در این مقاله از متلب 24 مرجع تخصصی هوش مصنوعی و کدنویسی متلب ، کد متلب الگوریتم سنجاقک باینری را به همراه توضیحات کد آماده سازی کرده ایم و برای دانلود قرار داده ایم

دانلود کد متلب الگوریتم سنجاقک باینری

در این پست الگوریتم بهینه سازی سنجاقک یا Dragon Algorithm که به اختصار به آن الگوریتم DA گفته میشود را معرفی خواهیم کرد. الگوریتم بهینه سازی سنجاقک یا الگوریتم DA در سال 2015 توسط میرجلیلی معرفی و منتشر شده است. الگوریتم سنجاقک در دسته الگوریتم های بهینه سازی الهام گرفته از طبیعت قرار میگیرد که ایده آن از رفتار سنجاقک ها در شکار غذا و طعمه الهام گرفته شده است.

الگوریتم سنجاقک برای مسائل باینری (BDA)

بهینه سازی در فضای جستجوی باینری خیلی متفاوت از فضای پیوسته می باشد. در فضای جستجوی پیوسته، عامل های جستجوی DA  میتوانند موقعیت های خود را با افزودن طول گام به بردار موقعیت خود بروزرسانی کنند.اما در فضای جستجوی باینری، موقعیت عامل های جستجو نمیتواند با با افزودن طول گام به X بروزرسانی شود چونکه بردار موقعیت عامل های جستجو تنها میتواند مقدار 0 یا 1 داشته باشد. به دلیل شباهت DA و سایر تکنیک های هوش ازدحامی، میتوانیم از روش های موجود در کارهای قبلی برای حل مسائل باینری در الگوریتم DA نیز استفاده کنیم.

کد باینری الگوریتم سنجاقک

باتوجه به مقاله میرجلیلی و همکاران، ساده ترین و موثر ترین روش باری تبدیل تکنیک های هوش ازدحامی پیوسته به یک الگوریتم باینری بدون اصلاح ساختار آن، به کار گیری یک تابع انتقال (transfer function) می باشد. تابع انتقال مقدار سرعت(طول گام) را بعنوان ورودی دریافت کرده و یک عدد در بازه [0,1] برمیگرداند، که احتمال تغییر موقعیت ها را بیان میکند. خروجی این تابع تناسب مستقیم با مقدار بردار سرعت دارد.بنابراین، مقدار بزرگتر سرعت عامل جستجو بروزرسانی موقعیت آن را خیلی محتمل می سازد. این روش تغییرات ناگهانی در ذرات با مقدار سرعت بالا را شبیه سازی میکند مشابه با بهینه سازی های پیوسته.

برای دریافت کد متلب الگوریتم سنجاقک باینری میتوانید از بخش زیر اقدام کنید و با پرداخت هزینه بصورت آنلاین ، لینک دانلود کد باینری الگوریتم سنجاقک به همراه فایل PDF توضیحات کد برای شما ارسال میشود.

کد متلب الگوریتم سنجاقک باینری

شبیه سازی الگوریتم سنجاقک باینری در متلب

پروژه نویسی با الگوریتم سنجاقک در متلب

با ما تماس بگیرید 09120563264

نوشته کد متلب الگوریتم سنجاقک باینری به همراه توضیحات خط به خط اولین بار در برنامه نویسی هوشمند پدیدار شد.

مقایسه عملکرد الگوریتم های بهینه سازی جدید | شبیه سازی در متلب

عنوان مقاله : مقايسه عملكرد چهار الگوريتم فراابتكاري نوين براي حل مسايل بهينه سازي رياضي
نوع ارائه: مقاله
نویسنده: دليلي يزدي هدي*,توكلي مقدم رضا,بوالحسني گلريز

*دانشگاه آزاد اسلامي، واحد علوم و تحقيقات، تهران

عنوان مجمع: کنفرانس بين المللي انجمن ايراني تحقيق در عمليات
نوع مجمع: انجمن هاي علمي
حامی: انجمن ايراني تحقيق در عمليات، دانشكده علوم رياضي، دانشگاه فردوسي مشهد

مقايسه عملكرد چهار الگوريتم فراابتكاري

مقايسه عملكرد چهار الگوريتم فراابتكاري

چکیده مقاله:

امروزه الگوریتم های فراابتکاری سهم بسزایی را در حل تقریبی مسائل بهینه سازی دارا می باشند. انتخاب الگوریتمی مناسب برای مسائل مختلف دارای اهمیت می باشد به طوری که یک الگوریتم برای گونه ای از مسائل می تواند مناسب و در عین حال برای دیگر مسائل نامناسب باشد. در این مقاله سعی شده است با مقایسه الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری با ٣ الگوریتم نوین بهینه سازی (الگوریتم زنبور ها، الگوریتم مبتنی برجغرافیای زیستی، الگوریتم بهینه سازی ازدحام جوجه ها)
(از طریق حل نه تابع معیار)، عملکرد این الگوریتم ها از دو جهت دستیابی به نقطه بهینه سراسری و همچنین زمان دستیابی به این نقطه، مورد بررسی قرار گیرد. به جهت صحیح بودن مقایسه، الگوریتم های انتخاب شده همگی از جمله الگوریتم هایی هستند که برگرفته از رفتار غذایابی موجودات زنده می باشد.

واژگان کلیدی : الگوریتم گرگ خاکستری؛ الگوریتم زنبورها؛ الگوریتم مبتنی برجغرافیای زیستی؛ الگوریتم بهینه سازی ازدحام جوجه ها؛ توابع ریاضی

مقايسه عملكرد چهار الگوريتم فراابتكاري

جهت دریافت شبیه سازی مقاله فوق در نرم افزار Matlab با ما تماس بگیرید.

کد مقاله Opt-1

ما در متلب 24 بعنوان مرجع تخصصی هوش مصنوعی و الگوریتم های بهینه سازی آمادگی داریم تا مقاله فوق را با هر الگوریتم تکاملی ای که مورد نظر شما هست برایتان شبیه سازی کنیم .

جهت هماهنگی میتوانید با شماره زیر تماس بگیرید : 09120563264

در زیر برخی از الگوریتم های بهینه سازی را لیست کرده ایم اما هر الگوریتم بهینه سازی دیگری نیز مد نظر شما باشد قابل انجام می باشد:

• الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری GWO
• الگوریتم بهینه سازی مرغ آلاچیق ساز SBO
• الگوریتم بهینه سازی کلونی زنبور عسل  ABC
• الگوریتم بهینه سازی عنکبوت اجتماعی  SSA
• الگوریتم بهینه سازی وال یا نهنگ WOA
• الگوریتم بهینه سازی سنجاقک DA
• الگوریتم بهینه سازی ملخ GOA
• الگوریتم بهینه سازی گرده افشانی گل ها FPA
• الگوریتم غذایابی باکتری BFA
• الگوریتم ازدحام ماهی های مصنوعی AFSA
• الگوریتم علف های هرز WOI
• الگوریتم جستجوی گرانشی GSA
• الگوریتم توده ذرات PSO
• الگوریتم خفاش BA
• الگوریتم زنبور عسل HBO
• الگوریتم قابت استعماری ICA
• الگوریتم تکامل تفاضلی DE
• الگوریتم کلونی مورچگان ACO
• الگوریتم کلونی مورچگان پیوسته ACOR
• الگوریتم جستجوی هارمونی HA
• الگوریتم بهینه سازی واکنش شیمیایی CRO
• الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی IA
• الگوریتم ذوب شبیه سازی شده SA
• الگوریتم جستجوی ممنوعه TS
• الگوریتم قورباغه SFLA
• الگوریتم ژنتیک GA

جهت پیاده سازی هر یک الگوریتم های تکاملی و مقایسه کارایی آنها با یکدیگر کافی است با متلب 24 تماس بگیرید تا کارشما را به بهترین شکل ممکن و در کمترین زمان انجام دهیم. 

نوشته مقاله بهینه سازی : مقايسه عملكرد چهار الگوريتم فراابتكاري نوين اولین بار در برنامه نویسی هوشمند پدیدار شد.

برای فهم الگوریتم سنجاقک نیاز هست که مقدمه ای در مورد سنجاقک ها و زندگی آنها گفته شود :  سنجاقک حشره ای از راسته سنجاقک سانان یا Odonata می باشد . این راسته از حشرات یکی از قدیمی ترین گروه حشرات بالدار می باشد. سریعترین حشره پرنده از نظر سرعت نیز Odonata که یک گونه ای از سنجاقک های استرالیایی است می باشد . سنجاقک ها با توجه به نحوه زندگی  در مراحل نوزادی (لاروی) و بلوغ و همچنین خصوصیت شکارگری ، دارای شرایط اختصاصی و اندامهای شکارگر ویژه ای می باشند. شکل پاهای این حشره به صورت سبد در آمده است تا راحت تر شکار را در بر بگیرد و قطعات دهانی این حشره نیز به صورت جونده بسیار قوی می باشد. سنجاقک های شکارچیان سریعی هستند که طعمه خود را در هوا شکار میکنند آنها به طور استثنایی قدرت دید بالایی دارند و میتوانند حشرات در حال پروار را تعقیب کنند و با کمک پاهای تیغه دار خود شکار را به راحتی در هوا بگیرند.پاهای سنجاقک شکل سبدی مانندی دارد که برای تمرکز بیشتر بر روی طعمه کاربرد دارد.

الگوریتم بهینه سازی DA

الگوریتم DA فرایند بهینه سازی را با ایجاد یک مجموعه از راه حل های تصادفی برای مسئله بهینه سازی داده شده شروع میشود. در حقیقت، برداریهای موقعیت و گام مربوط به سنجاقک ها بصورت تصادفی و با توجه به حد پایین و بالای متغیرها مقداردهی اولیه میشوند. در هر تکرار، بهترین موقعیت و گام هر سنجاقک با استفاده از روابط 3.7  و 3.8 و 3.6 بروزرسانی میشود. برای بروز کردن بردارهای X و DX ، همسایگی هر سنجاقک  با محاسبه کردن فاصله اقلیدسی بین همه سنجاقک ها  و انتخاب N تای آنها صورت میگیرد. فرایند بروزرسانی موقعیت بصورت تکرارشوند ادامه می یابد تازمانی که شرط توقف برآورده شود. شبه کد الگوریتم DA در شکل زیر آورده شده است

شبه کد الگوریتم سنجاقک:

فایل آموزش الگوریتم سنجاقک:

ما در این فایل آموزشی که بصورت یک فایل pdf می باشد مفاهیم الگوریتم سنجاقک  و نحوه کار الگوریتم را آموزش میدهیم. این فایل آموزشی شامل موارد زیر می باشد:

1- مقدمه: (سنجاقک ها در طبیعت)

2- بررسی و شرح 5 اصل زندگی سنجاقک ها

• – Separation یا تفکیک : که اشاره به اجتناب از برخورد یک فرد با سایر افراد همسایه دارد

  – Alignment یا ترازبندی : که نشان دهنده تنظیم سرعت افراد با توجه به سایر افراد همسایه می باشد

  – Cohesion یا انسجام: که اشاره به تمایل افراد به سمت مرکز تقل همسایه ها دارد.

  -Attraction یا جذب شدن به سمت منبع غذایی

  -Distraction (گیجی) یا فرار از دشمن

• نحوه کار الگوریتم و فرمولهای مورد نیاز  برای بروزرسانیم وقعیت سنجاقک های مصنوعی و بهینه کرد ن مسئله

3- شبه کد الگوریتم سنجاقک

4- مراحل اجرای الگوریتم سنجاقک

فایل آموزش الگوریتم سنجاقک در 13 صفحه می باشد و برای تهیه آن از مقاله اصلی و بیس الگوریتم سنجاقک به نام

Dragonfly algorithm: a new meta-heuristic optimization technique for solving single-objective, discrete, and multi-objective problems

استفاده شده است.

جهت دانلود فایل آموزش الگوریتم سنجاقک یا الگوریتم DA از بخش زیر اقدام کرده و بصورت آنلاین فایل آموزش الگوریتم سنجاقک را خریداری و دانلود کنید

همچنین میتوانید کد متلب الگوریتم سنجاقک یا الگوریتم DA را به همراه فایل pdf توضیحات خط به خط کد را نیز با کلیک بر روی دکمه زیر خریداری و دانلود کنید

در صورت نیاز به حل مسائل مختلف یا انجام پروژه یا مشاوره و کمک در انجام پایان نامه با الگوریتم سنجاقک با ما در تماس باشید

شماره تماس : 09120563264

نوشته آموزش الگوریتم سنجاقک اولین بار در برنامه نویسی هوشمند پدیدار شد.

در این پست الگوریتم بهینه سازی سنجاقک یا Dragon Algorithm که به اختصار به آن الگوریتم DA گفته میشود را معرفی خواهیم کرد. الگوریتم بهینه سازی سنجاقک یا الگوریتم DA در سال 2015 توسط میرجلیلی معرفی و منتشر شده است. الگوریتم سنجاقک در دسته الگوریتم های بهینه سازی الهام گرفته از طبیعت قرار میگیرد که ایده آن از رفتار سنجاقک ها در شکار غذا و طعمه الهام گرفته شده است.

مقدمه ای در خصوص سنجاقک ها:

سنجاقک ها حشراتی فانتزی هستند و نزدیک به 3000 گونه مختلف از این حشره در جهان وجود دارد. همانطور که در شکل زیر نشان داده دشده است چرخه زندگی یک سنجاقک دو نقطه عطف دارد: نوزادی و بزرگ سالی. سنجاقک ها بخش زیادی از عمر خود را در مرحله نوزادی سپری میکنند و برای ورود به مرحله بزرگسالی تحت عمل دگرگونی قرار میگیرند.

واقعیت جالب در مورد سنجاقک ها رفتار ازدحامی منحصر به فرد و نادر این حشره می باشد .توده سنجاقک ها تنها برای دو هدف شکل میگیرد : شکار  و مهاجرت. که شکار را توده استاتیک یا تغذیه می نامند و مهاجرت  را توده داینامیک یا مهاجر می نامند.

الگوریتم بهینه ساز سنجاقک با الهام گرفتن از رفتار سنجاقک ها در شکار طعمه ایجاد شده است.

برای شبیه سازی رفتار هوشمندانه سنجاقک ها ، سه اصل اولیه از توده های حشرات را که توسط رینولد پیشنهاد شده اند  به نام های Separation  و Alignment  و Cohesion  و همچنین دو مفهوم جدید دیگر بنام جاذبه به سمت غذا و دافعه از دشمن  در نظر گرفته شده است.

برای دریافت کد متلب الگوریتم سنجاقک، به همراه فایل توضیحات خط به خط کد الگوریتم سنجاقک از لینک زیر اقدام کنید و بصورت آنلاین کد و توضیحات را دریافت کنید

کد الگوریتم سنجاقک در متلب نوشته شده است و اجرا میشود.

برای دریافت فایل آموزش الگوریتم سنجاقک ، یا دریافت ترجمه مقاله الگوریتم سنجاقک به لینک زیر مراجعه کنید:

فایل آموزش الگوریتم سنجاقک یا DA

در صورت نیاز به انجام پروژه های مختلف یا مشاوره در پایان نامه  با الگوریتم سنجاقک با ما در تماس باشید

شماره تماس : 09120563264

نوشته الگوریتم بهینه ساز سنجاقک اولین بار در برنامه نویسی هوشمند پدیدار شد.