابع ابتکاری روی کارآیی\n\nیک روش مشخص کردن کیفیت توابع ابتکاری استفاده از ضریب انشعاب موثر به نام b*است .\n\nاگر تعداد کل گره های تولید شده توسطA* برای یک مسئله ی خاص برابر با Nباشد و عمق جواب برابر باd باشد، آنگاه b*ضریب انشعابی است که یک درخت یکنواخت به عمقd باید داشته باشد تا گره های آن N+1باشد.\n\nN+1=1+b*+(b*)2+…+(b*)d\n\nتولید توابع ابتکاری قابل قبول ازمسئله های تعدیل شده\n\nچون مسئله ی تعدیل شده یال هایی را به فضای حالت اضافه میکند هر جواب بهینه در مسئله ی اصلی جوابی برای مسئله ی تعدیل شده است ،اما اگر یال های اضافه شده میانبر هایی را ایجاد کند ممکن است مسئله ی تعدیل شده جواب های بهتری داشته باشد.\n\nبنابراین هزینه ی جواب بهینه برای مسئله ی تعدیل شده ، برای مسئله ی اصلی یک ابتکار قابل قبول است\n\nتولید توابع ابتکاری قابل قبول از زیر مسئله ها\n\nتوابع ابتکاری قابل قبول را میتوان از هزینه ی جواب مربوط به زیر مسئله های یک مسئله نیز بدست آورد.\n\nهزینه ی مربوط به جواب بهینه ی این زیر مسئله ، کران پایین هزینه ی مسئله ی اصلی است.\n\nهدف پایگاه داده ی الگو این است که برای هر نمونه از زیرمسئله ها ، هزینه این جواب های دقیق را ذخیره کند\n\nیاد گیری تجربی توابع ابتکاری\n\nروش های یادگیری قیاسی وقتی بهتر کار میکنند ،  که به جای   اینکه فقط با توصیف خام حالت سروکار داشته باشد ،مجهز به ویژگی هایی باشند که به پیشگویی مقدار حالت مربوط می شود.\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 )