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 اشنایی با الگوریتم ژنتیکی (کد7288)
سفارش انجام پاورپوینت - بهترین کیفیت - کم ترین هزینه - تحویل در چند ساعت 09164470871 ای دی e2proir
دانلود پاورپوینت اشنایی با الگوریتم ژنتیکی (کد7288)
شناسه محصول و کد فایل : 7288
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 !!!!
توضیحات محصول دانلود پاورپوینت اشنایی با الگوریتم ژنتیکی (کد7288)
دانلود پاورپوینت اشنایی با الگوریتم ژنتیکی
\nاشنایی با الگوریتم ژنتیکی
\nعنوان های پاورپوینت :
\n\n\nاشنایی با الگوریتم ژنتیکی
\nتعریف
\nعملگرهای ژنتیکی، برای تولید فرزندان
\nنحوه کار الگوریتم ژنتیک
\nپارامترهایی که باید تنظیم شوند
\nبررسی یک مثال: بازی برداری
\nشرح مساله
\nسعی و خطای تصادفی
\nراه حل
\nراه حل
\nراه حل
\nفهرست منابع
\n \n\n \n\n\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nاشنایی با الگوریتم ژنتیکی\n\nتعریف\n\nالگوریتم ژنتیکی، رویه ای تکراری است که راه حل های انتخابیش را بصورت رشته ای از ژنها که کروموزوم نامیده می شوند، بازنمایی می کند.\n\nموفقیت آنها را با تابع fitness اندازه می گیرد.\n\nتابع fitness میزان نزدیکی به هدف را محاسبه می کند.\n\nدر هر تکرار الگوریتم، (مانند سیستم های بیولوژیکی) راه حلهای انتخابی، برای تولید فرزند (که generation نامیده می شوند) ترکیب می شوند.\n\nوالدین نسل بعدی، با توجه به fitness والدین و فرزندان نسل قبل، از بین آنها انتخاب می شوند.\n\nخود فرزندان نیز می توانند به عنوان راه حل انتخاب شوند.\n\nعملگرهای ژنتیکی، برای تولید فرزندان\n\nReproduction: از طریق این عملگر، الگوریتمهای ژنتیکی، نسل جدیدی از راه حلهای بهبودیافته را با انتخاب والدینی که بالاترین fitness را دارند تولید می کنند.\n\nCrossover: با توجه به اینکه الگوریتمهای ژنتیکی از رشته هایی از نمادهای باینری برای کروموزومها استفاده می کنند، crossover به معنی انتخاب موقعیتی تصادفی در رشته و تعویض بخشهای چپ و راست این نقاط با رشته دیگر برای تولید دو فرزند جدید می باشد.\n\nMutation: تغییر دلخواه در موقعیت است. رویه تغییر یک به صفر و یا صفر به یک می باشد و با احتمال خیلی کم (1000/) رخ می دهد.\n\nنحوه کار الگوریتم ژنتیک\n\nبازنمایی شرح مساله به نحوی که بتواند از طریق الگوریتم ژنتیکی حل شود: بازنمایی راه حل، بصورت رشته ای از صفر و یک ها.\n\nتولید مجموعه اولیه جوابها و محاسبه fitness آنها.\n\nمحاسبه مجموع تابع fitness\n\nمحاسبه احتمال اینکه هر راه حل برای تولید فرزندان انتخاب شود: تقسیم تابع fitness آن به مجموع\n\nانتخاب والدین\n\nتولید فرزندان از طریق crossover یا (با احتمال کم) mutation\n\nنسل جدید شامل مجموعه ای از بهترین فرزندان و والدین می باشد.\n\nفرایند آنقدر ادامه می یابد تا اینکه راه حل بهینه حاصل شود و یا اینکه در چندین نسل بهبود نداشته باشیم.\n\nپارامترهایی که باید تنظیم شوند\n\nاین پارامترها بستگی به مساله داشته و غالبا از طریق سعی و خطا بدست می آیند:\n\nتعداد جوابهای اولیه که تولید می شوند.\n\nتعداد فرزندان\n\nتعداد فرزندان و والدینی که برای تولید نسل بعد استفاده می شوند.\n\nاحتمال mutation\n\nتوزیع احتمال رخداد نقطه crossover\n\nبررسی یک مثال: بازی برداری\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
