متلب24: الگوریتم بهینه سازی ملخ یکی از جدیدترین الگوریتم های فرابتکاری است که در سال 2017 توسط آقای میرجلیلی و همکاران معرفی شد و شاهد استقبال گسترده دانشجویان و محققان برای حل مسائل بهینه سازی با الگوریتم ملخ بوده ایم. در این پست ما اسلاید الگوریتم ملخ را برای شما عزیزان آماده کرده ایم. زیرا افراد زیادی تمایل به ارائه و آموزش الگوریتم ملخ دارند. با ما همراه باشید.
اسلاید الگوریتم ملخ | اسلاید آماده الگوریتم ملخ | اسلاید آماده الگوریتم GOA
برای دانلود اسلاید آماده الگوریتم ملخ کافی است از بخش زیر اقدام کرده و با خرید و پرداخت آنلاین فایل اسلاید الگوریتم ملخ را دانلود کنید:
ملخ از خانواده حشرات می باشد. آنها بعنوان آفت شناخته میشوند چرا که موجب آسیب زدن به محصولات و کشاوزی می باشند.
چرخه زندگی ملخ در شکل زیر نشان داده شده است:
زندگی ملخ ها بعد از خارج شدن از تخم، به دو مرحله تقسیم میشود:
- مرحله نوزادی یا لارو یا Nymph
- مرحله بلوغ یا Adult
مشخصه و ویژگی اصلی گروه ملخ ها:
- در مرحله نوزادی حرکت آرام و گام های کوچک ملخ ها می باشد.
- در مقابل حرکت های ناگهانی و بلند از ویژگی های اسای گرو ه در بزرگسالی می باشد.
- جستجوی منبع غذا یکی دیگر از ویژگی های مهم توده ملخ ها می باشد.
الگوریتم ملخ یا الگوریتم GOA یک الگوریتم فرابتکاری جدید است که با تقلید رفتار ملخ ها در طبیعت برای یافتن غذا، سعی در یافتن پاسخ بهینه مسائل پیچیده ریاضی و حتی مسائل دنیای واقعی دارد.
برای دانلود اسلاید آماده الگوریتم ملخ کافی است از بخش زیر اقدام کرده و با خرید و پرداخت آنلاین فایل اسلاید الگوریتم ملخ را دانلود کنید:
اسلاید آماده الگوریتم ملخ | دانلود اسلاید الگوریتم ملخ GOA
=============================================
برای دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ به لینک “ترجمه مقاله الگوریتم ملخ” مراجعه کنید.
برای دانلود کد متلب الگوریتم ملخ به همراه توضیحات خط به خط کد به زبان فارسی به “کد متلب الگوریتم ملخ” مراجعه کنید.
برای دانلود فایل آموزش مفاهیم الگوریتم ملخ که ترجمه بخش اول مقاله الگوریتم ملخ می باشد “آموزش مفاهیم الگوریتم ملخ ” را کلیک کنید
==========================================
توضیحاتی در خصوص الگوریتم های بهینه سازی
مسئله خاص مینیمم کردن یا ماکزیمم کردن یک تابع هدف خاص را بهینه سازی می نامند. مسائل بهینه سازی در زمینه های مختلف وجود دارند.
محققان در رشته های مختلف همواره مسائلی را دارند که با الگوریتم های فرابتکاری به دنبال بهینه کردن آنها هستند:
بعنوان مثال میتوانیم به موارد زیر اشاره کنیم:
- کاربرد الگوریتم ملخ برای بهینه سازی مسائل رشته برق
- کاربرد الگوریتم ملخ برای بهینه سازی مسائل رشته عمران
- کاربرد الگوریتم ملخ برای بهینه سازی مسائل رشته صنایع
- کاربرد الگوریتم ملخ برای بهینه سازی مسائل رشته مهندسی کامپیوتر
- کاربرد الگوریتم ملخ برای بهینه سازی مسائل رشته هوش مصنوعی
- کاربرد الگوریتم ملخ برای بهینه سازی مسائل رشته مکاترونیک
- کاربرد الگوریتم ملخ برای بهینه سازی مسائل رشته مکانیک
و در هر جایی که یک مسئله باشد که جواب بهینه آن مد نظر ما باشد میتوانیم از الگوریتم های فراابتکاری مانند الگوریتم ملخ استفاده کنیم.
بهینه سازی به روش های قدیمی :
بهینه سازی با روش های ریاضی عمدتا بر اساس اطلاعات حاصل از مشتق تابع هدف عمل می کند تا راه حل بهینه را پیدا کنند.
اگر چه این چنین تکنیک هایی هنوز هم توسط محققان مختلف مورد استفاده قرار میگیرد، این روش ها دارای معایبی می باشند.
روش های بهینه سازی ریاضی از افتادن در نقاط بهینه محلی رنج می برند، یعنی الگوریتم یک راه حل بهینه محلی ،را بعنوان راه حل بهینه عمومی و سراسری فرض میکند، در نتیجه قادر به پیدا کردن بهینه عمومی و سراسری نخواهد بود.
همچنین روش های ریاضی اغلب برای مسائلی که مشتق آنها شناخته نشده است یا مشتق پذیر نیستند قابل استفاده نمی باشند.
نوع دیگری از الگوریتم های بهینه سازی که این دو عیب را کاهش میدهد بهینه سازهای تصادفی (stochastic optimisation) می باشند.
روشهای تصادفی بر عملگرهای تصادفی ای تکیه میکنند که به آنها اجازه میدهد تا از بهینه های محلی اجتناب کنند.
این روش ها فرایند بهینه سازی را با ایجاد یک یا چند راه حل اولیه تصادفی برای مسئله داده شده شروع میکنند.
در مقایسه با تکنیک های بهینه سازی ریاضی:
- روش های تصادفی نیازی به محاسبه مشتق تابع هدف ندارند
- و تنها با استفاده از تابع هدف، راه حل ها را ارزیابی میکنند.
تصمیم گیری در خصوص چگونگی بهبود راه حل ها بر اساس محاسبه مقادیر تابع هدف برای راه حل ها صورت میگیرد.
بنابراین مسئله مورد نظر بعنوان یک جعبه سیاه در نظر گرفته میشود که یک مکانیز بسیار مفید است هنگامی که یک مسئله واقعی با فضای جستجوی ناشناخته را حل میکنید. با توجه به این مزایا، تکنیک های بهینه سازی تصادفی در دو دهه گذشته به روشهایی بسیار محبوب تبدیل شده اند.
در میان روش های بهینه سازی تصادفی ، الگوریتم های مبتنی بر جمعیت ، الهام گرفته شده از طبیعت دارای بیشترین محبوبیت می باشند.
این روش ها روش های حل مسئله موجود در طبیعت را که اغلب توسط موجودات زنده استفاده میشود را تقلید میکنند.
زنده ماندن و بقا هدف اصلی برای همه موجودات در طبیعت می باشد. برای رسیدن به این هدف ، موجودات زنده در حال تحول و تطبیق دادن خود در جهات گوناگون می باشند.
بنابراین عاقلانه است که بدنبال الهام گرفتن از طبیعت بعنوان بهترین و قدیمی ترین بهینه ساز بر روی سیاره زمین باشیم.
الگوریتم های الهام گرفته شده از طبیعت
این چنین الگوریتم هایی را میتوان به دو دسته اصلی تقسیم بندی کرد:
- الگوریتم های مبتنی بر یک راه حل
- الگوریتم های مبتنی بر چندین راه حل.
الگوریتم بهینه سازی ملخ یا GOA یک الگوریتم الهام گرفته شده از طبیعت است که مبتنی بر چندین راه حل می باشد.
ما در این پست اسلاید الگوریتم ملخ را برای شما عزیزان آماده کرده اید که در ابتدای همین نوشته، لینک خرید و دانلود اسلاید الگوریتم ملخ را قرار داده ایم
برای دانلود اسلاید آماده الگوریتم ملخ کافی است از بخش زیر اقدام کرده و با خرید و پرداخت آنلاین فایل اسلاید الگوریتم ملخ را دانلود کنید:
