الگوریتم بهینه سازی ملخ یکی از جدیدترین الگوریتم های بهینه سازی است که در سال 2017 توسط آقای میرجلیلی و صارمی ارائه شد. متلب 24 ترجمه مقاله الگوریتم ملخ را برای دانش پژوهان عزیز اماده کرده است و شما میتوانید با دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ با این الگوریتم آشنا شوید.
همچنین ما علاوه بر ترجمه مقاله الگوریتم GOA ، اقدام به شبیه سازی و کدنویسی الگوریتم ملخ در متلب کرده ایم و به شکلی کاملا ساختاریافته و منظم و ساده و قابل فهم این الگوریتم را در متلب پیاده سازی کرده ایم و در کنار کد متلب الگوریتم ملخ ، یک فایل توضیحات کد الگوریتم GOA قرار داده ایم که تمامی خطوط کد در آن بصورت فارسی و روان توضیح داده شده است.
اگر شما به دنبال یک الگوریتم بهینه سازی جدید هستید و میخواهید در کار تحقیقاتی خود از جدیدترین الگوریتم های فراابتکاری استفاده کنید ، الگوریتم ملخ گزینه مناسبی است ، زیرا الگوریتم GOA در سال 2017 ارائه شده است و توانسته است کارایی و قدرت خود در حل مسائل مختلف را اثبات کند.
الگوریتم بهینه سازی ملخ یکی از قدرتمند ترین الگوریتم های بهینه سازی است که به خوبی تعادل بین اکتشاف و بهره برداری را ایجاد میکند و میتواند یک تقریب بهینه و خوب از بهینه سراسری را به ما بدهد.
ترجمه الگوریتم ملخ را به دو شکل میتوانید تهیه کنید ، یا از لینک زیر برای خرید اقدام کنید یا به سایت دیگر ما که مخصوص الگوریتم های بهینه سازی و تکاملی می باشد به نام takamoli.ir ترجمه مقاله الگوریتم ملخ را دریافت کنید.
الگوریتم ملخ در یک مقاله با عنوان Grasshopper Optimisation Algorithm: Theory and application در سال 2017 برای اولین بار معرفی شد
ترجمه مقاله الگوریتم بهینه سازی ملخ
برای شروع به کار با الگوریتم ملخ ، توصیه میکنم که به منبع اصلی آن یعنی مقاله الگوریتم ملخ مراجعه کنید که به خوبی مبانی و تئوری های الگوریتم ملخ را تشریح میکند.
برای دانلود مقاله الگوریتم ملخ اینجا را کلیک کنید
چنانچه با دانلود مقاله از سایت های مرجع مشکل دارید میتوانید از سایت آموزش دانلود مقاله از سایتهای مرجع را بخوانید.
اما اگر شما با خواندن مقاله لاتین راحت نیستید و برایتان زمان برا است که مقاله اصلی الگوریتم ملخ را مطالعه کنید ما به شما ترجمه مقاله الگوریتم ملخ را پیشنهاد میکنیم.
ترجمه مقاله الگوریتم ملخ که توسط متلب24 آماده شده است یک ترجمه روان و تخصصی می باشد که توسط مترجمین متخصص ما که دارای حداقل مدرک کارشناسی ارشد کامپیوتر می باشند انجام گرفته است.
در ادامه بخشی از این ترجمه را برای شما قرار داده ایم تا با مطالعه آن به کیفیت ترجمه پی ببرید.
مشاهده ترجمه چکیده مقاله الگوریتم GOA
ترجمه بخش چکیده الگورتیم بهینه سازی ملخ با عنوان :
Grasshopper Optimisation Algorithm: Theory and application
در این مقاله یک الگوریتم بهینه سازی جدید بنام الگوریتم بهینه سازی ملخ (GOA) معرفی شده است. مدل ریاضی الگوریتم پیشنهادی تقلیدی از رفتار دسته ملخ ها در طبیعت برای حل مسئله بهینه سازی می باشد. نتایج شبیه سازی ها نشان می دهد که الگوریتم پیشنهادی قادر به ارائه نتایج برتر در مقایسه با الگوریتم های شناخته شده و اخیر در ادبیات است. نتایج شبیه سازی بر روی مسائل واقعی نیز ثابت کرد که الگوریتم ملخ قادر به حل مسائل واقعی با فضای ناشناخته می باشد.
جهت دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ از بخش زیر اقدام کرده و بصورت آنلاین ترجمه را خریداری کرده و دانلود کنید:
مشخصات فایل ترجمه مقاله الگوریتم ملخ :
- فرمت فایل : word
- تعداد صفحات ترجمه : 42 صفحه
- اندازه فونت :13
- کیفیت ترجمه : روان و تخصصی
- مترجم مقاله الگوریتم ملخ : متلب24
چنانچه نیاز به کد متلب الگوریتم ملخ داشتید تا بتوانید با آن یک مسئله بهینه سازی را حل کنید میتوانید به”دانلود کد متلب الگوریتم ملخ” مراجعه کنید.
ما الگوریتم ملخ را در نرم افزار متلب شبیه سازی کرده ایم و کد الگوریتم ملخ به همراه توضیحات خط به خط کد را در اختیار شما عزیزان قرار داده ایم.
چنانچه نیاز به مشاوره یا آموزش خصوصی الگوریتم ملخ را دارید میتوانید با متلب24 تماس بگیرید ، شماره ما : 09120563264
اگر شما قصد ارائه الگوریتم ملخ را دارید و تمایل به دریافت اسلاید آماده الگوریتم ملخ دارید میتوانید به “دانلود اسلاید الگوریتم ملخ ” مراجعه کنید.
ترجمه نتیجه گیری الگوریتم ملخ
در ادامه همچنین ترجمه بخش نتیجه گیری الگوریتم ملخ را نیز برای شما قرار داده ایم:
نتیجه گیری: این مقاله یک الگوریتم بهینه سازی به نام الگوریتم بهینه سازی ملخ را معرفی کرد. الگوریتم پیشنهادی به صورت ریاضی مدل سازی شد و رفتار حرکت ملخ ها در طبیعت را برای حل مسائل بهینه سازی تقلید میکند. یک مدل ریاضی برای شبیه سازی نیروهای جاذبه و دافعه بین ملخ ها پیشنهاد شد. نیروهای دافعه اجازه می دهد تا ملخ ها فضای جستجو را کشف کنند، در حالی که نیروهای جاذبه آنها را تشویق به بهره برداری از مناطق امیدوار کننده می کند. برای تعادل بین اکتشاف و بهره برداری، GOA به یک ضریب مجهز شده است که بطور تطبیقی منطقه راحتی ملخ ها را کاهش می دهد. سرانجام، بهترین راه حل که تا کنون توسط جمعیت پیدا شده است ، به عنوان یک هدف در نظر گرفته میشود که توسط ملخ ها بهبود می یابد. به منظور ارزیابی عملکرد الگوریتم پیشنهاد شده، یک سری آزمایش انجام شد. اولا مجموعه ای از توابع دو بعدی توسط GOA حل شد تا عملکرد آن را به صورت کیفی مشاهده کنیم. این آزمایش و مباحث مربوطه از موارد زیر پشتیبانی می کند: پس از اولین آزمایش، چهار مجموعه تابع چالش برانگیز مورد استفاده قرار گرفت.که توابع آزمایشی Unimodal، Multimodal، Composite و CEC2005 بودند و الگوریتم GOA توانست بر چندین الگوریتم در ادبیات را غلبه کند. یافته ها و بحث های انجام شده در آزمایش دوم نتیجه های زیر را اثبات میکند: آخرین آزمایش بر روی سه مسئله دنیای واقعی در زمینه طراحی ساختار انجام شد. تمام مسائل با موفقیت حل شد، که نشان از شایستگی های عملی الگوریتم پیشنهادی است. از نتایج، یافته ها و بحث های مربوط به کاربردهای واقعی، می توان نتیجه گیری های زیر را انجام داد: GOA تنها قادر به حل مسائل تک هدف با متغیرهای پیوسته می باشد. برای کار آینده، نسخه های باینری و چند هدفه این الگوریتم را برای حل مسائل گسسته و چند هدفه توسعه خواهیم داد. پارامتر ناحیه آسایش یک ضریب مهم در GOA است، بنابراین ارزش این را دارد تا کارایی توابع مخلتف برای منطقه راحتی را بررسی کنینم. حل مسائل بهینه سازی در زمینه های مختلف نیز می تواند حرکت ارزشمندی باشد. تنظیم پارامترهای اصلی کنترلی GOA نیز ممکن است سودمند باشد. ترجمه مقاله Grasshopper Optimisation Algorithm: Theory and application
دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ در متلب24
دانلود ترجمه مقاله الگوریتم GOA در متلب24
مشخصات فایل ترجمه مقاله الگوریتم ملخ :
- فرمت فایل :Word یا PDF
- تعداد صفحات ترجمه : 42 صفحه
- اندازه فونت :13
- کیفیت ترجمه : روان و تخصصی
- مترجم مقاله الگوریتم ملخ : متلب24
ترجمه مقاله الگوریتم ملخ | ترجمه مقاله ملخ | ترجمه ملخ | ترجمه مقاله الگوریتم GOA
ترجمه بخش مقدمه مقاله الگوریتم ملخ:
مقدمه :
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. برای حل مسئله بهینه سازی، مراحل مختلفی باید انجام شود.
در مرحله اول پارامترهای مسئله باید مشخص شود . بر اساس ماهیت پارامترها ، مسئله به دو دسته گسسته یا تقسیم بندی میشود.
در مرحله دوم، محدودیت هایی که بر روی پارامترها باید اعمال شود شناسایی میشوند.
محدودیت ها مسئله بهینه سازی را به دو دسته مسائل بامحدودیت و مسائل بدون محدودیت تقسیم میکنند.
در مرحله سوم، هدف از مسئله داده شده باید مورد بررسی قرار بگیرد. در این مورد، مسائل بهینه سازی به مسائل تک هدفه و چند هدفه دسته بندی می شوند.
در نهایت، بر اساس نوع پارامترهای شناخته شده، محدودیت ها ، و تعداد هدف ها، یک بهینه ساز مناسب برای حل مسئله مورد نظر باید انتخاب شود
دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ با نام GOA
جهت دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ از بخش زیر اقدام کرده و بصورت آنلاین ترجمه را خریداری کرده و دانلود کنید:
مشخصات فایل ترجمه مقاله الگوریتم ملخ :
- فرمت فایل : word
- تعداد صفحات ترجمه : 42 صفحه
- اندازه فونت :13
- کیفیت ترجمه : روان و تخصصی
- مترجم مقاله الگوریتم ملخ : متلب24
