الگوریتم ملخ GOA – برنامه نویسی هوشمند

اسلاید الگوریتم ملخ | اسلاید آماده الگوریتم ملخ | اسلاید آماده الگوریتم GOA

متلب24 — Wed, 26 Dec 2018 08:06:48 +0000

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:

برای دریافت اسلاید الگوریتم ملخ ، اینجا را کلیک کنید و از فروشگاه دریافت 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.

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 دریافت اسلاید الگوریتم ملخ ، اینجا را کلیک کنید و از فروشگاه دریافت کنید

نوشته اسلاید الگوریتم ملخ | اسلاید آماده الگوریتم ملخ | اسلاید آماده الگوریتم GOA اولین بار در برنامه نویسی هوشمند پدیدار شد.

دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ: دانلود ترجمه و شبیه سازی الگوریتم ملخ

متلب24 — Tue, 04 Dec 2018 09:11:11 +0000

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

ترجمه مقاله الگورتیم GOA

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:

برای دریافت و دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ اینجا را کلیک کنید و وارد صفحه محصول شوید.

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:

ترجمه بخش پایانی مقاله الگوریتم ملخ

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.

ترجمه مقاله Grasshopper Optimisation Algorithm: Theory and application

این آزمایش و مباحث مربوطه از موارد زیر پشتیبانی می کند:

- ملخ ها به طور موثر مناطق امیدوار کننده یک فضای جستجو داده شده را کشف میکنند.:
- ملخ ها با تغییرات بزرگی در مراحل اولیه بهینه سازی مواجه می شوند، که به آنها کمک می کند تا در سراسر فضا جستجو کنند.
- ملخ ها تمایل دارند در مرحله نهایی بهینه سازی به طور محلی حرکت کنند، که به آنها اجازه می دهد از فضای جستجو بهره برداری کنند.
  - ملخ ها به ضریب تغییرات منطقه آسایش نیاز دارند تا به تدریج تعادل بین اکتشاف و بهره برداری را ایجاد کنند، که به GOA کمک می کند تا در دام بهینه محلی نیفتد و یک تقریب دقیق مطلوب از بهینه سراسری را پیدا کند.
- الگوریتم GOA باعث افزایش میانگین شایستگی ملخ ها می شود، که نشان می دهد که این الگوریتم می تواند به طور موثر شایستگی جمعیت اولیه تصادفی را بهبود دهد.
- شایستگی هدف در طول تکرارها بهبود یافته است، که نشان می دهد تقریب بهینه سراسری متناسب با تعداد تکرارها دقیق تر میشود.

دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ در متلب24

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:

- بهره برداری GOA در مورد مسائل مربوط به توابع آزمون تک هدفه رضایت بخش است.
- اکتشاف GOA به طور ذاتی برای توابع آزمون چند هدفه بالا است.
- GOA به درستی تعادل اکتشاف و بهره برداری را در هنگام حل مسائل چالش برانگیز مانند توابع تست کامپوزیت ایجاد میکند.
- GOA پتانسیل غلبه بر الگوریتم های موجود را در حل مسائل بهینه سازی جدید دارد.

دانلود ترجمه مقاله الگوریتم GOA در متلب24

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 قادر است جمعیت اولیه تصادفی را برای یک مشکل واقعی بهبود بخشد.
- هدف در طی تکرارها بهبود یافته است، بنابراین تقریب بهینه سراسری متناسب با تکرارها دقیق تر میشود.
- GOA قادر به حل مسائل واقعی با فضاهای جستجو ناشناخته است.

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.

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

برای دریافت ترجمه الگوریتم ملخ کافی است اینجا را کلیک کنید و به صفحه محصول هدایت شوید

نوشته دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ: دانلود ترجمه و شبیه سازی الگوریتم ملخ اولین بار در برنامه نویسی هوشمند پدیدار شد.

مقاله بهینه سازی : مقايسه عملكرد چهار الگوريتم فراابتكاري نوين

متلب24 — Wed, 15 Aug 2018 09:46:29 +0000

مقايسه عملكرد چهار الگوريتم فراابتكاري

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

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.

اموزش مفاهیم الگوریتم بهینه سازی ملخ GOA

متلب24 — Sun, 12 Mar 2017 15:47:57 +0000

در فایل اموزش مفاهیم الگوریتم بهینه سازی ملخ GOA که در واقع ترجمه بخش های کلیدی از مقاله اصلی الگوریتم ملخ با عنوان Grasshopper Optimisation Algorithm می باشد ، مفاهیم لازم برای درک الگوریتم ملخ بیان شد ه است.

اموزش مفاهیم الگوریتم بهینه سازی ملخ

بخش ابتدایی فایل ترجمه بخش مفاهیم از مقاله الگوریتم ملخ بصورت زیر می باشد:

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.

اموزش مفاهیم الگوریتم بهینه سازی 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.

فهرست مطالب اموزش مفاهیم الگوریتم بهینه سازی ملخ:

چکیده
مقدمه ای در خصوص بهینه سازی و انواع الگوریتم های بهینه سازی
مدل زندگی ملخ ها و رفتار تغذیه ای ملخ ها، انواع ملخ ها و …
الگوریتم بهینه سازی ملخ
مدل کردن ریاضی رفتار ملخ ها
همگرایی و اکتشاف
روال الگوریتم ملخ
شبه کد الگوریتم ملخ

فایل آموزش مفاهیم الگوریتم ملخ GOA شامل 17 صفحه و بصورت pdf می باشد

برای دانلود مفاهیم الگوریتم بهینه سازی ملخ GOA از بخش زیر اقدام کرده و بصورت آنلاین کار را دریافت کنید

[parspalpaiddownloads id=”139″]

در صورت نیاز به ترجمه کامل مقاله الگوریتم ملخ میتوانید به “دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ” مراجعه کنید

09120563264

برای دانلود کد متلب الگوریتم ملخ به همرا توضیحات کامل کد به لینک زیر مراجعه کنید

کد متلب الگوریتم بهینه سازی ملخ GOA

برای دانلود اسلاید آماده الگوریتم ملخ نیز میتوانید به “اسلاید الگوریتم ملخ” مراجعه کنید.

نوشته اموزش مفاهیم الگوریتم بهینه سازی ملخ GOA اولین بار در برنامه نویسی هوشمند پدیدار شد.

کد متلب الگوریتم ملخ GOA | شبیه سازی الگوریتم ملخ در متلب | بهمراه فایل توضیح خط به خط کد

متلب24 — Sun, 12 Mar 2017 15:22:24 +0000

جهت دریافت کد متلب الگوریتم ملخ اینجا را کلیک کنید تا به صفحه محصول هدایت شوید

الگوریتم ملخ GOA یا Grasshopper Optimisation Algorithm ، یک الگوریتم فرا ابتکاری الهام گرفته از طبیعت است که رفتار ملخ ها را تقلید میکند. ما کد متلب الگوریتم ملخ GOA را بصورت کاملا روان و قابل فهم در متلب پیاده سازی کرده ایم و به همراه فایل توضیحات کامل کد در اختیار شما عزیزان قرار داده ایم.

کد متلب الگوریتم ملخ | کد متلب الگوریتم GOA

مراحل اجرای الگوریتم ملخ (GOA) به صورت زیر می باشد:

مقدار دهی به پارامترهای الگوریتم
ساخت جمعیت اولیه ملخ ها به صورت تصادفی
ارزیابی موقعیت هر ملخ و محاسبه شایستگی آن
شناسایی بهترین ملخ بعنوان هدف یا Target
تا زمانی که شرط توقف برقرار نشده است مراحل 6 تا 12 را تکرار کن
برای هر ملخ مراحل 7 تا 11 را تکرار کن
مقدار c را بروزرسانی کن
برای هر ملخ موقعیت آن را بروزرسانی کن
شایستگی ملخ جدید را محاسبه کن
اگر میزان شایستگی ملخ جدید بهتر از هدف می باشد، ملخ جدید را بعنوان هدف قرار بده
اگر شرط توقف برقرار نشده است به مرحله 5 برو وگرنه پایان

دانلود کد متلب الگوریتم ملخ | کد متلب الگوریتم GOA

شبه کد الگوریتم ملخ :

توضیح شبه کد الگوریتم ملخ

الگوریتم GOA بهینه سازی را با ایجاد یک مجموعه تصادفی از راه حل ها شروع میکند.
عامل های جستجو موقعیت خود را بر اساس رابطه 2.7 بروزرسانی میکنند.
موقعیت بهترین هدف بدست امده تا کنون در هر تکرار به روز رسانی میشود.
علاوه بر این، فاکتور c با رابطه 2.8 محاسبه میشود و فاصله بین ملخ ها به بازه [1,4] در هر تکرار نرمال میشود.
به روز سانی موقعیت تا زمای که شرایط خاتمه برقرار نشود تکرار میشود.
موقعیت و شایستگی بهترین هدف در نهایت بعنوان بهترین تقریب از بهینه سراسری به خروجی داده میشود.

برای دانلود کد متلب الگوریتم ملخ GOA یا Grasshopper Optimisation Algorithm از بخش زیر اقدام کرده و بصورت آنلاین کد و توضیحات کد را دریافت کنید

برای دانلود کد الگوریتم ملخ و توضیحات آن اینجا را کلیک کنید

در صورت نیاز به مشاوره و انجام کارهای مختلف با الگوریتم ملخ با ما در تماس باشید

09120563264

برای دانلود فایل آموزش مفاهیم الگوریتم ملخ (GOA) به لینک زیر مراجعه کنید

آموزش مفاهیم الگوریتم بهینه سازی ملخ

در صورت نیاز به ترجمه کامل مقاله الگوریتم ملخ میتوانید به “دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ” مراجعه کنید

09120563264

برای دانلود کد متلب الگوریتم ملخ به همرا توضیحات کامل کد به لینک زیر مراجعه کنید

کد متلب الگوریتم بهینه سازی ملخ GOA

برای دانلود اسلاید آماده الگوریتم ملخ نیز میتوانید به “اسلاید الگوریتم ملخ” مراجعه کنید.

جهت مشاهده دموی کد الگوریتم ملخ ویدئوی زیر را مشاهده کنید : وب سایت تخصصی الگوریتم های تکاملی به آدرس takamoli.ir توسط Matlab24.ir راه اندازی شده است تا الگوریتم های تکاملی و فرابتکاری را بصورت تخصصی و جامع در اختیار علاقه مندان قرار دهد

برای دانلود کد الگوریتم ملخ با توضیح خط به خط اینجا را کلیک کنید

نوشته کد متلب الگوریتم ملخ GOA | شبیه سازی الگوریتم ملخ در متلب | بهمراه فایل توضیح خط به خط کد اولین بار در برنامه نویسی هوشمند پدیدار شد.

الگوریتم بهینه سازی ملخ GOA | الگوریتم ملخ چیست؟ | آشنایی با الگوریتم ملخ

متلب24 — Thu, 09 Mar 2017 06:43:55 +0000

یکی از جدید ترین الگوریتم های بهینه سازی که در سال 2017 معرفی شده است الگوریتم بهینه سازی ملخ GOA یا GrassHopper Optimization Algorithm می باشد. الگوریتم ملخ یک الگوریتم فراابتکاری الهام گرفته شده از طبیعت می باشد که رفتار ملخ ها در طبیعت و حرکت گروهی ملخ ها به سمت منابع غذایی را تقلید کرده و آن را شبیه سازی میکند.

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.

الگوریتم بهینه ساز ملخ

اگرچه ملخ معمولا در طبیعت بصورت تکی و جداگانه دیده میشود ، آنها در یکی از بزرگترین گروه ها از تمام موجودات قرار دارند.

اندازه گروه ها ممکن است در مقیاس خیلی بزرگ و یک کابوس برای کشاورزان باشد.

ملخهای بالدار مهاجر آسیایی آفریقایی از خانواده ملخهای جهنده صدادار هستند.

آنها در گروههای بزرگ زندگی می‌کنند. بزرگ‌ترین گروه ملخها که تا کنون ثبت شده، در سال ۱۸۷۵ در نبراسکا دیده شده، که در حدود بیش از ۱۱ هزارمیلیارد ملخ بالدار در کنار هم وجود داشته‌است.

جنبه منحصر به فرد ازدحام ملخ ها این است که رفتار گروهی هم در بین ملخ های پوره (نوزاد حشرات بدون دگردیسی را که از نظر شکل شبیه والدین بوده و تنها از نظر جثه کوچک‌ترند پوره به انگلیسی Nymph می‌نامند) و هم در بین ملخ های بزرگسال و بالغ دیده میشود.

میلیون ها ملخ پوره میپرند و همانند میله سیلندر حرکت میکنند. در مسیر خود، تقریبا همه پوشش گیاهی را میخورند و بعد از این رفتار، زمانی که این ملخ ها بالغ میشوند، گروهی را در هوا تشکیل میدهند .

الگوریتم بهینه سازی ملخ چیست؟

مدل ریاضی الگوریتم GOA تقلیدی از رفتار دسته ملخ ها در طبیعت برای حل مسئله بهینه سازی می باشد.

نتایج شبیه سازی ها نشان می دهد که الگوریتم ملخ قادر به ارائه نتایج برتر در مقایسه با الگوریتم های شناخته شده و اخیر در ادبیات است.

برای دریافت کد متلب الگوریتم ملخ (کد متلب الگوریتم GOA) بصورت آنلاین به همراه فایل توضیحات کامل و توضیحات خط به خط کد به لینک زیر مراجعه کنید

دانلود کد متلب الگوریتم ملخ

برای دریافت فایل مفاهیم الگوریتم بهینه سازی ملخ GOA (آموزش مفاهیم الگوریتم GOA) به لینک زیر مراجعه کنید

آموزش الگوریتم ملخ

در صورت نیاز به ترجمه کامل مقاله الگوریتم ملخ میتوانید به “دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ” مراجعه کنید

برای دانلود اسلاید آماده الگوریتم ملخ نیز میتوانید به “اسلاید الگوریتم ملخ” مراجعه کنید.

آشنایی با الگوریتم بهینه سازی ملخ GOA :

الگوریتم ملخ با تقلید رفتار توده ملخ ها در طبیعت بوجود آمده است. در واقع ملخ ها در طبیعت زمانی که بصورت گروهی زندگی میکنند برای یافتن غذا یک الگوی رفتاری دارند که شامل دو مرحله می باشد:

مرحله اکتشاف
مرحله بهره برداری

و این دو مرحله از ملزومات الگوریتم های بهینه سازی یا فراابتکاری می باشد. پس این رفتار ملخ ها پتانسیل تبدیل شدن به یک الگوریتم تکاملی را دارد.

الگوریتم های تکاملی یا فراابتکاری جزو ابزاهای جدید بهینه سازی می باشند. در گذشته برای بهینه سازی از روشهای ریاضی استفاده میشد که برای خیلی از کاربردهای دنیای واقعی خصوصا برای مسائل Np-Hard ناکارامد می باشند.

الگوریتم ملخ را میتوان برای حل انواع مختلف مسائل بهینه سازی در رشته های مختلف به کار برد:

استفاده از الگوریتم ملخ برای بهینه سازی در رشته برق
استفاده از الگوریتم ملخ برای بهینه سازی در رشته کامپیوتر
استفاده از الگوریتم ملخ برای بهینه سازی در رشته صنایع
استفاده از الگوریتم ملخ برای بهینه سازی در رشته عمران
استفاده از الگوریتم ملخ برای بهینه سازی در رشته مدیریت
استفاده از الگوریتم ملخ برای بهینه سازی در رشته مکانیک
استفاده از الگوریتم ملخ برای بهینه سازی در رشته هوش مصنوعی
و سایر رشته ها

زندگی ملخ ها شامل دو مرحله می باشد :

مرحله نوزادی یا لارو
مرحله بلوغ و بزرگسالی

مشخصه و ویژگی اصلی گروه در مرحله لارو 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.

همانطور که در مقدمه بحث شد ، الگوریتم های الهام گرفته شده از طبیعت بصورت منطقی فرایند جستجو را به دو بخش تقسیم میکنند:

اکتشاف و بهره برداری.

در اکتشاف، عامل های جستجو تشویق به حرکت های تصادفی میشوند

در حالی که در مرحله بهره برداری آنها تمایل به حرکت های محلی و اطراف مکان خود دارند.

این دو عمل، و همچنین جستجوی هدف، به طور طبیعی توسط ملخ انجام میگیرد. بنابراین ، اگر ما روشی برای مدل کردن ریاضی این رفتار پیدا کنیم، میتوانیم یک الگوریتم الهام گرفته از طبیعت جدید را طراحی کنیم.

الگوریتم بهینه سازی ملخ GOA | الگوریتم ملخ چیست؟ | آشنایی با الگوریتم ملخ

نوشته الگوریتم بهینه سازی ملخ GOA | الگوریتم ملخ چیست؟ | آشنایی با الگوریتم ملخ اولین بار در برنامه نویسی هوشمند پدیدار شد.