ن مقاله آموزشی، الگوریتم شاهین هریس یا Harris Hawks Optimizer که به اختصار HHO نامیده می شود بصورت رایگان از 0 تا 100 تشریح می شود. این الگوریتم در سال 2019 توسط علی اصغر حیدری در ژورنال Future Generation Computer Systems از الزویر ابداع و چاپ شده است. الگوریتم HHO یک الگوریتم بهینهسازی مبتنی بر جمعیت و الهام‌گرفته از طبیعت است که از رفتار مشارکتی و سبک تعقیب و گریز شاهین‌های هریس در غافلگیری طعمه نشأت می گیرد. azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
در این رفتار و استراتژی هوشمند، چندین شاهین با همکاری یکدیگر یک طعمه را از جهات مختلف مورد حمله قرار می دهند تا آن را غافلگیر کنند. از این رفتار شاهین های هریس برای به دام انداختن طعمه برای حل مسائل بهینه سازی استفاده شده است که در ادامه به توضیح و تشریح آن خواهیم پرداخت.
فهرست مطالب مخفی آشنایی با شاهین هریس الگوریتم شاهین هریس مرحله اکتشاف در الگوریتم شاهین هریس انتقال از مرحله اکتشاف به بهره برداری در الگوریتم شاهین هریس مرحله بهره برداری در الگوریتم شاهین هریس محاصره نرم soft besiege محاصره سخت Hard besiege محاصره نرم با شیرجه های سریع پیشرونده محاصره سخت با شیرجه های سریع پیشرونده شبه کد الگوریتم شاهین هریس HHO پیچیدگی محاسباتی الگوریتم HHO نتیجه گیری منابع آشنایی با شاهین هریس
در سال 1997، لوئیس لوفور رویکردی را برای اندازه گیری “ضریب هوشی” پرندگان پیشنهاد کرد. بر اساس مطالعات او، شاهین ها را می توان در زمره باهوش ترین پرندگان طبیعت قرار داد. شاهین هریس پرنده ای شکاری است که در گروه‌های نسبتاً ثابتی در نیمه جنوبی آریزونا، ایالات متحده یافت میشوند، زندگی می کنند.
در طبیعت جستجوی هماهنگ شده برای شکار و سپس اشتراک گذاری حیوان کشته شده تنها برای پستانداران خاصی مشاهده شده است. پرندگان شکاری دیگر معمولاً به تنهایی برای کشف و گرفتن یک طعمه حمله می کنند اما شاهین هریس به دلیل فعالیت های منحصر به فردش به همراه سایر اعضای خانواده که در یک گروه ثابت زندگی می کنند متمایز از سایر پرندگان شکاری است.
این شکارچی، توانایی‌های مبتکرانه‌ای را در تعقیب در ردیابی، محاصره کردن، بیرون ریختن و در نهایت حمله به طعمه احتمالی را از خود نشان میدهد. این پرندگان هوشمند می توانند مهمانی های چند نفره را در فصل غیر تولید مثل ترتیب دهند. آنها به عنوان شکارچیان هماهنگ و زبردست شناخته می شوند. آنها مأموریت تیمی خود را در گرگ و میش صبح آغاز می کنند، این کار با ترک محل های زندگی آنها که اغلب بر روی درختان غول پیکر است، آغاز می شود. آنها اعضای خانواده خود را می شناسند و سعی می کنند از حرکات آنها در هنگام حمله آگاه باشند.
شاهین هریس
وقتی شاهین های هریس جمع شدند، برخی شاهین‌ها یکی پس از دیگری تورها یا جستجوهای کوتاهی را انجام میدهند و سپس بر روی مکان های نسبتاً بلندی فرود می‌آیند. به این ترتیب، شاهین‌ها گاهی یک حرکت «جهشی» را در سرتاسر محل مورد نظر انجام میدهند و دوباره به هم می‌پیوندند و چندین بار از هم جدا میشوند تا به طور فعال، حیوان تحت پوشش را که معمولاً یک خرگوش است جستجو کنند.
تاکتیک اصلی شاهین‌های هریس برای گرفتن طعمه، «پرش غافلگیرانه» (surprise pounce) است که به عنوان استراتژی «هفت کشته» (seven kills) نیز شناخته میشود. در این استراتژی هوشمند، چندین شاهین سعی می کنند به طور مشترک از جهات مختلف به طعمه حمله کنند و به طور همزمان روی یک خرگوش در حال فرار شناسایی شده در خارج از پوشش همگرا شوند.
حمله ممکن است به سرعت با گرفتن طعمه غافلگیر شده در چند ثانیه تکمیل شود، اما گاهی اوقات، با توجه به قابلیت های فرار و رفتار طعمه، هفت کشته ممکن است شامل شیرجه های چندگانه، کوتاه و سریع در نزدیکی طعمه در طول چند دقیقه باشد. شاهین‌های هریس میتوانند انواع مختلفی از سبک‌های تعقیب را که به ماهیت پویای شرایط و الگوهای فرار از طعمه بستگی دارد، نشان دهند. تاکتیک تعویض، زمانی اتفاق می افتد که بهترین شاهین (رهبر) روی طعمه فرود می آید و گم می شود و تعقیب و گریز توسط یکی از اعضای گروه ادامه می یابد.
این فعالیت های سوئیچینگ را می توان در موقعیت های مختلف مشاهده کرد زیرا برای گیج کردن خرگوش فراری مفید هستند. مزیت اصلی این تاکتیک‌های همکاری این است که شاهین‌های هریس میتوانند خرگوش شناسایی‌شده را تا فرط خستگی تعقیب کنند، تا آسیب‌پذیری او را افزایش دهند. علاوه بر این، با گیج کردن طعمه فراری، توانایی های دفاعی خرگوش را کاهش می دهند و در نهایت خرگوش نمی تواند از محاصره تیمی که در مقابل آن قرار گرفته است بگریزد چون یکی از شاهین ها که اغلب قدرتمندترین و با تجربه ترین آنهاست، بدون زحمت خرگوش خسته را می گیرد و آن را با دیگر اعضا به اشتراک می گذارد.
رفتار های شاهین هریس الگوریتم شاهین هریس
در این بخش، مراحل اکتشاف (exploration) و بهره‌برداری (exploitation) الگوریتم HHO با الهام از جستجوی طعمه، حملات غافلگیرکننده و استراتژی‌های مختلف حمله مدل‌سازی می شود. الگوریتم شاهین هریس یک روش بهینه سازی مبتنی بر جمعیت و بدون گرادیان است. از این رو، می توان آن را برای هر مسئله بهینه سازی با یک فرمول مناسب اعمال کرد. شکل زیر تمام مراحل الگوریتم را نشان می دهد که در بخش های بعدی به طور کامل تشریح خواهند شد.
مراحل مختلف الگوریتم HHO پاورپوینت الگوریتم شاهین هریس HHO
پاورپوینت آماده الگوریتم شاهین هریس HHO
پاورپوینت آماده الگوریتم شاهین هریس HHO در 23 اسلاید در قالب ppt. یا pptx. با قابلیت ویرایش برای ارائه درسی آماده دانلود میباشد. برای تهیه و دانلود این پاورپوینت از طریق لینک زیر اقدام کنید. همین الان کلیک کنید مرحله اکتشاف در الگوریتم شاهین هریس
در این مرحله اکتشاف در الگوریتم HHO با توجه به ماهیت شاهین هریس می توان گفت این پرندگان می توانند طعمه را با چشمان قدرتمند خود ردیابی و تشخیص دهند، اما گاهی اوقات طعمه به راحتی دیده نمی شود. از این رو، شاهین‌ها منتظر می‌مانند و منطقه را مشاهده و نظارت میکنند تا شاید پس از چند ساعت طعمه‌ای را شناسایی کنند.
در الگوریتم شاهین هریس، شاهین های هریس راه حل های کاندید هستند و بهترین راه حل کاندید در هر مرحله به عنوان طعمه مورد نظر یا تقریباً بهینه در نظر گرفته می شود. شاهین‌های هریس به‌طور تصادفی در مکان‌هایی نشسته و منتظرند. اگر شانس q را برای هر استراتژی نشستن در نظر بگیریم، بر اساس دو استراتژی، طعمه شناسایی می شود:
شاهین ها بر اساس موقعیت سایر شاهین ها و خرگوش نشسته و منتظر هستند ( q < 0.5 ). یا بر روی درختان بلند بصورت تصادفی (مکان تصادفی در محدوده خانه گروه)، نشسته و منتظر هستند (q >= 0.5 )
معادله 1 الگوریتم شاهین هریس
که در آن X(t+1) بردار موقعیت شاهین ها در تکرار t است، Xrabbit(t) موقعیت خرگوش، X(t) بردار موقعیت فعلی شاهین ها، r1، r2، r3، r4 و q اعداد تصادفی در داخل (0،1) هستند که در هر تکرار به روز می شوند، LB و UB کران های بالایی و پایینی متغیرها را نشان میدهند، Xrand(t) موقعیت یک شاهین تصادفی از جمعیت فعلی و Xm میانگین موقعیت از جمعیت فعلی شاهین ها است.
در قانون اول راه حل هایی، بر اساس یک مکان تصادفی متاثر از موقعیت قبلی و سایر شاهین ها (به تصادف) ایجاد می شود. اما در قانون دوم معادله 1 ما یک مدل برای ایجاد مکان‌های تصادفی در محدوده LB و UB ارائه شده است. تفاوت مکان بهترین موقعیت کنونی و میانگین موقعیت گروه را به اضافه یک مؤلفه با مقیاس تصادفی بر اساس دامنه متغیرها داریم. azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
متغیر های r3 و r4 ضریب مقیاس برای افزایش ماهیت تصادفی بودن کران بالا و پایین است. در این قانون، یک طول حرکت با مقیاس تصادفی به LB اضافه شده است سپس، یک ضریب مقیاس‌پذیری تصادفی را برای مؤلفه در نظر گرفته شده تا روند متنوع‌سازی جمعیت در مناطق مختلف فضای ویژگی کشف شود. میانگین موقعیت شاهین ها با استفاده از معادله 2 به دست می آید.
معادله 2 الگوریتم شاهین هریس
که در آن Xi(t) مکان هر شاهین را در تکرار t و N نشان دهنده تعداد کل شاهین ها است. انتقال از مرحله اکتشاف به بهره برداری در الگوریتم شاهین هریس
الگوریتم HHO می تواند از مرحله اکتشاف به بهره برداری و سپس بین رفتارهای استثماری مختلف بر اساس انرژی فرار طعمه تغییر کند. انرژی یک طعمه در طول فرار به طور قابل توجهی کاهش می یابد. برای مدل سازی این واقعیت، انرژی یک طعمه به صورت زیر مدل می شود:
معادله 3 الگوریتم شاهین هریس
که در آن E انرژی فرار طعمه را نشان می دهد، T حداکثر تعداد تکرارها و E0 انرژی اولیه طعمه است. E0 می تواند به طور تصادفی در بازه (1+ ، 1-) در هر تکرار تغییر کند. هنگامی که مقدار E0 از 0 به 1- کاهش می یابد، خرگوش از نظر فیزیکی ضعف می کند، در حالی که زمانی که مقدار E0 از 0 به 1 افزایش می یابد، به این معنی است که خرگوش در حال تقویت خود است. انرژی فرار دینامیکی E در طول تکرارها روند کاهشی دارد.
وقتی انرژی در حال فرار 1=<|E| می شود، شاهین ها مناطق مختلف را برای یافتن مکان خرگوش جستجو می کنند، از این رو، در الگوریتم شاهین هریس مرحله اکتشاف انجام می شود و زمانی که 1>|E| می شود، الگوریتم سعی می کند از همسایگی راه حل ها در طول مرحله بهره برداری، استفاده کند. به طور خلاصه، اکتشاف زمانی اتفاق می افتد که 1=<|E| باشد و بهره برداری در مراحل بعدی با1>|E| اتفاق می افتد. رفتار وابسته به زمان E نیز در شکل زیر نشان داده شده است.
رفتار E در طول دو اجرا و 500 تکرار HHO مرحله بهره برداری در الگوریتم شاهین هریس
در این مرحله، شاهین های هریس با حمله به طعمه شناسایی شده در مرحله قبل، پرش غافلگیرکننده (surprise pounce) را انجام می دهند (همان حمله معروف seven kills). طعمه ها اغلب سعی می کنند از موقعیت های خطرناک فرار کنند. از این رو، سبک های مختلف تعقیب در موقعیت های واقعی رخ می دهد. با توجه به رفتارهای فرار طعمه و استراتژی های تعقیب و گریز شاهین های هریس، چهار استراتژی در الگوریتم HHO برای مدل سازی مرحله حمله وجود خواهد داشت.
طعمه ها همیشه سعی می کنند از موقعیت های تهدیدآمیز فرار کنند. فرض می کنیم r شانس فرار موفقیت آمیز یک طعمه با مقدار (r<0.5) است و عدم فرار موفقیت آمیز (r>=0.5) قبل از حمله غافلگیرانه باشد. هر کاری که طعمه انجام دهد، شاهین ها برای گرفتن طعمه محاصره سخت hard besiege یا نرم soft besiege انجام می دهند. این بدان معنی است که شاهین ها طعمه را از جهات مختلف به آرامی یا بصورت سخت بسته به انرژی حفظ شده طعمه محاصره می کنند. در موقعیت‌های واقعی، شاهین‌ها به طعمه مورد نظر نزدیک‌تر و نزدیک‌تر میشوند تا شانس خود را برای کشتن مشترک خرگوش با انجام فرود های غافلگیرکننده افزایش دهند.
پس از چند دقیقه فرار، طعمه انرژی بیشتر و بیشتری را از دست می دهد. سپس، شاهین‌ها فرآیند محاصره را تشدید میکنند تا طعمه خسته را بدون دردسر بگیرند. برای مدل‌سازی این استراتژی و فعال کردن الگوریتم برای تغییر بین فرآیندهای محاصره نرم و سخت، از پارامتر E استفاده میشود. در این رابطه وقتی 0.5=<|E|، محاصره نرم اتفاق می افتد، و زمانی که 0.5>|E|، محاصره سخت رخ می دهد. محاصره نرم soft besiege
وقتی r>=0.5 و E|>=0.5|، خرگوش هنوز انرژی کافی دارد و سعی می کند با پرش های تصادفی و گمراه کننده فرار کند اما در نهایت نمی تواند. در طول این تلاش ها، شاهین های هریس به آرامی آن را محاصره می کنند تا خرگوش را خسته تر کنند و سپس جهش غافلگیرکننده را انجام می دهند. این رفتار با قوانین زیر مدل سازی می شود:
معادله محاصره نرم soft besiege در الگوریتم شاهین هریس
که در آن ΔX(t) تفاوت بین بردار موقعیت خرگوش و مکان فعلی در تکرار t است، r5 یک عدد تصادفی در محدوده (0,1) است، و J=2(1-r5) نشان دهنده قدرت پرش تصادفی خرگوش در تمام مراحل فرار است. مقدار J را به طور تصادفی در هر تکرار تغییر می کند تا ماهیت حرکات خرگوش را شبیه سازی کند. محاصره سخت Hard besiege
وقتی r>=0.5 و E|<0.5| باشد طعمه بسیار خسته است و انرژی فرار کمی دارد. در این حالت شاهین‌های هریس طعمه مورد نظر را به صورت سخت محاصره میکنند تا در نهایت حمله غافلگیرکننده را انجام دهند. در این وضعیت، موقعیت های فعلی با استفاده از معادله (6) به روز می شوند:
معادله محاصره سخت Hard besiege در الگوریتم شاهین هریس
یک مثال ساده از این مرحله با یک شاهین در شکل زیر نشان داده شده است.
مثالی از محاصره سخت در الگوریتم HHO محاصره نرم با شیرجه های سریع پیشرونده
هنگامی که E|>=0.5| اما r<0.5 است، خرگوش انرژی کافی برای فرار موفقیت آمیز را دارد و همچنان یک محاصره نرم قبل از حمله غافلگیرکننده ایجاد می شود. این روش هوشمندتر از مورد قبلی است. برای مدل‌سازی ریاضی الگوهای فرار حرکات طعمه و جهش، مفهوم پرواز یا Levy Flight (LF) در الگوریتم HHO استفاده میشود. azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
LF برای تقلید از حرکات فریبنده زیگزاگی واقعی طعمه ها در مرحله فرار و شیرجه های نامنظم، ناگهانی و سریع شاهین ها در اطراف طعمه فراری استفاده می شود. در واقع، شاهین ها چندین شیرجه سریع تیمی را در اطراف خرگوش انجام می دهند و سعی می کنند مکان و جهت خود را با توجه به حرکات فریبنده طعمه تصحیح کنند.
تأیید شده است که فعالیتهای مبتنی بر LF تاکتیک‌های جستجوی بهینه برای جستجوگران/شکارچیان در شرایط جستجوی غیر مخرب هستند. علاوه بر این، تشخیص داده شده است که الگوهای مبتنی بر LF را می توان در فعالیت های تعقیب و گریز حیواناتی مانند میمون ها و کوسه ها تشخیص داد. از این رو، حرکات مبتنی بر LF در این مرحله از الگوریتم HHO مورد استفاده قرار گرفت.
با الهام از رفتارهای واقعی شاهین ها، فرض شده که آنها می توانند به تدریج بهترین شیرجه ممکن را به سمت طعمه انتخاب کنند، بنابراین، برای انجام یک محاصره نرم، فرض شده که شاهین ها بتوانند حرکت بعدی خود را بر اساس قانون زیر در معادله (7) ارزیابی کرده تصمیم بگیرند:
فرمول شماره 7 در الگوریتم HHO
سپس نتیجه احتمالی چنین حرکتی را با شیرجه قبلی مقایسه می کنند تا تشخیص دهند که آیا شیرجه خوبی خواهد بود یا خیر. اگر معقول نبود (وقتی می بینند که طعمه حرکات فریبنده بیشتری انجام می دهد)، هنگام نزدیک شدن به خرگوش نیز شروع به شیرجه های نامنظم، ناگهانی و سریع می کنند. فرض شده شاهین هابر اساس الگوهای مبتنی بر LF با استفاده از قانون زیر شیرجه خواهند زد:
فرمول شماره 8 در الگوریتم HHO
که در آن D بعد مسئله است و S یک بردار تصادفی با اندازه 1×D و LF تابع پروازی است که با استفاده از معادله 9 محاسبه می شود.
معادله شماره 9 الگوریتم شاهین هریس
که در آن u ،v مقادیر تصادفی در محدوده (0،1) هستند، بتا B یک ثابت پیش فرض بر روی 1.5 است. از این رو، استراتژی نهایی برای به روز رسانی موقعیت شاهین ها در مرحله محاصره نرم می تواند توسط معادله 10 انجام شود:
یک تصویر ساده از این مرحله برای یک شاهین در شکل زیر نشان داده شده است. تاریخچه موقعیت الگوهای حرکت جهشی مبتنی بر LF در طول برخی از تکرارها نیز در این تصویر ثبت و نشان داده شده است. نقاط رنگی ردپای موقعیت الگوهای مبتنی بر LF در یک آزمایش هستند و سپس، HHO به مکان Z می‌رسد. در هر مرحله، تنها موقعیت بهتر Y یا Z به عنوان مکان بعدی انتخاب میشود. این استراتژی برای همه عوامل جستجو اعمال می شود.
نمونه ای از بردارهای کلی در مورد محاصره نرم با شیرجه های سریع پیشرونده محاصره سخت با شیرجه های سریع پیشرونده
وقتی E|<0.5| و r<0.5 باشد خرگوش انرژی کافی برای فرار ندارد و یک محاصره سخت قبل از حمله غافلگیرکننده برای گرفتن و کشتن طعمه ایجاد می شود. وضعیت این مرحله در سمت طعمه مانند حالت محاصره نرم است، اما این بار شاهین ها سعی می کنند فاصله مکان متوسط خود را با طعمه فراری کاهش دهند. بنابراین، قانون زیر در شرایط محاصره سخت انجام می شود:
فرمول شماره 11 در الگوریتم HHO
که در آن Y و Z با استفاده از قوانین جدید در معادلات (12) و (13) به دست می آیند.
فرمول شماره 12 و 13 در الگوریتم HHO
که در آن Xm(t) با استفاده از معادله (2) به دست می آید. یک مثال ساده از این مرحله در شکل های زیر نشان داده شده است. توجه داشته باشید که نقاط رنگی ردپای مکان الگوهای مبتنی بر LF در یک آزمایش هستند و تنها Y یا Z مکان بعدی برای تکرار جدید خواهند بود. فرآیند در فضای دو بعدی فرآیند در فضای دو بعدی فرآیند در فضای سه بعدی فرآیند در فضای سه بعدی شبه کد الگوریتم شاهین هریس HHO
در ادامه مراحل الگوریتم شاهین هریس HHO به بخش شبه کد این الگوریتم می رسیم که بصورت زیر است: Inputs: The population size N and maximum number of iterations T Outputs: The location of rabbit and its fitness value Initialize the random population Xi(i = 1, 2, . . . ,N) while (stopping condition is not met) do Calculate the fitness values of hawks Set Xrabbit as the location of rabbit (best location) for (each hawk (Xi)) do Update the initial energy E0 and jump strength J ▷ E0=2rand()-1, J=2(1-rand()) Update the E using Eq. (3) if (|E| >= 1) then ▷ Exploration phase Update the location vector using Eq. (1) if (|E| < 1) then ▷ Exploitation phase if (r >= 0.5 and |E| >= 0.5 ) then ▷ Soft besiege Update the location vector using Eq. (4) else if (r >= 0.5 and |E| < 0.5 ) then ▷ Hard besiege Update the location vector using Eq. (6) else if (r <0.5 and |E| >= 0.5 ) then ▷ Soft besiege with progressive rapid dives Update the location vector using Eq. (10) else if (r <0.5 and |E| < 0.5 ) then ▷ Hard besiege with progressive rapid dives Update the location vector using Eq. (11) Return Xrabbit پیچیدگی محاسباتی الگوریتم HHO
پیچیدگی محاسباتی الگوریتم HHO عمدتاً به سه فرآیند مقداردهی اولیه، ارزیابی تابع تناسب و به روز رسانی شاهین ها بستگی دارد. توجه داشته باشید که با N شاهین، پیچیدگی محاسباتی فرآیند مقداردهی اولیه O(N) است. پیچیدگی محاسباتی مکانیزم به روز رسانی O(T×N)+O(T×N×D) است که از جستجوی بهترین مکان و به روز رسانی بردار مکان همه شاهین ها تشکیل شده است، جایی که T حداکثر تعداد تکرار است. و D بعد مسئله است. بنابراین، پیچیدگی محاسباتی الگوریتم شاهین هریس O(N×(T + TD + 1)) است. سورس کد الگوریتم شاهین هریس در پایتون
سورس کد الگوریتم شاهین هریس HHO در پایتون Python
سورس کد الگوریتم HHO در پایتون شامل 2 تابع و 2 اسکریپت است که در 2 بخش فانکشنال و اسکریپتی می تواند برای استفاده در انواع مسائل بهینه سازی مورد استفاده قرار بگیرد. برای تهیه این سورس کد بر روی لینک زیر کلیک کنید. همین الان کلیک کنید نتیجه گیری
در مقاله آموزشی، الگوریتم شاهین هریس یا HHO معرف شد. این الگوریتم یک الگوریتم بهینهسازی مبتنی بر جمعیت است که برای مقابله با وظایف مختلف بهینهسازی توسط نویسندگان آن پیشنهاد شده است. الگوریتم HHO از رفتارهای مشارکتی و سبک تعقیب پرندگان شکارچی، شاهین هریس، در طبیعت الهام گرفته شده است.
در مقاله اصلی چندین معادله برای شبیه سازی هوش اجتماعی شاهین هریس برای حل مسائل بهینه سازی طراحی شده است. بیست و نه مسئله معیار بدون محدودیت برای ارزیابی عملکرد HHO استفاده شده است. نتایج به‌دست‌آمده در مقاله اصلی نشان داده که الگوریتم HHO قادر به یافتن راه‌حل‌های عالی در مقایسه با سایر روش های بهینه‌سازهای است. علاوه بر این، نتایج شش کار طراحی مهندسی محدود نیز نشان داده که HHO میتواند نتایج بهتری را در مقایسه با سایر بهینه‌سازها نشان دهد. منابع
Heidari, A. A., Mirjalili, S., Faris, H., Aljarah, I., Mafarja, M., & Chen, H. (2019). Harris hawks optimization: Algorithm and applications. Future Generation Computer Systems, 97, 849–872. https://doi.org/10.1016/j.future.2019.02.028 هینه سازی الگوریتم HHO بهینه سازی شاهین هریس با استفاده از طرح های جهش و ترکیب ، ساختار چند ازدحامی و چند رهبری
یازده ماه پیش منتشر شده
تعداد بازدید: 160
کد پروژه: 352635
شرح پروژه
بهینه سازی الگوریتم HHO بهینه سازی شاهین هریس با استفاده از طرح های جهش و ترکیب ، ساختار چند ازدحامی و چند رهبری
ساختارهای به روزرسانی تکاملی و مراحل مبتنی بر هرج و مرج استفاده کنه azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
مهارت ها و تخصص های مورد نیاز الگوریتم شاهین هریس ، یک الگوریتم فراابتکاری الهام گرفته شده از طبیعت است که در سال 2019 ارائه شده است . برای آشنایی کامل با الگوریتم شاهین هریس به مراجعه کنید.
ما در الگوریتم شاهین هریس متلب24 بصورت کامل هر آنچه شما نیاز دارید را جمع آوری کرده ایم: - ترجمه مقاله شاهین هریس ، - اسلاید الگوریتم شاهین هریس - کد متلب الگوریتم شاهین هریس - انجام پروژه با الگوریتم شاهین هریس
اگر شما نیاز به کدنویسی مسائل مختلف با الگوریتم شاهین هریس یا HHO را دارید کافی است با ما تماس بگیرید. الگوریتم شاهین هریس ، یک الگوریتم فراابتکاری الهام گرفته شده از طبیعت است که در سال 2019 ارائه شده است . برای آشنایی کامل با الگوریتم شاهین هریس به مراجعه کنید.
ما در الگوریتم شاهین هریس متلب24 بصورت کامل هر آنچه شما نیاز دارید را جمع آوری کرده ایم: - ترجمه مقاله شاهین هریس ، - اسلاید الگوریتم شاهین هریس - کد متلب الگوریتم شاهین هریس - انجام پروژه با الگوریتم شاهین هریس
اگر شما نیاز به کدنویسی مسائل مختلف با الگوریتم شاهین هریس یا HHO را دارید کافی است با ما تماس بگیرید. آموزش الگوریتم شاهین هریس آموزش نرم افزار الگوریتم شاهین هریس نرم افزار الگوریتم شاهین هریس الگوریتم شاهین هریس آموزش تحلیل الگوریتم شاهین هریس آموزش روش الگوریتم شاهین هریس حل مثال الگوریتم شاهین هریس آموزش مجازی بستری برای یادگیری آنلاین است. برای کسب اطلاعات به کانال تلگرام آموزش مجازی عضو شوید:
کد الگوریتم شاهین هریس : شبیه سازی الگوریتم شاهین هریس در متلب ، hho در matlab خانه الگوریتم های فراابتکاری الگوریتم شاهین هریس کد الگوریتم شاهین هریس : شبیه سازی الگوریتم شاهین هریس در متلب ، hho در matlab حراج! کد متلب الگوریتم HHO ، شاهین هریس
تومان40,000 تومان29,000
سورس کد الگوریتم شاهین هریس در نرم افزار متلب : در این محصول الگوریتم شاهین هریس یا HHO در Matlab شبیه سازی و پیاده سازی شده است.
امتیازدهی 4.00 از 5 در 1 امتیازدهی مشتری (دیدگاه 1 کاربر) امتیاز 4.00 از 1 رأی 4.00 1 Votes 67 فروش تاریخ انتشار : آوریل 7, 2020 تاریخ بروزرسانی : سپتامبر 6, 2022 matlab24 مشاهده فروشگاه مشخصات محصول
دسته بندیالگوریتم شاهین هریس, الگوریتم2019
توضیحات نظرات (1)
در این محصول، الگوریتم شاهین هریس یا HHo که بعضا آن را الگوریتم بازشکاری هریس هم نامگذاری کرده اند در نرم افزار Matlab کد نویسی و شبیه سازی شده است. شبیه سازی الگوریتم HHO در متلب بصورت ساده ، روان و قابل تغییر . با این کد میتوانید مسائل مختلف را بهینه سازی کنید.
بخش اولیه کد نیز در زیر آورده شده است: %% preparing matlab
clc clear close all %% Define problem parameters
varNum=4; % number of decision variables lowerBound=-100 * ones(1,varNum); % lower bound for each decision variables upperBound=100 * ones(1,varNum); % upper bound for each decision variables
%% HHO Parameters
N=40; % Number of search agents maxLoop=50; % Maximum numbef of iterations %% Define Function and Solution
Hawks=repmat(solution,[N,1]); for i=1:N Hawks(i).Position=unifrnd(lowerBound,upperBound); Hawks(i).Cost=costFunction(Hawks(i).Position,varNum); end
کد متلب الگوریتم HHO به همراه توضیح فارسی :
شما با خرید این محصول ، علاوه به کد متلب الگوریتم شاهین هریس ، که شبیه سازی در نرم افزار Matlab هست ، یک فایل توضیح فارسی کد نیز دریافت میکنید که تمام کد را بصورت خط به خط به زبان فارسی توضیح داده است.در سال‌های اخیر پیچیدگی اجرای پروژه‌ها، فضای رقابتی کسب وکار و محدودیت منابع سازمان‌ها، لزوم توجه به مدیریت پروژه را در دستیابی به اهداف پروژه‌ها بیشتر مورد توجه قرار داده است .از این رو در مراحل اجرای پروژه‌ها، کارفرمایان به دنبال افزایش کیفیت، کاهش مدت زمان و هزینه‌های اجرا و ریسک هستند که از اهداف اصلی آنها به شمار می روند. در این تحقیق، بهینهسازی بین اجزاء هرم بقاء شامل زمان، هزینه، کیفیت و ریسک در پروژه‌های عمرانی و به صورت موردی بر روی سد مخزنی قوچم انجام گرفته است. به این منظور از شش الگوریتم بهینهسازی فراابتکاری استفاده شده است که سه الگوریتم کلاسیک (ژنتیک، جستجوی ممنوعه و تبرید شبیهسازی شده) و سه الگوریتمهای جدید (پروانه، چرخه بکرزایی و شاهین هریس) می‌باشند. در چهار حالت به بهینهسازی هر یک از اجزا هرم بقاء به طور جداگانه پرداخته شده است و در نهایت هر چهار حالت بطور همزمان بررسی شده است. کدنویسی‌های مربوط به توابع هدف و الگوریتمهای بهینهسازی در نرم‌افزار متلب انجام گرفته است. نتایج نشانگر عملکرد مناسب الگوریتم ژنتیک است. همچنین در بهینهسازی شاخص کیفیت فقط الگوریتم ژنتیک بهترین جواب بهینه را داده است و در بهینهسازی مرکب با در نظرگرفتن همزمان تمامی شاخص‌ها، الگوریتمهای ژنتیک و شاهین هریس بهترین جواب را ارائه داده‌اند.
عنوان مقاله [English] Optimization of Quantitative and Qualitative Indicators of Construction Projects with a Project Management Knowledge Approach (Case study: Qucham Reservoir Dam)
نویسندگان [English]
Behzad Espoutin Sina Fard Moradinia
Department of Civil Engineering, Tabriz Branch, Islamic Azad University, Tabriz, Iran چکیده [English]
In recent years, the complexity of project implementation, competitive business environment, and limited resources of organizations have shown the need to pay attention to project management in achieving project goals. Therefore, in the implementation process, employers seek to increase quality, reduce execution time, costs, and risk, which are their main goals. In this research, optimization between the components of the survival pyramid including time, cost, quality, and risk in construction projects are done on a case-by-case basis on the Qucham reservoir dam. For this purpose, six Metahioristic optimization algorithms are used, which are three classical algorithms (genetics, Tabu search, and simulated annealing) and three new algorithms (butterfly, cyclical parthenogenesis, and harris hawk). In four cases, each component of the survival pyramid is optimized separately, and finally, all four cases are examined simultaneously. Coding related to objective functions and optimization algorithms has been done in MATLAB software. The results indicate the proper performance of the genetic algorithm. Also, in optimizing the quality index, only the genetic algorithm has given the best optimal answer, and in the combined optimization, considering all the indicators simultaneously, the genetic algorithms and the Harris hawk have given the best solution. ر که میدانید ، الگوریتم شاهین هریس ، یک الگوریتم فراابتکاری الهام گرفته شده از رفتار تعاملی نوعی از شاهین ها بنام شاهین هریس ، برای شکار خرگوش الهام گرفته شده است.
الگوریتم HHO یک الگوریتم بهینه سازی جدید است که در سال 2019 ارائه شده است. بهترین فرصت برای دانشجویان، اساتید و محققان است تا به رائه مقاله و پایان نامه با این الگوریتم جدید ، الگوریتم HHO بپردازند. دموی کد متلب الگوریتم HHO یا شاهین هریس
اولین گام ، برای انجام کار با الگوریتم شاهین هریس ، یادگیری مفاهیم این الگوریتم می باشد و سپس کدنویسی الگوریتم HHO در نرم افزار Matlab تا بتوانید مسئله مورد نظر خود را با این الگوریتم حل کنید.
ما در تیم برنامه نویسی هوشمند، کد متلب الگوریتم HHO را در نرم افزار Matlab پیاده سازی کرده ایم و برای فهم بهتر کد، یک فایل جداگانه توضیحات فارسی و خط به خط ، نیز در کنار کد برای شما عزیزان قرار داده ایم.
%% preparing matlab clc clear close all %% Define problem parameters varNum=4; % number of decision variables lowerBound=-100 * ones(1,varNum); % lower bound for each decision variables upperBound=100 * ones(1,varNum); % upper bound for each decision variables
%% HHO Parameters N=40; % Number of search agents maxLoop=50; % Maximum numbef of iterations %% Define Function and Solution costFunction=@SphereFun; solution=[]; solution.Position=[]; solution.Cost=0; %% Initialization Step Hawks=repmat(solution,[N,1]); for i=1:N Hawks(i).Position=unifrnd(lowerBound,upperBound); Hawks(i).Cost=costFunction(Hawks(i).Position,varNum); end
دانلود رایگان کد متلب الگوریتم شاهین هریس :
الگوریتم شاهین هریس توسط آقای حیدری و میرجلیلی معرفی شد. و خود این افراد کدشان را بصورت رایگان برای دانلود قرار داده اند.
متاسفانه دیده میشود که برخی سایت ها ، این کد رایگان را با مبالغ مختلف به فروش میرسانند. برای دانلود کد رایگان الگوریتم HHO اینجا را کلیک کنید.
اگر کد رایگان است پس کد زیر که برای فروش است چیست؟
از آنجا که این کد رایگان، با توابع بنچ مارک مختلف می باشد و فهم آن ممکن است برای دوستان سخت باشد، ما در تیم برنامه نویسی هوشمند، پیاده سازی شاهین هریس را با روش و متد خودمان انجام داده ایم و آن را با توضیح خط به خط کد در اختبار شما عزیزان قرار داده ایم.
کد ما این قابلیت را دارد که به سادگی و با تغییر تابع هدف، توابع و مسائل مختلف را با آن حل کنید. جهت خرید و دانلود کد متلب الگوریتم شاهین هریس اینجا را کلیک کنید جهت دانلود کد متلب الگوریتم شاهین هریس بر روی دکمه فوق کلیک کنید. لینک دانلود بلافاصله بعد از پرداخت برای شما ایمیل می شود.azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
فایلهای مرتبط با کد متلب الگوریتم HHO فایل توضیح فارسی خط به خط کد نوشته شده. سوالات قبل از خرید خود را با شماره درج شده در سایت ، از طریق واتساپ ، تلگرام یا تماس مستقیم مطرح کنید.
انجام پروژه با الگوریتم HHO در متلب
چنانچه به دنبال حل مسئله ای خاص با الگوریتم HHO در نرم افزار Matlab هستید، برنامه نویسان حرفه ای تیم برنامه نویسی هوشمند، آمادگی دارند تا به شما در این مسیر یاری برسانند.
حل مسائل مختلف ، در رشته های مخلتف با الگوریتم HHO را به ما بسپارید. صرفه جویی در زمان ما روزها و ماه ها تلاش کرده ایم و وقت گذاشته ایم، دیگر نیازی نیست شما هم زمان خود را صرف یادگیری و نوشتن کد کنید، از دانش ما بهره ببرید. کدهای بدون خطا داشته باشید ما سالهاست کدنویسی میکنیم، قطعا کدی که توسط متخصصین نوشته میشود کم خطاتر و قابل اعتمادتر است. کد متلب الگوریتم شاهین هریس کد متلب HHO شبیه سازی الگوریتم HHO در متلب ، به همراه توضیح خط به خط کد ترجمه مقاله شاهین هریس کد متلب HHO ترجمه آماده مقاله HHO به فارسی اسلاید آماده الگوریتم شاهین هریس کد متلب HHO اسلاید آماده الگوریتم HHO ، پاورپوینت الگوریتم شاهین هریس. برای خرید و دانلود کد متلب الگوریتم HHO اینجا را کلیک کنید جهت دانلود کد متلب الگوریتم شاهین هریس بر روی دکمه فوق کلیک کنید. لینک دانلود بلافاصله بعد از پرداخت برای شما ایمیل می شود.
پروژه های الگوریتم علف هرز شما عزیزان توسط بهترین مجریان الگوریتم علف هرز کشور می باشد.شما در پلتفرم کافه پروژه میتوانید پروژه الگوریتم علف هرز خود را بصورت آنلاین سفارش دهید و منتظر باشید تا بهترین مجریان سایت برای کار شما پیشنهاد قیمت دهند.راحتی کار در کافه پروژه این است که شما میتوانید سفارش انجام پروژه الگوریتم علف هرز خودتون رو بصورت مستقیم و با مجریان سایت در میان بگذارید.قابلیت چت آنلاین و پیام فوری در سایت ما به شما این امکان را می دهد که سریع بتوانید پروژه الگوریتم علف هرز خود را به مجری مدنظر بسپارید و به دلیل تعامل دائمی با مجری یک کار با کیفیت الگوریتم علف هرز تحویل بگیرید. همین حالا پروژه خودتون رو ایجاد کنید! کافیه کلیک کنید و ثبت نام کنید... معرفی الگوریتم علف هرز
الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم یا Invasive Weed Optimization (به اختصار IWO)، یک نوع الگوریتم بهینه سازی هوشمند و تکاملی است، که با الهام از روند تکثیر، بقا و تطبیق پذیری علف های هرز، ایجاد و ابداع شده است.انجام پروژه الگوریتم علف هرز سیستم پرداخت امن کافه پروژه برای انجام پروژه های الگوریتم علف هرز
در کافه پروژه به دلیل اینکه همه پرداخت ها داخل سایت انجام می شود و هزینه پروژه الگوریتم علف هرز به حساب مجری کار تا زمان تایید و رضایت کارفرما واریز نمیگردد.
سیستم پرداخت امن کافه پروژه و همچنین داشتن نماد اعتماد الکترونیک و ثبت در ستاد ساماندهی سایت های اینترنتی این اطمینان را به شما می دهد که با خیال راحت اقدام به پرداخت هزینه برای انجام پروژه الگوریتم علف هرز خود نمایید. کافه پروژه، بزرگترین سایت انجام پروژه الگوریتم علف هرز به صورت آنلاین و فریلنسری
بسیاری از شغل های امروزی به صورت مجازی و آنلاین و با استفاده از ابزار های الکترونیک و ارتباطی انجام میشوند که دامنه این نوع کار ها، روز به روز گسترده تر میشود.لزوم کار به صورت مجازی و اینترنتی باعث شده است که مجری پروژه الگوریتم علف هرز نیاز به حضور در مکان خاصی نداشته باشد و میتواند از هر جایی، انجام پروژه ها را بر عهده بگیرد.این پروژه ها معمولا گسسته هستند و شرکت ها به صورت دائم به آنها نیاز ندارند که یک فرد را برای همیشه استخدام کنند.به این افراد اصطلاحا آزاد کار، فریلنسر و گاها نیروی دورکار گفته میشود.در کافه پروژه هزاران مجری متخصص نرم افزار الگوریتم علف هرز مشغول به کارند که هرروز به تعدادشان افزوده می شود و کافرمایان عزیز می توانند انجام پروژه الگوریتم علف هرز خود را به یکی از این مجریان بسپارند. کافه پروژه؛رابط تقاضا و اجرا در انجام پروژه های الگوریتم علف هرز
این گونه سبک شغلی، چگونه شرکت ها و کارفرمایان با نیروی متخصص در زمینه های گوناگون، ارتباط برقرار کنند؟تیم ما به عنوان یک کارآفرین اینترنتی، به کمک کارفرمایان گرامی آمده است و واسط بین کارفرما و مجری شده است.اگر کارفرمای پروژه الگوریتم علف هرز هستید به راحتی میتوانید در زمینه های شغلی مختلف، پروژه الگوریتم علف هرز سفارش دهید و همزمان قیمت گذاری کنید.میتوانید از سمت مجریان پروژه پیشنهاد برای انجام پروژه الگوریتم علف هرز دریافت کنید و همزمان میتوانید امتیاز مجریان و نمونه کار های آنها را مشاهده کنید .تا با اطمینان خاطر، بهترین فرد را برای انجام سفارش الگوریتم علف هرز خود، انتخاب کنید
بخش زیادی از پروژه های انجامی در سایت ما پروژه های الگوریتم علف هرز هست.مجریان زیادی در این حوزه در سایت مشغول به فعالیت هستند که با توجه به پروژه های انجام شده الگوریتم علف هرز آنها میتوانید برای همکاری با آنها اقدام نمایید. سایت فریلنسینگ کافه پروژه به بیزینس الگوریتم علف هرز شما کمک میکند
افراد زیادی به عنوان فریلنسر الگوریتم علف هرز در سایت ما مشغول فعالیت هستند، افرادی با توانایی ها، استعداد ها و حرفه های مختلف که در زمینه های مربوط به شغلشان، ماهر و مجرب هستند، افرادی که هر کدام خلاقیت و تفکر منحصر به فرد خودشان را دارند و بنابراین دنیای بینهایتی از چیزهای ممکن را به وجود می آورند.
لازم نیست همه کار ها را شما انجام دهید فقط کافی است شروع به سفارش پروژه الگوریتم علف هرز برای کسب و کارتان کنید و خواهید دید در تمام مواردی که شما نیاز به انجام یک پروژه الگوریتم علف هرز دارید، افراد متخصص الگوریتم علف هرز در این کار به کمک شما می آیند و بهترین نتیجه را به شما ارائه میدهند.
*چرا میتوانید تجربه بی نظیری به عنوان یک کارفرمای پروژه الگوریتم علف هرز ، با ما داشته باشید؟
۱-محدودیتی در اندازه و حجم پروژه الگوریتم علف هرز شما وجود ندارد؛از نوشتن یه برنامه کوچک الگوریتم علف هرز تا انجام سفارش پروژه های برنامه نویسی بزرگ و پیچیده را با بهترین کیفیت انجام میدهیم.
۲-افراد مختلف، استعداد های گوناگون:زمینه های بسیار زیادی برای ثبت پروژه الگوریتم علف هرز وجود دارد و در هر زمینه افراد زیادی آماده انجام سفارش شما هستند.وجود مجریان پروژه الگوریتم علف هرز بصورت متعدد باعث میشود خیالتان از بابت کیفیت کار راحت شود، چرا که همواره میتوانید بهترین فریلنسر را برای انجام سفارش الگوریتم علف هرز در هر زمینه، انتخاب کنید.
۳-هزینه های مناسب پروژه الگوریتم علف هرز و سیستم پرداخت آنلاین مطمئن
چگونه به عنوان کارفرمای پروژه الگوریتم علف هرز ، فعالیت خود را آغاز کنم؟
ابتدا پروژه الگوریتم علف هرز خود را با ذکر عنوان آن و انتخاب زمینه شغلی، ایجاد کنید و در توضیحات، آنچه که نیاز دارید را همراه با جزئیات شرح دهید.بعد از ثبت پروژه الگوریتم علف هرز ، فریلنسر ها برای انجام پروژه الگوریتم علف هرز شما درخواست ارسال میکنند با توجه به رزومه کاری و پروفایل فریلنسر ها و همچنین کار های انجام شده توسط آنها، بهترین فریلنسر الگوریتم علف هرز را انتخاب کنید. در طول انجام پروژه الگوریتم علف هرز با فریلنسر در ارتباط باشید تا جزئیات کار به بهترین حالت ممکن، انجام شوند. بعد از تحویل پروژه الگوریتم علف هرز خود در صورت رضایت کامل از پروژه انجام شده، میتوانید عملیات پرداخت را به صورت آنلاین انجام دهید و کار شما به اتمام می رسد. azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
Improved Invasive weed optimization Algorithm (IWO) Based on Chaos Theory for Optimal design of PID controller
شبیه سازی الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز مهاجم بهبود یافته بر اساس تئوری آشوب برای طراحی کنترلکننده PID بهینه
دارای شبیه سازی در محیط ام فایل متلب است.
دارای گزارش ورد 45 صفحه ای و همچنین ویدیو نحوه اجرای برنامه متلب است.
توضیحات پروژه
در اینجا توضیحاتی از پروژه قرار داده شده. با خرید این محصول فایل های شبیه سازی و گزارش کامل را دریافت خواهید نمود.
شبیه سازی در 6 پوشه مجزا انجام شده است. مطابق شکل 3 مقاله برای تابع sphere , تابع Rastrigin , تابع Griewank و در بخش D مقاله برای تابع EF10 و بخش E مقاله برای تابع EASOM و در بخش 5 مقاله بهینه سازی کنترلر PID قرار گرفته است.
در هر پوشه IWO ساده, IWO بهبود یافته, IWO آشوب , IWO آشوب بهبود یافته وجود دارد. همچنین امکان مقایسه این روش ها با هم نیز وجود دارد.
در فایل گزارش این پروژه کد متلب کامل توضیح داده شده است.
مقدمه:
علف هرز پدیدهای است که به دنبال بهینگی میرود و بهترین محیط را برای زندگی پیدا میکند و به سرعت خودش را با شرایط محیطی وفق میدهد و در برابر تغییرات مقاومت میکند. با در نظر گرفتن این ویژگیها، یک الگوریتم قدرتمند توسعه مییابد. الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز مهاجم (IWO)[1] یک روش بهینهسازی تکاملی مبتنی بر جمعیت است که از رفتار تجمعی علفهای هرز الهام میگیرد. از میان پارامترهای IWO، انحراف استاندارد بطور قابل ملاحظهای بر روی عملکرد الگوریتم اثر میگذارد. بنابراین، نگاشت آشوب میتواند در پارامتر انحراف استاندارد استفاده شود. این امر مبنای توسعه الگوریتم IWO آشوب میباشد. عملکرد روش علف هرز مهاجم آشوب بر روی پنج تابع معیار با استفاده از نگاشت آشوب منطقی مورد بررسی قرار خواهد گرفت. علاوه بر این مسأله تنظیم پارامترهای کنترلکننده PID برای یک موتور DC با استفاده از روش بهبود یافته مورد بحث قرار خواهد گرفت. نتایج آماری بر روی مسائل بهینهسازی نشان میدهند که روش علفهای هرز مهاجم آشوب بهبود یافته نرخ همگرایی سریعتری و دقت بالاتری دارد.
مفاهیم اساسی الگوریتم علفهای هرز مهاجم:
الگوریتم فرا ابتکاری علفهای هرز مهاجم یک الگوریتم بهینهسازی مبتنی بر جمعیت است که مقدار بهینه فراگیر (کلی) یک تابع ریاضی را از طریق قابلیت تقلید و خاصیت تصادفی کلنی علفهای هرز مییابد. علفهای هرز گیاهان مقاومی هستند که رشد تهاجمی آنها تهدید جدی برای محصولات زراعی است. آنها برای تغییرات محیطی بسیار مقاوم و تطبیقپذیرند. بنابراین، با در نظر گرفتن مشخصات آنها یک الگوریتم بهینهسازی مقاوم حاصل میشود. این الگوریتم سعی به تقلید مقاومت، تطبیقپذیری و خاصیت تصادفی تجمع علفهای هرز را دارد. این روش از پدیدهای در کشاورزی بنام کلنیهای علفهای هرز مهاجم الهام میگیرد. مطابق یک تعریف متداول، علف هرز گیاهی است که ناخواسته رشد میکند. اگرچه، اگر همان گیاه در ناحیهای رشد کند که با نیازها و فعالیتهای انسانی در ارتباط باشد ممکن است در برخی نواحی کاربرد و منافعی داشته باشند. در [1] یک الگوریتم بهینهسازی عددی ساده پیشنهاد شده است که الگوریتم بهینهسازی علف هرز مهاجم نام دارد. این الگوریتم ساده اما مؤثر در همگرایی به جوابهای بهینه با استفاده از ویژگیهای پایه مثل کاشت، رشد و رقابت در یک کلنی علف هرز میباشد.
[1] invasive weed optimization algorithm
الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز مهاجم آشوب (نامنظم) بهبود یافته:
الگوریتمهای بهینهسازی بر اساس نظریه آشوب از روشهای جستجوی تصادفی استفاده میکنند. این الگوریتمها از الگوریتمهای رقابت تکاملی و الگوریتمهای هوشمند مبتنی بر جمعیت متفاوت هستند. بعلت ماهیت غیر رقابتی نظریه آشوب، جستجوهای کلی در سرعت بیشتری از جستجوهای تصادفی اجرا میشوند که مربوط به احتمالات هستند. بعلاوه تنوع جمعیت بهتر خواهد شد. همچنین اطمینان حاصل میشود که جمعیت اعضا کل ناحیه جستجو را در بر بگیرد. بنابراین، پاسخهای بهینه یا نزدیک به بهینه در میان جمعیت خواهند بود. یکی از نگاشتهای آشوب مشهور، نگاشت آشوب منطقی است. این تابع یک چندجمله ای درجه دوم است.
همگرایی الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم آشوب بهبود یافته:
این مطالعات بر روی نشان دادن قابلیت IWO آشوب بهبود یافته در موقعیت کمینه کلی توابع پیوسته تمرکز دارند. Sphere، Griewank و Rastrigin سه نمونه تابع معیار هستند. ویژگی آنها در شکل 3 نشان داده شده است.
نتایج کمینه سازی تابع Sphere با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته میانگین هزینه ها 0648/0 0434/0 0426/0 0238/0 بهترین هزینه ها 10-16×34/9 0 10-17×78/4 0 بدترین هزینه ها 9138/681 9640/617 1232/376 4613/301
همگرایی روش¬های مختلف برای مقدار بهینه تابع Sphere
همگرایی روشهای مختلف برای مقدار بهینه تابع Sphere
در اینجا فقط یک نمونه از مقایسه و همگرایی روشهای مختلف آورده شد. ترسیم این نمودار برای همه روش ها انجام شده و در گزارش نیز آمده.
جهت اطلاع از مقادیر عددی هر تابع برای روش های مختلف به صورت زیر داریم:
جدول 5) نتایج کمینه سازی تابع Rastrigin با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته میانگین هزینه ها 0223/0 118/0 0958/0 0797/0 بهترین هزینه ها 10-14×17/8 0 0 0 بدترین هزینه ها 5083/177 2355/111 70/86 6520/165
جدول 9) نتایج کمینه سازی تابع EF10 با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته میانگین هزینه ها 10-4×94/6 10-۵×۲۳/۵ ۱۰-۵×۸۵/۶ 10-۶×۰۲/۵ بهترین هزینه ها 10-7×86/9 ۰ 10-۷×۶۶/۴ ۰ بدترین هزینه ها 0276/0 ۰۲۱۳/۰ ۰۲۷۵/۰ ۰۲۱۸/0
جدول 11) نتایج کمینه سازی تابع EASOM با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته میانگین هزینه ها 8579/2- 8869/2- 8620/2- 8869/2- بهترین هزینه ها 9910/2- 9911/2- 9910/2- 9911/2- بدترین هزینه ها 10-12×50/3- 10-7×48/1- 10-8×13/8- 10-7×48/1-
جدول 13) نتایج بدست آمده از بهترین مقدار تابع هزینه و تنظیم پارامترهای کنترلکننده PID توسط الگوریتمهای IWO مختلف عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته مقدار تابع هدف 96/14 35/14 29/13 28/13 Kp 06/35 71/32 92/46 68/47 Ki 52/98 20/84 100 81/99 Kd 35/9 94/1 73/2 76/2
جدول 14) نتایج مشخصههای پاسخ پله بدست آمده توسط الگوریتمهای IWO مختلف عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته میانگین مربعات خطا 029/0 0059/0 0046/0 0045/0 زمان نشست 0.382 1453/0 1049/0 1034/0 زمان صعود 198/0 0919/0 0660/0 0651/0 فراجهش (اورشوت) 0 0408/0 0 0
میتوان مشاهده نمود که سریعترین پاسخ توسط CIWO2 بدست آمده است. پس بازده این روش در تنظیم پارامتر بهینه کنترلکننده PID تایید میشود.
شبیه سازی در محیط متلب 2020a انجام و اجرا شده است.
نتیجه گیری و پیشنهاد:
نتایج شبیهسازی الگوریتمهای IWO ساده، بهبودیافته، آشوب، و آشوب بهبود یافته برای حل مسائل کمینه سازی توابع معیار و تنظیم پارامترهای کنترلکننده PID نشان دادند که تئوری آشوب و رابطه جدید بهبود الگوریتم میتوانند سرعت همگرایی الگوریتم را بیشتر کنند. بنابراین، اثربخشی روش IWO آشوب بهبود یافته تأیید میشود.
[1] A. R. Mehrabian, C. Lucas, 2006. A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization. Ecol. Inf. 1 (4), 355–366.
[2] M. Misaghi, M Yaghoobi, 2019. Improved invasive weed optimization algorithm (IWO) based on chaos theory for optimal design of PID controller, Journal of Computational Design and Engineering. الگوریتم بهینه سازی علف های هرز IWO با نرم افزار متلب الگوریتم بهینه سازی علف های هرز IWO
در این بخش پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی علف های هرز IWO را در نرم افزار متلب همراه با کامنت گذاری کدها آماده کردیم که یکی الگوریتم های فراابتکاری قوی و با الهام از تکثیر و رشد علف های هرز در طبیعت می باشد. الگوریتم IWO در سال ۲۰۰۶ در مقاله A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization توسط لوکاس و محرابیان ارائه شده است. در ادامه به معرفی الگوریتم علف های هرز پرداخته و آن را با دیگر الگوریتم های هوشمند مقایسه می کنیم. معرفی الگوریتم علف های هرز IWO
در صنعت کشاورزی یکی از مشکلات مهم بوجود آمدن علف های هرز می باشد، علف های هرز با رشد تهاجمی خود به گیاهان دیگر آسیب می رساند، از این رو با ثبت ویژگی های آن ها الگوریتم بهینه سازی قدرتمند و هوشمند ساخته شده است که آن را به اختصار IWO می نامیم. میزان بهره وری و اثر بخشی و همچنین امکان سنجش الگوریتم IWO با جزئیات، با استفاده از مجموعه ای از توابع چند بعدی معیار آنالیز می گردد. مقایسه الگوریتم علف های هرز با دیگر الگوریتم های هوشمند
در مقاله ایی که در سال ۲۰۰۶ و توسط لوکاس و محرابیان برای الگوریتم بهینه سازی علف های هرز IWO ارئه شده است، آن را در شبیه سازی های مختلف با سایر الگوریتم های فرا ابتکاری یا الگوریتم های تکاملی همچون الگوریتم جهش قورباغه (SFLA)، الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO)، الگوریتم ممتیک (Memetic Algorithms) و الگوریتم ژنتیک (GA) مقایسه شده که شبیه سازی مقاله نسخه ای از الگوریتم علف های هرز گسسته برای حل مسئله فروشنده دوره گرد با متلب ، عنوان پروژه ای است که در این ساعت از وب سایت مطلب دی ال برای کاربران عزیز آماده کرده و به منظور دانلود قرار داده ایم.در ادامه توضیحات کاملتری در مورد مقاله ”A Discrete Invasive Weed Optimization Algorithm for Solving Traveling Salesman Problem ” و شبیه سازی آن آورده شده است. شبیه سازی مقاله نسخه ای از الگوریتم علف های هرز گسسته برای حل مسئله فروشنده دوره گرد با متلب مسئله فروشنده دوره گرد
مسئله فروشنده دوره گرد یکی از مسائل پایه در ارزیابی الگوریتم هایی است که روی گراف کار میکنند. هدف این مسئله سنجش کارایی روشهای بهینه سازی مختلف است. این مسئله از دسته مسائل Np-Hard بوده و الگوریتمی که به روشهای معمولی بخواهد راه حلی برای این مسئله ارائه دهد دارای مرتبه زمانی فاکتوریل است. بر همین اساس بسیاری از محققان از روشهای فراابتکاری برای حل این مسئله استفاده میکنند. الگوریتم‌هایی مثل الگوریتم ژنتیک ، الگوریتم بهینه سازی اجتماع ذرات و غیره نمونه‌ای از این الگوریتمها هستند.
همچنین بخوانید: مقایسه الگوریتم کلونی مورچگان و الگوریتم پریم در مسئله فروشنده دوره گرد مقاله نسخه ای از الگوریتم علف های هرز گسسته برای حل مسئله فروشنده دوره گرد
حال مقاله مذکور نیز روشی برای حل این مسئله به کمک الگوریتم بهینه سازی علف های هرز یا IWO ارائه نموده است. با توجه به اینکه نسخه اصلی IWO برای مسائل پیوسته کاربرد دارد، این مقاله با ارائه یک ایده، IWO گسسته یا DIWO را ارائه داده است. همچنین برای بهینه تر شدن جواب از روشهای بهینه سازی ۲-Opt و ۳-Opt نیز استفاده شده است. روند کلی به صورت زیر بوده است:
ارائه روشی برای نمایش عامل‌های (علفهای هرز) در الگوریتم پیشنهادی اجرای الگوریتم DIWO جهت بهینه سازی مسئله TSP اجرای روشهای ۲_opt و ۳-Opt جهت بهبود جوابهای خروجی الگوریتم بهینه سازی علف هرز گسسته
در صفحات ۵ و ۶ مقاله روش پیشنهای به خوبی جهت گسسته‌سازی IWO و ارائه DIWO شرح داده شده است. (در ادامه می توانید مقاله نسخه ای از الگوریتم علف های هرز گسسته برای حل مسئله TSP را به صورت مستقیم از وب سایت مطلب دی ال دانلود نمایید).
همچنین بخوانید: سورس کد مسئله TSP با الگوریتم شبیه سازی تبرید در متلب azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
محققان و برنامه نویسان زبان متلب گروه MATLABDL ضمن پیاده سازی روش پیشنهادی در این مقاله ، توانایی بهبود و ارائه انواع روشهای دیگر را نیز دارند. پیاده سازی های مذکور در اسرع وقت و به صورت دقیق صورت خواهد گرفت.
عنوان مقاله به انگلیسی : A Discrete Invasive Weed Optimization Algorithm for Solving Traveling Salesman Problem عنوان مقاله به فارسی: نسخه ای از الگوریتم علف های هرز گسسته برای حل مسئله فروشنده دوره گرد بهینهسازی علفهای هرز مهاجم (IWO[۱])، یک الگوریتم فرا ابتکاری مبتنی بر جمعیت است که از رفتار توزیع پذیری کلونی علفهای هرز در یک اکوسیستم، الهام گرفته شده‌است. علفهای هرز، به دلیل تمایل به رشد و تولیدمثل سریع و سرزده، همیشه یک چالش جدی در کشاوزی بوده است، که نتیجه آن، تاثیر منفی بر عملکرد رشد مطلوب گیاهان زراعی است. علفهای هرز با تطبیق دادن خود با محیط بر توانایی خود برای زنده ماندن در آن محیط را می افزایند.
با توجه به ویژگیهای مذکور علفهای هرز، الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز مهاجم (IWO)، برای اولین بار توسط مهرابیان[۲] و لوکاس[۳] در سال ۲۰۰۶ توسعه داده شد.
در الگوریتم IWO، هر واحد علف هرز، نشان‌دهنده یک راه‌حل ممکن در مسئله بهینهسازی است و برازندگی یک علف هرز، به معنی برازندگی راه‌حلی است که با آن علف نمایش داده میشود. الگوریتم IWO، یک الگوریتم تکرار‌شونده است. هنگامی که یک دانه تولید میشود فرض براین است که فورا رشد کرده و به یک علف هرز تبدیل می شود. زمانی که تمام علف‌ها، فرآیند تولید دانه جدید را تکمیل کردند مرحله حذف رقابتی شروع میشود. تمام علفهای هرز تازه تولید شده شامل کلونی علف‌ها خواهد بود تا زمانی که تعداد علف‌ها هرز در کلونی از حداکثر تعداد مجاز علفهای هرز در کلونی کمتر است. زمانی که تعداد علفهای هرز در کلونی (تجمع) به رسید، تنها علف هرز بهتر از بین علف علفهای موجود و علفهای تازه تولید شده در کلونی باقی می مانند. بعد از اتمام مرحله حذف رقابتی، تکرار دیگر الگوریتم IWO شروع میشود. این فرآیند تکرار میشود تا زمانی شرط توقف الگوریتم IWO ارضا شود. در ادامه کد متلب این الگوریتم به همراه مقاله پایه آن را می توانید دانید کنید.
IWO Matlab Codes
[۱] Invasive Weed Optimization
[۲] Mehrabian
[۳] Lucas
مسئله فروشنده دوره‌گرد چندگانه(mTSP)، تعمیم مسئله فروشنده دوره‌گرد (TSP) است که در آن، بیش از یک فروشنده برای هر شهر وجود دارد به طوری که هر شهر باید دقیقا یکبار و فقط با یکی از فروشنده‌ها ملاقات شود. مسئله mTSP میتواند به طیف گسترده‌ای از مسائل مسیریابی و زمان‌بندی توسعه داده شود. برای این مسئله، دو تابع هدف متفاوت در نظر گرفته میشود. تابع هدف اول، مجموع مسافت طی شده توسط همه فروشندگان را کمینه میکند، در حالی که تابع هدف دوم، بیشترین مسافت طی شده توسط هر کدام از فروشنده‌ها را کمینه میکند در پایین ما کد متلب حل مسئله فروشنده چنگانه را با استفاده از الگوریتم علف های هرز مهاجم گذاشتیم که در آن علاوه بر کدها، مقالات پایه و بیس گنجانده شده است که در پیاده سازی از این مقالات کمک گرفته شده است: انجام پروژه متلب پایتون الگوریتم IWO علف های هرز
انجام پروژه های دانشجویی با نرم افزار متلب دکتری و کارشناسی ارشد
انجام پروژه matlab نرم افزار matlab انجام پروژه های دانشجویی شبیه سازی دانشگاهی برنامه نویسی کدنویسی matlab مطلب با کمترین هزینه رایگان مجانی بهترین کیفیت کمترین زمان لیسانس فوق لیسانس فوق دیپلم کاردانی کارشناسی ارشد دکتری مهندس صنایع کامپیوتر هوش مصنوعی عمران برق مکانیک مدیریت حسابداری موضوع بهترین زمان هزینه قیمت کیفیت لیسانس فوق لیسانس پروپوزال پرپوزال پوروپوزال سمینار آموزش تهران کرج قزوین مشهد اصفهان رشت مازندران تنها سایت تخصصی بدون واسطه با آموزش حضوری و فیلم آموزشی های هرز مهاجم iwo
الگوریتم علف های هرز مهاجم IWO یک الگوریتم فراابتکاری الهام گرفته از طبیعت می باشد.که از ایده پخش و تکثیر علف های هرز الهام گرفته شده است. این الگوریتم توسط علیرضا محرابیان و دکتر لوکاس در سال 2006 معرفی شده است.
الگوریتم علف های هرز مهاجم iwo
الگوریتم علف های هرز مهاجم، بر اساس تئوری انتخاب R و K عمل میکند. علف های مصنوعی یا همان راه حل ها، در شروع الگوریتم از سیاست انتخاب R استفاده میکنند و به تدریج استراتژی خود را به استراتژی انتخاب K تغییر میدهند.
در آغاز برخی از جنبه های زیست شناسی و محیط زیست علف های هرز را مروز خواهیم کرد.
علف هرز چیست و چه اهمیتی دارد؟ azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
یک گیاه را علف هرز می نامند اگر در هر منطقه جغرافیایی مشخص، جمعیت آنها مستقل از اینکه بشر چگونه برای ریشه کن کردن آنها تلاش کرده باشد افزایش می یابد و گسترش پیدا میکنند.جالبترین ویژگی علف های هرز که در حال حاضر به یک باور رایج در زراعت تبدیل شده است این است که “علف های هرز همیشه برنده اند”.
در ادامه در فایل آموزشی الگوریتم علف های هرز مهاجم iwo ، که برای شما آماده کرده ایم موارد زیر نیز بحث شده است:
– شبیه سازی رفتار علف های هرز
– مراحل اجرای الگوریتم بهینه سازی علف های هرز
– جزییات گام های الگوریتم بهینه سازی علف هرز
– اجزا و پارامترهای الگوریتم بهینه سازی علف هرز
– فلوچارت الگوریتم علف های هرز
– شبه کد الگوریتم علف های هرز
فلوچارت الگوریتم علف های هرز
فلوچارت الگوریتم علف های هرز پیاده سازی گام به گام الگوریتم بهینه سازی علف های هرز در محیط متلب :
پس از تشریح مفاهیم الگوریتم علف های هرز مهاجم iwo ، این الگوریتم را در نرم افزار متلب پیاده سازی کرده ایم و به همراه کد متلب الگوریتم علف های هرز یک فایل شامل توضیحات همه مراحل کد برای شما آماده کرده ایم تا به فهم لازم از کد برسید و بتوانید در صورت نیاز کد را برای حل مسائل خود تغییر دهید.
جهت دریافت فایل متنی آموزش الگوریتم علف های هرز، و کد متلب الگوریتم علف های هرز، اقدام کنید
این بسته آموزشی (الگوریتم علف های هرز مهاجم iwo) را تنها با هزینه 5 هزارتومان دریافت کنید. [parspalpaiddownloads id=”120″]
جهت دریافت فایل توضیحات خط به خط کد الگوریتم علف های هرز از لینک زیر اقدام فرمایید
لینک به زودی فعال خواهد شد.
جهت انجام پروژه و حل مسائل مختلف با الگوریتم علف های هرز ، و انجام کد نویسی های مختلف با الگوریتم علف های هرز با ما تماس بگیرید. الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز یک الگوریتم بهینهسازی عددی، الهام گرفته از رشد علفهای هرز میباشد. این الگوریتم در سال 2006 توسط محرابیان و لوکاس در قالب مقاله‌ای پیشنهاد شد. علفهای هرز گیاهانی هستند که رشد هجوم آورنده و شدید آنها تهدید مهمی برای گیاهان زراعی محسوب میشود. علفهای هرز بسیار پایدار و تطابق پذیر در مقابل تغییرات محیط میباشد. بنابراین با الهام گرفتن و شبیهسازی خصوصیات آنها میتوان به یک الگوریتم بهینهسازی قوی رسید. azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
در این محصول یک فایل آموزشی ورد در خصوص آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO و نیز کد متلب این الگوریتم به دوستان تقدیم می گردد دسته: دسته بندی نشده, مقالات شبیه سازی شده با متلب برچسب: آموزش الگوریتم, الگوریتم علفهای هرز در متلب Share توضیحات
آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO
الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز یک الگوریتم بهینهسازی عددی، الهام گرفته از رشد علفهای هرز میباشد. این الگوریتم در سال 2006 توسط محرابیان و لوکاس در قالب مقاله‌ای پیشنهاد شد. علفهای هرز گیاهانی هستند که رشد هجوم آورنده و شدید آنها تهدید مهمی برای گیاهان زراعی محسوب میشود. علفهای هرز بسیار پایدار و تطابق پذیر در مقابل تغییرات محیط میباشد. بنابراین با الهام گرفتن و شبیهسازی خصوصیات آنها میتوان به یک الگوریتم بهینهسازی قوی رسید. کد متلب الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO
آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO
در این محصول یک فایل آموزشی ورد در خصوص آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO و نیز کد متلب این الگوریتم به دوستان تقدیم می گردد 0/5 (0 دیدگاه) الگوریتم علف هرز مهاجم آموزش نرم افزار الگوریتم علف هرز مهاجم نرم افزار الگوریتم علف هرز مهاجم الگوریتم علف هرز مهاجم آموزش تحلیل الگوریتم علف هرز مهاجم آموزش روش الگوریتم علف هرز مهاجم حل مثال الگوریتم علف هرز مهاجم آموزش مجازی بستری برای یادگیری آنلاین است. برای کسب اطلاعات به کانال تلگرام آموزش مجازی عضو شوید تشخصی و طبقه بندی علف های هرز و علف محصول با استفاده از متلب پردازش تصویر پیاده سازی الگوریتم علف های هرز IWO با نرم افزار MATLAB azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
الگوریتم علف های هرز IWO با نرم افزار MATLAB را به همراه کامنت گذاری کدها آماده کرده ایم که یک الگوریتم فرا ابتکاری قدرتمند با الهام از تکثیر و رشد علف های هرز در طبیعت است. الگوریتم IWO اولین بار از سوی لوکاس و محرابیان در سال ۲۰۰۶ در مقاله ای با عنوان A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization معرفی شد. الگوریتم علف های هرز IWO:
علف های هرز گیاهانی هستند که رشد تهاجمی آنها یک تهدید جدی در کشاورزی است. علف های هرز از نظر رشد بسیار قوی بوده و در محیط زیست با تغییرات سازگاری دارند. از این رو، ثبت خاصیت آنها باعث بوجود آمده یک الگوریتم بهینه سازی قدرتمند می شود که آن را الگوریتم IWO یا بهینه سازی علف های تهاجمی می نامیم. بوسیله مجموعه ای از توابع چند بعدی معیار، بهره وری و اثر بخشی و همینطور امکان سنجی الگوریتم IWO با جزئیات تست و آنالیز شده است.
توضیحات بیشتر و مشاهده فیلم اجرایی از پیاده سازی الگوریتم علف های هرز IWO با MATLAB در ادامه مطلب. مقایسه الگوریتم IWO با دیگر الگوریتم های هوشمند:
در مقاله ای که برای الگوریتم علف های هرز IWO ارائه شده است، نویسنده (لوکاس و محرابیان در سال ۲۰۰۶) در شبیه سازی آن را با دیگر الگوریتم های تکاملی یا فرا ابتکاری نظیر الگوریتم ژنتیک (Genetic algorithm – GA)، ممتیک (Memetic Algorithms – MA)، بهینه سازی ازدحام ذرات (Particle swarm optimization – PSO) و الگوریتم جهش قورباغه (Shuffled Frog Leaping Algorithm – SFLA) مقایسه کرده است که می توانید با مراجعه به مقاله نتایج آن را مشاهده نمائید.
الگوریتم IWO به منظور یافتن یک راه حل برای یک مسئله مهندسی نیز مورد استفاده قرار گرفته می شود و یک بهینه سازی، پیکربندی و کنترلر قوی می باشد. نتایج به دست آمده از شبیه سازی مقاله این الگوریتم نشان می دهد که IWO بهتر از نتایج حاصل از روش های دیگر است. بنابراین عملکرد الگوریتم علف های هرز IWO برای تمام توابع آزمون مطلوب بوده است.
مشاهده ویدئو در این باره جزئیات محصول قیمت : ۶۰,۰۰۰ تـــــومان کد محصول : 17632 توضیحات : کدها داری کامنت گ الگوریتم علف های هرز یا Invasive Weed Optimization یا IWO یکی از الگوریتم های برجسته در حل مسائل بهینه سازی می باشد. این الگوریتم را می توان با استفاده از تمهیدات خاص در شرایط گسسته ، پیوسته و باینری بکار برد و نتایج بسیار عالی از آن بدست آورد. الگوریتم علف های هرز در روش بهینه سازی از عملکرد رشد علف های هرز در طبیعت الهام گرفته است. این الگوریتم در سال۲۰۰۶ توسط محرابیان و لوکاس ارایه گردید. در طبیعت علف های هرز رشدی شدید دارند و این رشد شدید تهدیدی جدیدی برای گیاهان مفید می باشد. یکی از ویژگی های مهم علف های هرز پایداری و تطابق پذیری بسیار بالای آن ها در طبیعت می باشد که این ویژگی مبنای بهینه سازی در الگوریتم IWO قرار گرفته است.
الگوریتم فراابتکاری علفهای هرز یکی از الگوریتمهای بهینهسازی جدید و توانمند است که بر اساس تقلید از قابلیت تطابق‌پذیری و تصادفی بودن کولونی علفهای هرز، بهینه عمومی یک تابع ریاضی را پیدا میکند. تاکنون بررسی مدونی در خصوص تاثیر پارامترهای این الگوریتم بر عملکرد آن (کیفیت جواب و زمان محاسباتی) انجام نشده است.
برررسی چند مقاله و پایان نامه فارسی:
حل مسئله تخصیص نمایی با استفاده از الگوریتم بهینه سازی علف های هرز:
در این مقاله یک الگوریتم جدید قدرتمند با الهام از تکثیر و رشد علف های هرز جهت حل مسئله معروف تخصیص نمایی که از کاربرد بسیار زیادی در حوزه های مختلف نظیر چیدمان کارخانه، چیدمان ماشین آلات و … برخوردار است، به کار گرفته شده است. مجموعه ای از مسائل عددی مرجع از منبع مربوط به این مسئله مشهور انتخاب و کارایی الگوریتم از طریق آن در مقایسه با الگوریتم های قبلی مشابه مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج نشان دهنده اینست که این الگوریتم نتایج بهتری را در مقایسه الگوریتم های قبلی خصوصا با افزایش ابعاد مسئله ارائه می دهد
بهبود عملکرد الگوریتم علفهای هرز (Invasive Weed Optimization) در حل مسائل بهینهسازی تولید با بکارگیری روش طراحی آزمایشات
الگوریتم فراابتکاری علف های هرز یکی از الگوریتمهای بهینه سازی جدید و توانمند است که بر اساس تقلید از قابلیت تطابق پذیری و تصادفی بودن کولونی علف های هرز، بهینه عمومی یک تابع ریاضی را پیدا می کند. تاکنون بررسی مدونی در خصوص تاثیر پارامترهای این الگوریتم بر عملکرد آن (کیفیت جواب و زمان محاسباتی) انجام نشده است. بعلاوه عملکرد الگوریتم علف های هرز در حل مسائل برنامه ریزی تولید تا به حال بررسی نگردیده است. هدف اصلی این تحقیق تعیین سطوح بهینه پارامترهای تنظیمی الگوریتم IWO در حل … azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
ارائه الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز جهت حل مساله انتخاب سبد سرمایه گذاری
نحوه تخصیص سرمایه دردارایی های مختلف از جمله مسائل تصمیم گیری مهم پیشروی سرمایه گذاران می باشد نخستین مساله انتخاب سبد سرمایه پرتفوی توسط مارکویتز دردهه پنجاه ارایه گردید که به مدل میانگین واراینس معروف بوده که با درنظرگرفتن تنها دو محدودیت بازده و بودجه به دنبال مینیمم سازی واریانس پرتفوی می باشد حل مدل کوادراتیک مارکویتز مرکز کارای سرمایه گذاری را به عنوان مجموعه جواب برای سرمایه گذاران به دنبال دارد درسالهای اخیر معرفی سایر محدودیت های کاربردی منجر به توسعه مدل اولیه مارکویتز گردیده اند درتحقیق پیشرو مدلی نوین جهت بهینه سازی پرتفوی ارایه گردیده است که علاوه برمجاز شمردن فروش استقراضی برخی محدودیت های کاربردی بازار سرمایه نیز به مدل تحمیل گردیده است با توجه به پیچیدگی محاسباتی مدل پیشنهادی دراندازه های نسبتا بزرگ الگوریتم فراابتکاری بهینه سازی علفهای هرز به عنوان روش حل انتخاب گردیده است
ترکیب جدیدی از سیستم استنتاج فازی و الگوریتم علفهای هرز به منظور بازآرایی همزمان با جایابی و تعیین ظرفیت بهینه تولیدات پراکنده در شبکه‌های توزیع
در این مقاله یک روش بهینهسازی ترکیبی به منظور بازآرایی و تخصیص مناسب تولیدات پراکنده در فیدرهای شبکه توزیع برق ارائه شده است. اهداف این بهینه سازی، کاهش تلفات، بهبود پروفیل ولتاژ و افزایش تعادل بار در شبکه توزیع می‌باشند. از الگوریتم علفهای هرز جهت تعیین آرایش بهینه شبکه توزیع همراه با تعیین مکان و ظرفیت مناسب برای واحدهای تولید پراکنده استفاده شده است. به منظور بهبود توانایی این الگوریتم از تئوری فازی بهره گرفته شده تا مسئله بهینهسازی چند منظوره به مسئله بهینهسازی تک هدفه تبدیل شود. شبکه توزیع ۳۳ باسه جهت ارزیابی روش پیشنهادی در هر سه بار نامی، سبک و سنگین مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج به دست آمده نشان میدهد که روش پیشنهادی، در بهبود هر سه شاخص مورد آزمایش، عملکرد قابل قبولی داشته و نیز در مقایسه با الگوریتمهای دیگر مانند الگوریتم بهینهسازی غذایابی و الگوریتم ژنتیک موفق‌تر عمل نموده است.
پیش‌بینی قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز
بورس اوراق بهادار یکی از اجزای مهم بازارهای مالی میباشد. اولین و مهم ترین عاملی که در اتخاذ تصمیمات سرمایه گذاری در بورس اوراق بهادار فراروی سرمایه گذار قرار دارد، عامل قیمت سهام است لذا هدف از این تحقیق پیش بینی قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از الگوریتمهای بهینه سازی علف های هرز و ازدحام ذرات میباشد. الگوریتمهای فوق برای یافتن وزن‌های بهینه در مدل اتورگرسیو به‌کار برده شد. به منظور تعیین جامعه آماری از داده های شرکت پتروشیمی آبادان از تاریخ ۱۳۹۱/۱۱/۱۴ الی۱۳۹۲/۱۲/۲۸ استفاده گردید. همچنین جهت آموزش مدل، از ۸۰ درصد داده‌ها استفاده شد و پس از طراحی مدل در محیط نرم‌افزار اکسل ، ۲۰ درصد داده‌ها توسط مدل پیش‌بینی شد. نتایج حاصل این تحقیق نشان داد که میانگین قدرمطلق درصد خطا، میانگین قدر مطلق خطاو میانگین مجذور خطا در الگوریتمهای علفهای هرز به ترتیب معادل ۰/۰۱۵۸ ، ۲۰۷/۱۷۹و ۱۰۰۹۷۲/۴۷۹و در الگوریتم ازدحام ذرات به ترتیب معادل ۰/۰۴۲۹، ۵۰۹/۴۶۱ و ۱۲۵۸۶۴/۱میباشد. با توجه به نتایج فوق الگوریتم علفهای هرز پیش بینی دقیق‌تری را نسبت به الگوریتم ازدحام ذرات ارائه کرد.
کنترل سرعت موتور القایی جهت بکارگیری در سیستم تست HIL واحد کنترل سوخت موتور جت با استفاده از کنترل‌کننده‌ی ANFIS و الگوریتم علفهای هرز مهاجم
واحد کنترل سوخت موتور جت (FCU) در طی چند سال گذشته در آزمایشگاه شبیهسازی و کنترل سیستم‌های دانشگاه علم و صنعت ایران، طراحی و ساخته شده‌است و در حال حاضر در مرحله‌ی تست سخت‌افزار در حلقه قرار گرفته‌است. با توجه به اینکه در دستگاه تست FCU، موتور جت به صورت واقعی وجود ندارد لذا از یک موتور القایی به‌عنوان عملگر واسطه استفاده‌شده‌است تا از طریق آن بتوان میزان دور بدست‌آمده از نتایج شبیهسازی موتور جت را به پمپ دنده‌ای FCU منتقل کرد. در این مقاله، کنترل سرعت این موتور القایی مطابق با شرایط دستگاه تست ارائه شده‌است. بدین منظور از روش شناسایی سیستم برای مدل‌سازی اجزای بکار رفته در سیستم کنترل سرعت موتور القایی استفاده گردیده و مدل ارائه شده با استفاده از نتایج بدست‌آمده از تست عملی مورد ارزیابی قرار گرفت. این مدل جهت طراحی کنترلر فازی- عصبی- تطبیقی (ANFIS) استفاده شده‌است و با بکارگیری الگوریتم علفهای هرز مهاجم (IWO) به‌عنوان یک ابزار قدرتمند کاوش در فضاهای جستجوی وسیع و نامنظم به تنظیم پارامترهای این کنترلر پرداخته شده‌است. کنترلر طراحی شده بر روی سیستم واقعی پیاده‌سازی گردید. نتایج بدست‌آمده از شبیهسازی و پیاده‌سازی کنترلر طراحی‌شده نشان‌دهنده عملکرد مناسب کنترلر ANFIS طراحی‌شده با الگوریتم IWO میباشد.
Automatic Liver CT Image Clustering based on Invasive Weed Optimization Algorithm
خوشه بندی اتوماتیک تصاویر CT کبد براساس الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم
در این مقاله، یک روش خوشه بندی اتوماتیک تصاویر CT کبد براساس یک الگوریتم فرا ابتکاری تکاملی که الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم نام دارد؛ ارائه می شود؛ بدون اینکه از قبل در خصوص گروه هایی که به صورت طبیعی در تصویر ایجاد می شوند؛ اطلاعاتی در دسترس باشد. تابع برازش (شایستگی) مورد استفاده در الگوریتم ژنتیک، تابع هدف k-means می باشد که برای جستجوی خوشه فشرده و هموار سازی شده مورد استفاده می باشد. با توجه به نتایج تجربی، انتظار می رود الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم، بتواند به عنوان یک روش فرا ابتکاری موثر و کارآمد برای حل مسائل بهینه سازی چند منظوره در کاربردهای تشخیص بیماری به کمک کامپیوتر، مطرح می شود. azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
برای عضویت روی عکس زیر کلیک کنید : (آخرین اخبار مرتبط با مهندسی و سایر تکنولوژی ها)
یا آدرس لینک زیر را در تلگرام خود جستجو نمایید:
m_b_coll@
مجموعه: اخباربرچسب ها Automatic Liver CT Image Clustering based on Invasive Weed Optimization Algorithm, ارائه الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز جهت حل مساله انتخاب سبد سرمایه گذاری, الگوریتم iwo, الگوریتم iwo در متلب, الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم، تصاویر CT کبد، خوشه بندی، تصویر برداری پزشکی, الگوریتم علف هرز چیست, الگوریتم علفهای هرز, الگوریتم علفهای هرز بازآرایی تولید پراکنده سیستم استنتاج فازی شبکه توزیع, الگوریتم علفهای هرز در متلب, الگوریتمهای فراابتکاری؛ بهینه سازی عف های هرز, انجام سمینار الگوریتم علفهای هرز, بهبود عملکرد الگوریتم علفهای هرز (Invasive Weed Optimization) در حل مسائل بهینهسازی تولید با بکارگیری روش طراحی آزمایشات, بهبود عملکرد الگوریتم علفهای هرز در حل مسائل, بهینه سازی پرتفوی، مدل میانگین, بهینه سازی علفهای هرز, بورس اوراق بهادار, بورس اوراق بهادار با الگوریتم علف هرز, پایان نامه الگوریتم علفهای هرز, پیش بینی سهام با الگویتم علف هرز, پیش‌بینی قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز, ترکیب جدیدی از سیستم استنتاج فازی و الگوریتم علفهای هرز به منظور بازآرایی همزمان با جایابی و تعیین ظرفیت بهینه تولیدات پراکنده در شبکه‌های توزیع, حل مسئله تخصیص نمایی با استفاده از الگوریتم بهینه سازی علف های هرز, خوشه بندی اتوماتیک تصاویر CT کبد براساس الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم, دانشگاه ازاد الگوریتم علف هرز, دانشگاه امیر کبیر الگوریتم علف هرز, دانشگاه تبریز الگوریتم علف هرز, دانشگاه شریف الگوریتم علف هرز, دانشگاه فردوسی الگوریتم علف هرز, دانشگاه مشهد الگوریتم علف هرز, دانلود رایگان فیلم آموزشی الگوریتم علف هرز متلب IWO, رشد و تکثیر علف های هرز, فیلم آموزشی الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم, قیمت سهام بورس اوراق بهادار تهران پیش‌بینی قیمت الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز بهینه سازی گرده ذرات تابع هد, کاربرد الگوریتم iwo, کاربرد های الگوریتم علفهای هرز, کنترل سرعت موتور القایی جهت بکارگیری در سیستم تست HIL واحد کنترل سوخت موتور جت با استفاده از کنترل‌کننده‌ی ANFIS و الگوریتم علفهای هرز مهاجم-, مسئله تخصیص نمایی با الگوریتم علف هرز, معرفی آموزش تئوری و عملی الگوریتم بهینه سازی علف های هرز, مقاله ارائه الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز, واریانس، برنامه ریزی کوادراتیک
خانه / آموزش‌ها / آموزش الگوریتم چرخه آب برای حل مسائل بهینه سازی
مشخصات آموزش پیش‌نمایش نظرات
(۹ نظر)
روش های بهینه سازی فراابتکاری دریچه ای نو به سوی حل مسائل مهندسی، کامپیوتر و علوم پایه گشوده است. در محاسبات سنگین تحلیلی در عرصه خودروسازی و هوافضا، الگوریتم های بهینه سازی هوشمند، نقش بسزایی در بهینه کردن پارامترهای ساخت و طراحی ایفا می کنند.
آشنایی با روش های بهینه سازی، ابزاری مهم و حیاتی در اختیار طراحان، مهندسان و سازندگان قرار می دهد تا با استفاده از قابلیت جستجو موثر و توانمندی بالای این روش ها به دنبال جواب بهینه مورد نظر باشند. از طرفی طیف وسیعی از این الگوریتم ها امکان مقایسه عملکرد و سنجش این الگوریتم ها را فراهم می کند.
الگوریتم چرخه آب الهام گرفته شده از چرخه آب در طبیعت از جمله روش های بهینه سازی فراابتکاری قلمداد می شود. چگونگی حرکت نهرها به سمت رودخانه ها و رودخانه ها به سمت دریا به شیوه ای ساده اما کاربردی در این روش بهینه سازی مدل شده است. هدف از این فرادرس، آشنایی با مفاهیم پایه ای و بنیادی الگوریتم چرخه آب به همراه آموزش برنامه نویسی این الگوریتم می باشد. استفاده از این روش در کنار روش های دیگر می تواند برای طراحان و مهندسان گزینه مناسبی جهت بهبود طراحی و همچنین معیاری جهت مقایسه عملکرد توسط الگوریتم های دیگر باشد. در این فرادرس سعی شده است علاوه بر مطالب مربوط به مبحث الگوریتم چرخه آب، مباحث کلیدی و تکمیلی نیز عنوان شوند. اهمیت دانستن و آشنایی با الگوریتم هایی که در منابع استفاده می شوند میتواند باعث درک عمیق تری از روش های بهینه سازی شود و یا حتی می تواند منجر به ایجاد الگوریتم های ترکیبی و یا بهبود یافت شده شود. azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
تالار پرسش و پاسخ مدرس علی سعداله دکتر علی سعداله
محقق پسادکتری محاسبات نرم در مهندسی
در طی دوران پسادکتری و شرکت در همایش‌‌های بین‌‌المللی در کشورهایی چون: آمریکا، هنگ‌کنگ و ژاپن، ایشان موفق به انتشار بیش از ۹۰ مقاله علمی در ژورنال‌‌ها و کنفرانس‌‌های علمی معتبر شده‌اند. الگوریتم چرخه آب و کاربردهای آن از جمله مقالات علمی و روشهای بهینهسازی منتشر شده در دوران دکتری ایشان محسوب میشود. سرفصل‌ها
درس یکم: الگوریتم های جمعیت محور مباحث کلیدی و بنیادی مزایا و معایب محبوبیت و عمومیت درس دوم: الگوریتم چرخه آب ایده اولیه عملگرهای جستجو درس سوم: کدنویسی الگوریتم چرخه آب برای حل مسائل بهینه سازی نامقید مسائل مربوط به بهینه سازی نامقید و عملکرد الگوریتم چرخه آب درس چهارم: کدنویسی الگوریتم چرخه آب برای حل مسائل بهینه سازی مقید مسائل مربوط به بهینه سازی مقید و عملکرد الگوریتم چرخه آب درس پنجم: کدنویسی الگوریتم چرخه آب برای حل مسائل بهینه سازی گسسته تعریف مسأله بهینه سازی خرید اینترنتی به عنوان یک مسأله نمونه گسسته کدنویسی مسأله بهینه سازی خرید اینترنتی کاربرد و استفاده از الگوریتم چرخه آب برای حل مسأله بهینه سازی خرید اینترنتی
مفید برای
علوم کامپیوتر ریاضی
پیش نیاز برنامه نویسی MATLAB نرم افزارهای مرتبط با آموزش MATLAB R2015a پیش نمایش‌ها azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
این آموزش شامل ۶ جلسه ویدئویی با مجموع ۴ ساعت و ۴ دقیقه است.
با تهیه این آموزش، میتوانید به همه بخش‌ها و جلسات آن، دسترسی داشته باشید. آموزش‌های مرتبط با آموزش الگوریتم چرخه آب برای حل مسائل بهینه سازی آموزش الگوریتم بهینه سازی شیرمورچه و پیاده سازی در متلب MATLAB آموزش الگوریتم بهینه سازی شیرمورچه و پیاده سازی در متلب MATLAB آموزش یادگیری عمیق – شبکه های GAN با پایتون آموزش یادگیری عمیق – شبکه های GAN با پایتون آموزش مبانی محاسبات تکاملی و بهینه سازی هوشمند آموزش مبانی محاسبات تکاملی و بهینه سازی هوشمند آموزش الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری GWO و پیاده سازی در متلب MATLAB آموزش الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری GWO و پیاده سازی در متلب MATLAB راهنمای سفارش آموزش‌ها
آیا می دانید که تهیه یک آموزش از فرادرس و شروع یادگیری چقدر ساده است؟ help (راهنمایی بیشتر +) در مورد این آموزش یا نحوه تهیه آن سوالی دارید؟
با شماره تلفن واحد مخاطبین ۵۷۹۱۶۰۰۰ (پیش شماره ۰۲۱) تماس بگیرید. - تمام ساعات اداری با ما مکاتبه ایمیلی داشته باشید (این لینک). - میانگین زمان پاسخ دهی: ۳۰ دقیقه
تضمین کیفیت
کیفیت این آموزش توسط فرادرس تضمین شده است. در صورت عدم رضایت از آموزش به انتخاب شما:
۱۰۰ درصد مبلغ پرداختی در حساب کاربری شما شارژ میشود.
۷۰ درصد مبلغ پرداختی به حساب بانکی شما بازگشت داده میشود.
توضیحات بیشتر Warranty آموزش‌های پیشنهادی برای شما آموزش الگوریتم بهینه سازی شیرمورچه و پیاده سازی در متلب MATLAB آموزش الگوریتم بهینه سازی شیرمورچه و پیاده سازی در متلب MATLAB آموزش یادگیری عمیق – شبکه های GAN با پایتون آموزش یادگیری عمیق – شبکه های GAN با پایتون آموزش مبانی محاسبات تکاملی و بهینه سازی هوشمند آموزش مبانی محاسبات تکاملی و بهینه سازی هوشمند آموزش الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری GWO و پیاده سازی در متلب MATLAB آموزش الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری GWO و پیاده سازی در متلب MATLAB آموزش پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون Python – مقدماتی آموزش پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون Python – مقدماتی آموزش الگوریتم گروه میگوها و پیاده سازی در متلب MATLAB آموزش الگوریتم گروه میگوها و پیاده سازی در متلب MATLAB دیگر آموزش‌های این مدرس آموزش زبان تخصصی مهندسی مکانیک آموزش زبان تخصصی مهندسی مکانیک آموزش مقاومت مصالح در زبان تخصصی مهندسی مکانیک (رایگان) آموزش مقاومت مصالح در زبان تخصصی مهندسی مکانیک (رایگان) آموزش مکانیک اجسام صلب در زبان تخصصی مهندسی مکانیک (رایگان) آموزش مکانیک اجسام صلب در زبان تخصصی مهندسی مکانیک (رایگان) نظرات تاکنون ۹ نظر ثبت شده است. علیرضا ۱۴۰۲/۰۴/۳۱ برای پروژه پایانی تهیه کردم. مدرس به شدت مسلط بودند. مطالب بسیار روان و خوب ارائه شد.ممنونم از شما. رضا azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
تضمین کیفیت دانشگاهی و تخصصی نگارش آکادمیک مهندسی برق مهندسی مکانیک مهندسی عمران تحقیق در عملیات مهندسی کامپیوتر آمار و احتمالات علوم اقتصادی موارد بیشتر... برنامه‌نویسی اندروید پی اچ پی (PHP) پایتون (Python) جاوا (Java) برنامه‌نویسی C وردپرس HTML و CSS آموزش‌های متلب موارد بیشتر... یادگیری ماشین داده‌کاوی و یادگیری ماشین هوش مصنوعی شبکه‌های عصبی الگوریتمهای تکاملی بهینهسازی هوشمند سری‌های زمانی مدل‌سازی و تخمین نرم افزارهای کاربردی مهارت‌های ICDL طراحی و گرافیک میکروکنترلر مهندسی کامپیوتر برنامه نویسی R Illustrator azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
سازمان علمی و آموزشی فرادرس، قدیمی‌ترین و بزرگترین پلتفرم آموزش آنلاین ایران است که طی بیش از یک دهه فعالیت خود، بالغ بر ۲۱,۰۰۰ ساعت آموزش آنلاین، در قالب بیش از ۵,۷۰۰ عنوان آموزشی علمی، مهارتی و کاربردی، منتشر کرده‌است. مشاهده بیشتر
گون، دروس رسمی دبیرستان و پیش دانشگاهی، آموزش‌های دانش‌آموزی و نوجوانان، آموزش زبان‌های خارجی، مهندسی برق، الکترونیک و رباتیک، مهندسی کنترل، مهندسی مکانیک، مهندسی شیمی، مهندسی صنایع، مهندسی معماری و مهندسی عمران، بستری را فراهم کرده‌است تا افراد با شرایط مختلف زمانی، مکانی و جسمانی، بتوانند با بهره‌گیری از آموزش‌های با کیفیت، به‌روز و مهارت‌محور، همواره به یادگیری بپردازند.
شما هم با پیوستن به جمع بزرگ و بالغ بر یک‌و‌نیم میلیون نفری دانشجویان و دانش‌آموزان فرادرس و با بهره‌گیری از آموزش‌های آن، میتوانید تجربه‌ای متفاوت از علم و مهارت‌آموزی داشته باشید. تمامی آموزش‌ها و خدمات این وب‌سایت، حسب مورد، دارای مجوزهای لازم از مراجع مربوطه هستند.
رداخت هزینه اندکی نمونه پروژه های آماده را دریافت نمایید و برای پروژه های درسی خود از آنها ایده گرفته و پروژه های درسی را به نحو احسن به پایان رسانید. امکان درخواست پروژه های جدید هم مهیا می باشد. پروژه ها عموما مربوط به رشته های مهندسی است. این سایت در راستای اهدافش در دو بخش کلی کامپیوتر و عمران دسته بندی شده است. جهت انجام پروژه های خود میتوانید از طریق گفتگوی زنده سایت (پایین سمت راست)سفارش دهید. الگوریتم چرخه آب (پیاده سازی و توضیح کامل الگوریتم) الگوریتم چرخه آب (پیاده سازی و توضیح کامل الگوریتم)
الگوریتم چرخه آب
Water Cycle Algorithm
پیاده سازی در متلب (MATLAB) به همراه توضیح کامل فارسی خود الگوریتم و پارامترهای استفاده شده برای الگوریتم در نرم افزار وورد (Word) و مقاله اصلی این الگوریتم. azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
کافه پروژه آماده انجام پروژه های الگوریتم علف هرز شما عزیزان توسط بهترین مجریان الگوریتم علف هرز کشور می باشد.شما در پلتفرم کافه پروژه میتوانید پروژه الگوریتم علف هرز خود را بصورت آنلاین سفارش دهید و منتظر باشید تا بهترین مجریان سایت برای کار شما پیشنهاد قیمت دهند.راحتی کار در کافه پروژه این است که شما میتوانید سفارش انجام پروژه الگوریتم علف هرز خودتون رو بصورت مستقیم و با مجریان سایت در میان بگذارید.قابلیت چت آنلاین و پیام فوری در سایت ما به شما این امکان را می دهد که سریع بتوانید پروژه الگوریتم علف هرز خود را به مجری مدنظر بسپارید و به دلیل تعامل دائمی با مجری یک کار با کیفیت الگوریتم علف هرز تحویل بگیرید. همین حالا پروژه خودتون رو ایجاد کنید! کافیه کلیک کنید و ثبت نام کنید... معرفی الگوریتم علف هرز
الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم یا Invasive Weed Optimization (به اختصار IWO)، یک نوع الگوریتم بهینه سازی هوشمند و تکاملی است، که با الهام از روند تکثیر، بقا و تطبیق پذیری علف های هرز، ایجاد و ابداع شده است.انجام پروژه الگوریتم علف هرز سیستم پرداخت امن کافه پروژه برای انجام پروژه های الگوریتم علف هرز
در کافه پروژه به دلیل اینکه همه پرداخت ها داخل سایت انجام می شود و هزینه پروژه الگوریتم علف هرز به حساب مجری کار تا زمان تایید و رضایت کارفرما واریز نمیگردد.
سیستم پرداخت امن کافه پروژه و همچنین داشتن نماد اعتماد الکترونیک و ثبت در ستاد ساماندهی سایت های اینترنتی این اطمینان را به شما می دهد که با خیال راحت اقدام به پرداخت هزینه برای انجام پروژه الگوریتم علف هرز خود نمایید. کافه پروژه، بزرگترین سایت انجام پروژه الگوریتم علف هرز به صورت آنلاین و فریلنسری
بسیاری از شغل های امروزی به صورت مجازی و آنلاین و با استفاده از ابزار های الکترونیک و ارتباطی انجام میشوند که دامنه این نوع کار ها، روز به روز گسترده تر میشود.لزوم کار به صورت مجازی و اینترنتی باعث شده است که مجری پروژه الگوریتم علف هرز نیاز به حضور در مکان خاصی نداشته باشد و میتواند از هر جایی، انجام پروژه ها را بر عهده بگیرد.این پروژه ها معمولا گسسته هستند و شرکت ها به صورت دائم به آنها نیاز ندارند که یک فرد را برای همیشه استخدام کنند.به این افراد اصطلاحا آزاد کار، فریلنسر و گاها نیروی دورکار گفته میشود.در کافه پروژه هزاران مجری متخصص نرم افزار الگوریتم علف هرز مشغول به کارند که هرروز به تعدادشان افزوده می شود و کافرمایان عزیز می توانند انجام پروژه الگوریتم علف هرز خود را به یکی از این مجریان بسپارند. کافه پروژه؛رابط تقاضا و اجرا در انجام پروژه های الگوریتم علف هرز azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
این گونه سبک شغلی، چگونه شرکت ها و کارفرمایان با نیروی متخصص در زمینه های گوناگون، ارتباط برقرار کنند؟تیم ما به عنوان یک کارآفرین اینترنتی، به کمک کارفرمایان گرامی آمده است و واسط بین کارفرما و مجری شده است.اگر کارفرمای پروژه الگوریتم علف هرز هستید به راحتی میتوانید در زمینه های شغلی مختلف، پروژه الگوریتم علف هرز سفارش دهید و همزمان قیمت گذاری کنید.میتوانید از سمت مجریان پروژه پیشنهاد برای انجام پروژه الگوریتم علف هرز دریافت کنید و همزمان میتوانید امتیاز مجریان و نمونه کار های آنها را مشاهده کنید .تا با اطمینان خاطر، بهترین فرد را برای انجام سفارش الگوریتم علف هرز خود، انتخاب کنید
بخش زیادی از پروژه های انجامی در سایت ما پروژه های الگوریتم علف هرز هست.مجریان زیادی در این حوزه در سایت مشغول به فعالیت هستند که با توجه به پروژه های انجام شده الگوریتم علف هرز آنها میتوانید برای همکاری با آنها اقدام نمایید. سایت فریلنسینگ کافه پروژه به بیزینس الگوریتم علف هرز شما کمک میکند
افراد زیادی به عنوان فریلنسر الگوریتم علف هرز در سایت ما مشغول فعالیت هستند، افرادی با توانایی ها، استعداد ها و حرفه های مختلف که در زمینه های مربوط به شغلشان، ماهر و مجرب هستند، افرادی که هر کدام خلاقیت و تفکر منحصر به فرد خودشان را دارند و بنابراین دنیای بینهایتی از چیزهای ممکن را به وجود می آورند.
لازم نیست همه کار ها را شما انجام دهید فقط کافی است شروع به سفارش پروژه الگوریتم علف هرز برای کسب و کارتان کنید و خواهید دید در تمام مواردی که شما نیاز به انجام یک پروژه الگوریتم علف هرز دارید، افراد متخصص الگوریتم علف هرز در این کار به کمک شما می آیند و بهترین نتیجه را به شما ارائه میدهند.
*چرا میتوانید تجربه بی نظیری به عنوان یک کارفرمای پروژه الگوریتم علف هرز ، با ما داشته باشید؟
۱-محدودیتی در اندازه و حجم پروژه الگوریتم علف هرز شما وجود ندارد؛از نوشتن یه برنامه کوچک الگوریتم علف هرز تا انجام سفارش پروژه های برنامه نویسی بزرگ و پیچیده را با بهترین کیفیت انجام میدهیم.
۲-افراد مختلف، استعداد های گوناگون:زمینه های بسیار زیادی برای ثبت پروژه الگوریتم علف هرز وجود دارد و در هر زمینه افراد زیادی آماده انجام سفارش شما هستند.وجود مجریان پروژه الگوریتم علف هرز بصورت متعدد باعث میشود خیالتان از بابت کیفیت کار راحت شود، چرا که همواره میتوانید بهترین فریلنسر را برای انجام سفارش الگوریتم علف هرز در هر زمینه، انتخاب کنید.
۳-هزینه های مناسب پروژه الگوریتم علف هرز و سیستم پرداخت آنلاین مطمئن
چگونه به عنوان کارفرمای پروژه الگوریتم علف هرز ، فعالیت خود را آغاز کنم؟
ابتدا پروژه الگوریتم علف هرز خود را با ذکر عنوان آن و انتخاب زمینه شغلی، ایجاد کنید و در توضیحات، آنچه که نیاز دارید را همراه با جزئیات شرح دهید.بعد از ثبت پروژه الگوریتم علف هرز ، فریلنسر ها برای انجام پروژه الگوریتم علف هرز شما درخواست ارسال میکنند با توجه به رزومه کاری و پروفایل فریلنسر ها و همچنین کار های انجام شده توسط آنها، بهترین فریلنسر الگوریتم علف هرز را انتخاب کنید. در طول انجام پروژه الگوریتم علف هرز با فریلنسر در ارتباط باشید تا جزئیات کار به بهترین حالت ممکن، انجام شوند. بعد از تحویل پروژه الگوریتم علف هرز خود در صورت رضایت کامل از پروژه انجام شده، میتوانید عملیات پرداخت را به صورت آنلاین انجام دهید و کار شما به اتمام می رسد.
Improved Invasive weed optimization Algorithm (IWO) Based on Chaos Theory for Optimal design of PID controller
شبیه سازی الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز مهاجم بهبود یافته بر اساس تئوری آشوب برای طراحی کنترلکننده PID بهینه
دارای شبیه سازی در محیط ام فایل متلب است.
دارای گزارش ورد 45 صفحه ای و همچنین ویدیو نحوه اجرای برنامه متلب است. azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
در اینجا توضیحاتی از پروژه قرار داده شده. با خرید این محصول فایل های شبیه سازی و گزارش کامل را دریافت خواهید نمود.
شبیه سازی در 6 پوشه مجزا انجام شده است. مطابق شکل 3 مقاله برای تابع sphere , تابع Rastrigin , تابع Griewank و در بخش D مقاله برای تابع EF10 و بخش E مقاله برای تابع EASOM و در بخش 5 مقاله بهینه سازی کنترلر PID قرار گرفته است.
در هر پوشه IWO ساده, IWO بهبود یافته, IWO آشوب , IWO آشوب بهبود یافته وجود دارد. همچنین امکان مقایسه این روش ها با هم نیز وجود دارد.
در فایل گزارش این پروژه کد متلب کامل توضیح داده شده است.
مقدمه:
علف هرز پدیدهای است که به دنبال بهینگی میرود و بهترین محیط را برای زندگی پیدا میکند و به سرعت خودش را با شرایط محیطی وفق میدهد و در برابر تغییرات مقاومت میکند. با در نظر گرفتن این ویژگیها، یک الگوریتم قدرتمند توسعه مییابد. الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز مهاجم (IWO)[1] یک روش بهینهسازی تکاملی مبتنی بر جمعیت است که از رفتار تجمعی علفهای هرز الهام میگیرد. از میان پارامترهای IWO، انحراف استاندارد بطور قابل ملاحظهای بر روی عملکرد الگوریتم اثر میگذارد. بنابراین، نگاشت آشوب میتواند در پارامتر انحراف استاندارد استفاده شود. این امر مبنای توسعه الگوریتم IWO آشوب میباشد. عملکرد روش علف هرز مهاجم آشوب بر روی پنج تابع معیار با استفاده از نگاشت آشوب منطقی مورد بررسی قرار خواهد گرفت. علاوه بر این مسأله تنظیم پارامترهای کنترلکننده PID برای یک موتور DC با استفاده از روش بهبود یافته مورد بحث قرار خواهد گرفت. نتایج آماری بر روی مسائل بهینهسازی نشان میدهند که روش علفهای هرز مهاجم آشوب بهبود یافته نرخ همگرایی سریعتری و دقت بالاتری دارد.
مفاهیم اساسی الگوریتم علفهای هرز مهاجم:
الگوریتم فرا ابتکاری علفهای هرز مهاجم یک الگوریتم بهینهسازی مبتنی بر جمعیت است که مقدار بهینه فراگیر (کلی) یک تابع ریاضی را از طریق قابلیت تقلید و خاصیت تصادفی کلنی علفهای هرز مییابد. علفهای هرز گیاهان مقاومی هستند که رشد تهاجمی آنها تهدید جدی برای محصولات زراعی است. آنها برای تغییرات محیطی بسیار مقاوم و تطبیقپذیرند. بنابراین، با در نظر گرفتن مشخصات آنها یک الگوریتم بهینهسازی مقاوم حاصل میشود. این الگوریتم سعی به تقلید مقاومت، تطبیقپذیری و خاصیت تصادفی تجمع علفهای هرز را دارد. این روش از پدیدهای در کشاورزی بنام کلنیهای علفهای هرز مهاجم الهام میگیرد. مطابق یک تعریف متداول، علف هرز گیاهی است که ناخواسته رشد میکند. اگرچه، اگر همان گیاه در ناحیهای رشد کند که با نیازها و فعالیتهای انسانی در ارتباط باشد ممکن است در برخی نواحی کاربرد و منافعی داشته باشند. در [1] یک الگوریتم بهینهسازی عددی ساده پیشنهاد شده است که الگوریتم بهینهسازی علف هرز مهاجم نام دارد. این الگوریتم ساده اما مؤثر در همگرایی به جوابهای بهینه با استفاده از ویژگیهای پایه مثل کاشت، رشد و رقابت در یک کلنی علف هرز میباشد.
الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز مهاجم آشوب (نامنظم) بهبود یافته:
الگوریتمهای بهینهسازی بر اساس نظریه آشوب از روشهای جستجوی تصادفی استفاده میکنند. این الگوریتمها از الگوریتمهای رقابت تکاملی و الگوریتمهای هوشمند مبتنی بر جمعیت متفاوت هستند. بعلت ماهیت غیر رقابتی نظریه آشوب، جستجوهای کلی در سرعت بیشتری از جستجوهای تصادفی اجرا میشوند که مربوط به احتمالات هستند. بعلاوه تنوع جمعیت بهتر خواهد شد. همچنین اطمینان حاصل میشود که جمعیت اعضا کل ناحیه جستجو را در بر بگیرد. بنابراین، پاسخهای بهینه یا نزدیک به بهینه در میان جمعیت خواهند بود. یکی از نگاشتهای آشوب مشهور، نگاشت آشوب منطقی است. این تابع یک چندجمله ای درجه دوم است.
همگرایی الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم آشوب بهبود یافته:
این مطالعات بر روی نشان دادن قابلیت IWO آشوب بهبود یافته در موقعیت کمینه کلی توابع پیوسته تمرکز دارند. Sphere، Griewank و Rastrigin سه نمونه تابع معیار هستند. ویژگی آنها در شکل 3 نشان داده شده است.
نتایج کمینه سازی تابع Sphere با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته میانگین هزینه ها 0648/0 0434/0 0426/0 0238/0 بهترین هزینه ها 10-16×34/9 0 10-17×78/4 0 بدترین هزینه ها 9138/681 9640/617 1232/376 4613/301
همگرایی روش¬های مختلف برای مقدار بهینه تابع Sphere
همگرایی روشهای مختلف برای مقدار بهینه تابع Sphere
در اینجا فقط یک نمونه از مقایسه و همگرایی روشهای مختلف آورده شد. ترسیم این نمودار برای همه روش ها انجام شده و در گزارش نیز آمده.azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
جدول 9) نتایج کمینه سازی تابع EF10 با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته میانگین هزینه ها 10-4×94/6 10-۵×۲۳/۵ ۱۰-۵×۸۵/۶ 10-۶×۰۲/۵ بهترین هزینه ها 10-7×86/9 ۰ 10-۷×۶۶/۴ ۰ بدترین هزینه ها 0276/0 ۰۲۱۳/۰ ۰۲۷۵/۰ ۰۲۱۸/0
جدول 11) نتایج کمینه سازی تابع EASOM با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته میانگین هزینه ها 8579/2- 8869/2- 8620/2- 8869/2- بهترین هزینه ها 9910/2- 9911/2- 9910/2- 9911/2- بدترین هزینه ها 10-12×50/3- 10-7×48/1- 10-8×13/8- 10-7×48/1-
جدول 13) نتایج بدست آمده از بهترین مقدار تابع هزینه و تنظیم پارامترهای کنترلکننده PID توسط الگوریتمهای IWO مختلف عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته مقدار تابع هدف 96/14 35/14 29/13 28/13 Kp 06/35 71/32 92/46 68/47 Ki 52/98 20/84 100 81/99 Kd 35/9 94/1 73/2 76/2
جدول 14) نتایج مشخصههای پاسخ پله بدست آمده توسط الگوریتمهای IWO مختلف عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته میانگین مربعات خطا 029/0 0059/0 0046/0 0045/0 زمان نشست 0.382 1453/0 1049/0 1034/0 زمان صعود 198/0 0919/0 0660/0 0651/0 فراجهش (اورشوت) 0 0408/0 0 0
میتوان مشاهده نمود که سریعترین پاسخ توسط CIWO2 بدست آمده است. پس بازده این روش در تنظیم پارامتر بهینه کنترلکننده PID تایید میشود.
شبیه سازی در محیط متلب 2020a انجام و اجرا شده است.
نتیجه گیری و پیشنهاد:
نتایج شبیهسازی الگوریتمهای IWO ساده، بهبودیافته، آشوب، و آشوب بهبود یافته برای حل مسائل کمینه سازی توابع معیار و تنظیم پارامترهای کنترلکننده PID نشان دادند که تئوری آشوب و رابطه جدید بهبود الگوریتم میتوانند سرعت همگرایی الگوریتم را بیشتر کنند. بنابراین، اثربخشی روش IWO آشوب بهبود یافته تأیید میشود.
[1] A. R. Mehrabian, C. Lucas, 2006. A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization. Ecol. Inf. 1 (4), 355–366.
[2] M. Misaghi, M Yaghoobi, 2019. Improved invasive weed optimization algorithm (IWO) based on chaos theory for optimal design of PID controller, Journal of Computational Design and Engineering. الگوریتم بهینه سازی علف های هرز IWO با نرم افزار متلب الگوریتم بهینه سازی علف های هرز IWO
در این بخش پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی علف های هرز IWO را در نرم افزار متلب همراه با کامنت گذاری کدها آماده کردیم که یکی الگوریتم های فراابتکاری قوی و با الهام از تکثیر و رشد علف های هرز در طبیعت می باشد. الگوریتم IWO در سال ۲۰۰۶ در مقاله A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization توسط لوکاس و محرابیان ارائه شده است. در ادامه به معرفی الگوریتم علف های هرز پرداخته و آن را با دیگر الگوریتم های هوشمند مقایسه می کنیم. معرفی الگوریتم علف های هرز IWO
در صنعت کشاورزی یکی از مشکلات مهم بوجود آمدن علف های هرز می باشد، علف های هرز با رشد تهاجمی خود به گیاهان دیگر آسیب می رساند، از این رو با ثبت ویژگی های آن ها الگوریتم بهینه سازی قدرتمند و هوشمند ساخته شده است که آن را به اختصار IWO می نامیم. میزان بهره وری و اثر بخشی و همچنین امکان سنجش الگوریتم IWO با جزئیات، با استفاده از مجموعه ای از توابع چند بعدی معیار آنالیز می گردد. مقایسه الگوریتم علف های هرز با دیگر الگوریتم های هوشمند
در مقاله ایی که در سال ۲۰۰۶ و توسط لوکاس و محرابیان برای الگوریتم بهینه سازی علف های هرز IWO ارئه شده است، آن را در شبیه سازی های مختلف با سایر الگوریتم های فرا ابتکاری یا الگوریتم های تکاملی همچون الگوریتم جهش قورباغه (SFLA)، الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO)، الگوریتم ممتیک (Memetic Algorithms) و الگوریتم ژنتیک (GA) مقایسه شده که شبیه سازی مقاله نسخه ای از الگوریتم علف های هرز گسسته برای حل مسئله فروشنده دوره گرد با متلب ، عنوان پروژه ای است که در این ساعت از وب سایت مطلب دی ال برای کاربران عزیز آماده کرده و به منظور دانلود قرار داده ایم.در ادامه توضیحات کاملتری در مورد مقاله ”A Discrete Invasive Weed Optimization Algorithm for Solving Traveling Salesman Problem ” و شبیه سازی آن آورده شده است. شبیه سازی مقاله نسخه ای از الگوریتم علف های هرز گسسته برای حل مسئله فروشنده دوره گرد با متلب مسئله فروشنده دوره گرد
مسئله فروشنده دوره گرد یکی از مسائل پایه در ارزیابی الگوریتم هایی است که روی گراف کار میکنند. هدف این مسئله سنجش کارایی روشهای بهینه سازی مختلف است. این مسئله از دسته مسائل Np-Hard بوده و الگوریتمی که به روشهای معمولی بخواهد راه حلی برای این مسئله ارائه دهد دارای مرتبه زمانی فاکتوریل است. بر همین اساس بسیاری از محققان از روشهای فراابتکاری برای حل این مسئله استفاده میکنند. الگوریتم‌هایی مثل الگوریتم ژنتیک ، الگوریتم بهینه سازی اجتماع ذرات و غیره نمونه‌ای از این الگوریتمها هستند.
همچنین بخوانید: مقایسه الگوریتم کلونی مورچگان و الگوریتم پریم در مسئله فروشنده دوره گرد مقاله نسخه ای از الگوریتم علف های هرز گسسته برای حل مسئله فروشنده دوره گرد
حال مقاله مذکور نیز روشی برای حل این مسئله به کمک الگوریتم بهینه سازی علف های هرز یا IWO ارائه نموده است. با توجه به اینکه نسخه اصلی IWO برای مسائل پیوسته کاربرد دارد، این مقاله با ارائه یک ایده، IWO گسسته یا DIWO را ارائه داده است. همچنین برای بهینه تر شدن جواب از روشهای بهینه سازی ۲-Opt و ۳-Opt نیز استفاده شده است. روند کلی به صورت زیر بوده است:
ارائه روشی برای نمایش عامل‌های (علفهای هرز) در الگوریتم پیشنهادی اجرای الگوریتم DIWO جهت بهینه سازی مسئله TSP اجرای روشهای ۲_opt و ۳-Opt جهت بهبود جوابهای خروجی الگوریتم بهینه سازی علف هرز گسسته azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
در صفحات ۵ و ۶ مقاله روش پیشنهای به خوبی جهت گسسته‌سازی IWO و ارائه DIWO شرح داده شده است. (در ادامه می توانید مقاله نسخه ای از الگوریتم علف های هرز گسسته برای حل مسئله TSP را به صورت مستقیم از وب سایت مطلب دی ال دانلود نمایید).
همچنین بخوانید: سورس کد مسئله TSP با الگوریتم شبیه سازی تبرید در متلب
محققان و برنامه نویسان زبان متلب گروه MATLABDL ضمن پیاده سازی روش پیشنهادی در این مقاله ، توانایی بهبود و ارائه انواع روشهای دیگر را نیز دارند. پیاده سازی های مذکور در اسرع وقت و به صورت دقیق صورت خواهد گرفت.
عنوان مقاله به انگلیسی : A Discrete Invasive Weed Optimization Algorithm for Solving Traveling Salesman Problem عنوان مقاله به فارسی: نسخه ای از الگوریتم علف های هرز گسسته برای حل مسئله فروشنده دوره گرد بهینهسازی علفهای هرز مهاجم (IWO[۱])، یک الگوریتم فرا ابتکاری مبتنی بر جمعیت است که از رفتار توزیع پذیری کلونی علفهای هرز در یک اکوسیستم، الهام گرفته شده‌است. علفهای هرز، به دلیل تمایل به رشد و تولیدمثل سریع و سرزده، همیشه یک چالش جدی در کشاوزی بوده است، که نتیجه آن، تاثیر منفی بر عملکرد رشد مطلوب گیاهان زراعی است. علفهای هرز با تطبیق دادن خود با محیط بر توانایی خود برای زنده ماندن در آن محیط را می افزایند.
با توجه به ویژگیهای مذکور علفهای هرز، الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز مهاجم (IWO)، برای اولین بار توسط مهرابیان[۲] و لوکاس[۳] در سال ۲۰۰۶ توسعه داده شد.
در الگوریتم IWO، هر واحد علف هرز، نشان‌دهنده یک راه‌حل ممکن در مسئله بهینهسازی است و برازندگی یک علف هرز، به معنی برازندگی راه‌حلی است که با آن علف نمایش داده میشود. الگوریتم IWO، یک الگوریتم تکرار‌شونده است. هنگامی که یک دانه تولید میشود فرض براین است که فورا رشد کرده و به یک علف هرز تبدیل می شود. زمانی که تمام علف‌ها، فرآیند تولید دانه جدید را تکمیل کردند مرحله حذف رقابتی شروع میشود. تمام علفهای هرز تازه تولید شده شامل کلونی علف‌ها خواهد بود تا زمانی که تعداد علف‌ها هرز در کلونی از حداکثر تعداد مجاز علفهای هرز در کلونی کمتر است. زمانی که تعداد علفهای هرز در کلونی (تجمع) به رسید، تنها علف هرز بهتر از بین علف علفهای موجود و علفهای تازه تولید شده در کلونی باقی می مانند. بعد از اتمام مرحله حذف رقابتی، تکرار دیگر الگوریتم IWO شروع میشود. این فرآیند تکرار میشود تا زمانی شرط توقف الگوریتم IWO ارضا شود. در ادامه کد متلب این الگوریتم به همراه مقاله پایه آن را می توانید دانید کنید.
IWO Matlab Codes
[۱] Invasive Weed Optimization
[۲] Mehrabian
[۳] Lucas
مسئله فروشنده دوره‌گرد چندگانه(mTSP)، تعمیم مسئله فروشنده دوره‌گرد (TSP) است که در آن، بیش از یک فروشنده برای هر شهر وجود دارد به طوری که هر شهر باید دقیقا یکبار و فقط با یکی از فروشنده‌ها ملاقات شود. مسئله mTSP میتواند به طیف گسترده‌ای از مسائل مسیریابی و زمان‌بندی توسعه داده شود. برای این مسئله، دو تابع هدف متفاوت در نظر گرفته میشود. تابع هدف اول، مجموع مسافت طی شده توسط همه فروشندگان را کمینه میکند، در حالی که تابع هدف دوم، بیشترین مسافت طی شده توسط هر کدام از فروشنده‌ها را کمینه میکند در پایین ما کد متلب حل مسئله فروشنده چنگانه را با استفاده از الگوریتم علف های هرز مهاجم گذاشتیم که در آن علاوه بر کدها، مقالات پایه و بیس گنجانده شده است که در پیاده سازی از این مقالات کمک گرفته شده است: انجام پروژه متلب پایتون الگوریتم IWO علف های هرز
انجام پروژه های دانشجویی با نرم افزار متلب دکتری و کارشناسی ارشد
انجام پروژه matlab نرم افزار matlab انجام پروژه های دانشجویی شبیه سازی دانشگاهی برنامه نویسی کدنویسی matlab مطلب با کمترین هزینه رایگان مجانی بهترین کیفیت کمترین زمان لیسانس فوق لیسانس فوق دیپلم کاردانی کارشناسی ارشد دکتری مهندس صنایع کامپیوتر هوش مصنوعی عمران برق مکانیک مدیریت حسابداری موضوع بهترین زمان هزینه قیمت کیفیت لیسانس فوق لیسانس پروپوزال پرپوزال پوروپوزال سمینار آموزش تهران کرج قزوین مشهد اصفهان رشت مازندران تنها سایت تخصصی بدون واسطه با آموزش حضوری و فیلم آموزشی های هرز مهاجم iwo
الگوریتم علف های هرز مهاجم IWO یک الگوریتم فراابتکاری الهام گرفته از طبیعت می باشد.که از ایده پخش و تکثیر علف های هرز الهام گرفته شده است. این الگوریتم توسط علیرضا محرابیان و دکتر لوکاس در سال 2006 معرفی شده است.
الگوریتم علف های هرز مهاجم iwo
الگوریتم علف های هرز مهاجم، بر اساس تئوری انتخاب R و K عمل میکند. علف های مصنوعی یا همان راه حل ها، در شروع الگوریتم از سیاست انتخاب R استفاده میکنند و به تدریج استراتژی خود را به استراتژی انتخاب K تغییر میدهند.
در آغاز برخی از جنبه های زیست شناسی و محیط زیست علف های هرز را مروز خواهیم کرد.
علف هرز چیست و چه اهمیتی دارد؟
یک گیاه را علف هرز می نامند اگر در هر منطقه جغرافیایی مشخص، جمعیت آنها مستقل از اینکه بشر چگونه برای ریشه کن کردن آنها تلاش کرده باشد افزایش می یابد و گسترش پیدا میکنند.جالبترین ویژگی علف های هرز که در حال حاضر به یک باور رایج در زراعت تبدیل شده است این است که “علف های هرز همیشه برنده اند”.
در ادامه در فایل آموزشی الگوریتم علف های هرز مهاجم iwo ، که برای شما آماده کرده ایم موارد زیر نیز بحث شده است:
– شبیه سازی رفتار علف های هرز
– مراحل اجرای الگوریتم بهینه سازی علف های هرز
– جزییات گام های الگوریتم بهینه سازی علف هرز
– اجزا و پارامترهای الگوریتم بهینه سازی علف هرز
– فلوچارت الگوریتم علف های هرز
– شبه کد الگوریتم علف های هرز
فلوچارت الگوریتم علف های هرز
فلوچارت الگوریتم علف های هرز پیاده سازی گام به گام الگوریتم بهینه سازی علف های هرز در محیط متلب :
پس از تشریح مفاهیم الگوریتم علف های هرز مهاجم iwo ، این الگوریتم را در نرم افزار متلب پیاده سازی کرده ایم و به همراه کد متلب الگوریتم علف های هرز یک فایل شامل توضیحات همه مراحل کد برای شما آماده کرده ایم تا به فهم لازم از کد برسید و بتوانید در صورت نیاز کد را برای حل مسائل خود تغییر دهید.
جهت دریافت فایل متنی آموزش الگوریتم علف های هرز، و کد متلب الگوریتم علف های هرز، اقدام کنید
این بسته آموزشی (الگوریتم علف های هرز مهاجم iwo) را تنها با هزینه 5 هزارتومان دریافت کنید.
جهت دریافت فایل توضیحات خط به خط کد الگوریتم علف های هرز از لینک زیر اقدام فرمایید
لینک به زودی فعال خواهد شد.
جهت انجام پروژه و حل مسائل مختلف با الگوریتم علف های هرز ، و انجام کد نویسی های مختلف با الگوریتم علف های هرز با ما تماس بگیرید. الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز یک الگوریتم بهینهسازی عددی، الهام گرفته از رشد علفهای هرز میباشد. این الگوریتم در سال 2006 توسط محرابیان و لوکاس در قالب مقاله‌ای پیشنهاد شد. علفهای هرز گیاهانی هستند که رشد هجوم آورنده و شدید آنها تهدید مهمی برای گیاهان زراعی محسوب میشود. علفهای هرز بسیار پایدار و تطابق پذیر در مقابل تغییرات محیط میباشد. بنابراین با الهام گرفتن و شبیهسازی خصوصیات آنها میتوان به یک الگوریتم بهینهسازی قوی رسید.
کد متلب الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO
آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO
در این محصول یک فایل آموزشی ورد در خصوص آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO و نیز کد متلب این الگوریتم به دوستان تقدیم می گردد دسته: دسته بندی نشده, مقالات شبیه سازی شده با متلب برچسب: آموزش الگوریتم, الگوریتم علفهای هرز در متلب Share توضیحات [kkstarratings] آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز یک الگوریتم بهینهسازی عددی، الهام گرفته از رشد علفهای هرز میباشد. این الگوریتم در سال 2006 توسط محرابیان و لوکاس در قالب مقاله‌ای پیشنهاد شد. علفهای هرز گیاهانی هستند که رشد هجوم آورنده و شدید آنها تهدید مهمی برای گیاهان زراعی محسوب میشود. علفهای هرز بسیار پایدار و تطابق پذیر در مقابل تغییرات محیط میباشد. بنابراین با الهام گرفتن و شبیهسازی خصوصیات آنها میتوان به یک الگوریتم بهینهسازی قوی رسید. کد متلب الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO
آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO
در این محصول یک فایل آموزشی ورد در خصوص آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO و نیز کد متلب این الگوریتم به دوستان تقدیم می گردد 0/5 (0 دیدگاه) الگوریتم علف هرز مهاجم آموزش نرم افزار الگوریتم علف هرز مهاجم نرم افزار الگوریتم علف هرز مهاجم الگوریتم علف هرز مهاجم آموزش تحلیل الگوریتم علف هرز مهاجم آموزش روش الگوریتم علف هرز مهاجم حل مثال الگوریتم علف هرز مهاجم آموزش مجازی بستری برای یادگیری آنلاین است. برای کسب اطلاعات به کانال تلگرام آموزش مجازی عضو شوید تشخصی و طبقه بندی علف های هرز و علف محصول با استفاده از متلب پردازش تصویر پیاده سازی الگوریتم علف های هرز IWO با نرم افزار MATLAB
الگوریتم علف های هرز IWO با نرم افزار MATLAB را به همراه کامنت گذاری کدها آماده کرده ایم که یک الگوریتم فرا ابتکاری قدرتمند با الهام از تکثیر و رشد علف های هرز در طبیعت است. الگوریتم IWO اولین بار از سوی لوکاس و محرابیان در سال ۲۰۰۶ در مقاله ای با عنوان A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization معرفی شد. الگوریتم علف های هرز IWO:
علف های هرز گیاهانی هستند که رشد تهاجمی آنها یک تهدید جدی در کشاورزی است. علف های هرز از نظر رشد بسیار قوی بوده و در محیط زیست با تغییرات سازگاری دارند. از این رو، ثبت خاصیت آنها باعث بوجود آمده یک الگوریتم بهینه سازی قدرتمند می شود که آن را الگوریتم IWO یا بهینه سازی علف های تهاجمی می نامیم. بوسیله مجموعه ای از توابع چند بعدی معیار، بهره وری و اثر بخشی و همینطور امکان سنجی الگوریتم IWO با جزئیات تست و آنالیز شده است. azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
توضیحات بیشتر و مشاهده فیلم اجرایی از پیاده سازی الگوریتم علف های هرز IWO با MATLAB در ادامه مطلب. مقایسه الگوریتم IWO با دیگر الگوریتم های هوشمند:
در مقاله ای که برای الگوریتم علف های هرز IWO ارائه شده است، نویسنده (لوکاس و محرابیان در سال ۲۰۰۶) در شبیه سازی آن را با دیگر الگوریتم های تکاملی یا فرا ابتکاری نظیر الگوریتم ژنتیک (Genetic algorithm – GA)، ممتیک (Memetic Algorithms – MA)، بهینه سازی ازدحام ذرات (Particle swarm optimization – PSO) و الگوریتم جهش قورباغه (Shuffled Frog Leaping Algorithm – SFLA) مقایسه کرده است که می توانید با مراجعه به مقاله نتایج آن را مشاهده نمائید.
الگوریتم IWO به منظور یافتن یک راه حل برای یک مسئله مهندسی نیز مورد استفاده قرار گرفته می شود و یک بهینه سازی، پیکربندی و کنترلر قوی می باشد. نتایج به دست آمده از شبیه سازی مقاله این الگوریتم نشان می دهد که IWO بهتر از نتایج حاصل از روش های دیگر است. بنابراین عملکرد الگوریتم علف های هرز IWO برای تمام توابع آزمون مطلوب بوده است.
مشاهده ویدئو در این باره جزئیات محصول قیمت : ۶۰,۰۰۰ تـــــومان کد محصول : 17632 توضیحات : کدها داری کامنت گ الگوریتم علف های هرز یا Invasive Weed Optimization یا IWO یکی از الگوریتم های برجسته در حل مسائل بهینه سازی می باشد. این الگوریتم را می توان با استفاده از تمهیدات خاص در شرایط گسسته ، پیوسته و باینری بکار برد و نتایج بسیار عالی از آن بدست آورد. الگوریتم علف های هرز در روش بهینه سازی از عملکرد رشد علف های هرز در طبیعت الهام گرفته است. این الگوریتم در سال۲۰۰۶ توسط محرابیان و لوکاس ارایه گردید. در طبیعت علف های هرز رشدی شدید دارند و این رشد شدید تهدیدی جدیدی برای گیاهان مفید می باشد. یکی از ویژگی های مهم علف های هرز پایداری و تطابق پذیری بسیار بالای آن ها در طبیعت می باشد که این ویژگی مبنای بهینه سازی در الگوریتم IWO قرار گرفته است.
الگوریتم فراابتکاری علفهای هرز یکی از الگوریتمهای بهینهسازی جدید و توانمند است که بر اساس تقلید از قابلیت تطابق‌پذیری و تصادفی بودن کولونی علفهای هرز، بهینه عمومی یک تابع ریاضی را پیدا میکند. تاکنون بررسی مدونی در خصوص تاثیر پارامترهای این الگوریتم بر عملکرد آن (کیفیت جواب و زمان محاسباتی) انجام نشده است.
برررسی چند مقاله و پایان نامه فارسی:
حل مسئله تخصیص نمایی با استفاده از الگوریتم بهینه سازی علف های هرز:
در این مقاله یک الگوریتم جدید قدرتمند با الهام از تکثیر و رشد علف های هرز جهت حل مسئله معروف تخصیص نمایی که از کاربرد بسیار زیادی در حوزه های مختلف نظیر چیدمان کارخانه، چیدمان ماشین آلات و … برخوردار است، به کار گرفته شده است. مجموعه ای از مسائل عددی مرجع از منبع مربوط به این مسئله مشهور انتخاب و کارایی الگوریتم از طریق آن در مقایسه با الگوریتم های قبلی مشابه مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج نشان دهنده اینست که این الگوریتم نتایج بهتری را در مقایسه الگوریتم های قبلی خصوصا با افزایش ابعاد مسئله ارائه می دهد
بهبود عملکرد الگوریتم علفهای هرز (Invasive Weed Optimization) در حل مسائل بهینهسازی تولید با بکارگیری روش طراحی آزمایشات
الگوریتم فراابتکاری علف های هرز یکی از الگوریتمهای بهینه سازی جدید و توانمند است که بر اساس تقلید از قابلیت تطابق پذیری و تصادفی بودن کولونی علف های هرز، بهینه عمومی یک تابع ریاضی را پیدا می کند. تاکنون بررسی مدونی در خصوص تاثیر پارامترهای این الگوریتم بر عملکرد آن (کیفیت جواب و زمان محاسباتی) انجام نشده است. بعلاوه عملکرد الگوریتم علف های هرز در حل مسائل برنامه ریزی تولید تا به حال بررسی نگردیده است. هدف اصلی این تحقیق تعیین سطوح بهینه پارامترهای تنظیمی الگوریتم IWO در حل … azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
ارائه الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز جهت حل مساله انتخاب سبد سرمایه گذاری
نحوه تخصیص سرمایه دردارایی های مختلف از جمله مسائل تصمیم گیری مهم پیشروی سرمایه گذاران می باشد نخستین مساله انتخاب سبد سرمایه پرتفوی توسط مارکویتز دردهه پنجاه ارایه گردید که به مدل میانگین واراینس معروف بوده که با درنظرگرفتن تنها دو محدودیت بازده و بودجه به دنبال مینیمم سازی واریانس پرتفوی می باشد حل مدل کوادراتیک مارکویتز مرکز کارای سرمایه گذاری را به عنوان مجموعه جواب برای سرمایه گذاران به دنبال دارد درسالهای اخیر معرفی سایر محدودیت های کاربردی منجر به توسعه مدل اولیه مارکویتز گردیده اند درتحقیق پیشرو مدلی نوین جهت بهینه سازی پرتفوی ارایه گردیده است که علاوه برمجاز شمردن فروش استقراضی برخی محدودیت های کاربردی بازار سرمایه نیز به مدل تحمیل گردیده است با توجه به پیچیدگی محاسباتی مدل پیشنهادی دراندازه های نسبتا بزرگ الگوریتم فراابتکاری بهینه سازی علفهای هرز به عنوان روش حل انتخاب گردیده است
ترکیب جدیدی از سیستم استنتاج فازی و الگوریتم علفهای هرز به منظور بازآرایی همزمان با جایابی و تعیین ظرفیت بهینه تولیدات پراکنده در شبکه‌های توزیع
در این مقاله یک روش بهینهسازی ترکیبی به منظور بازآرایی و تخصیص مناسب تولیدات پراکنده در فیدرهای شبکه توزیع برق ارائه شده است. اهداف این بهینه سازی، کاهش تلفات، بهبود پروفیل ولتاژ و افزایش تعادل بار در شبکه توزیع می‌باشند. از الگوریتم علفهای هرز جهت تعیین آرایش بهینه شبکه توزیع همراه با تعیین مکان و ظرفیت مناسب برای واحدهای تولید پراکنده استفاده شده است. به منظور بهبود توانایی این الگوریتم از تئوری فازی بهره گرفته شده تا مسئله بهینهسازی چند منظوره به مسئله بهینهسازی تک هدفه تبدیل شود. شبکه توزیع ۳۳ باسه جهت ارزیابی روش پیشنهادی در هر سه بار نامی، سبک و سنگین مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج به دست آمده نشان میدهد که روش پیشنهادی، در بهبود هر سه شاخص مورد آزمایش، عملکرد قابل قبولی داشته و نیز در مقایسه با الگوریتمهای دیگر مانند الگوریتم بهینهسازی غذایابی و الگوریتم ژنتیک موفق‌تر عمل نموده است.
پیش‌بینی قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز
بورس اوراق بهادار یکی از اجزای مهم بازارهای مالی میباشد. اولین و مهم ترین عاملی که در اتخاذ تصمیمات سرمایه گذاری در بورس اوراق بهادار فراروی سرمایه گذار قرار دارد، عامل قیمت سهام است لذا هدف از این تحقیق پیش بینی قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از الگوریتمهای بهینه سازی علف های هرز و ازدحام ذرات میباشد. الگوریتمهای فوق برای یافتن وزن‌های بهینه در مدل اتورگرسیو به‌کار برده شد. به منظور تعیین جامعه آماری از داده های شرکت پتروشیمی آبادان از تاریخ ۱۳۹۱/۱۱/۱۴ الی۱۳۹۲/۱۲/۲۸ استفاده گردید. همچنین جهت آموزش مدل، از ۸۰ درصد داده‌ها استفاده شد و پس از طراحی مدل در محیط نرم‌افزار اکسل ، ۲۰ درصد داده‌ها توسط مدل پیش‌بینی شد. نتایج حاصل این تحقیق نشان داد که میانگین قدرمطلق درصد خطا، میانگین قدر مطلق خطاو میانگین مجذور خطا در الگوریتمهای علفهای هرز به ترتیب معادل ۰/۰۱۵۸ ، ۲۰۷/۱۷۹و ۱۰۰۹۷۲/۴۷۹و در الگوریتم ازدحام ذرات به ترتیب معادل ۰/۰۴۲۹، ۵۰۹/۴۶۱ و ۱۲۵۸۶۴/۱میباشد. با توجه به نتایج فوق الگوریتم علفهای هرز پیش بینی دقیق‌تری را نسبت به الگوریتم ازدحام ذرات ارائه کرد.
کنترل سرعت موتور القایی جهت بکارگیری در سیستم تست HIL واحد کنترل سوخت موتور جت با استفاده از کنترل‌کننده‌ی ANFIS و الگوریتم علفهای هرز مهاجم
واحد کنترل سوخت موتور جت (FCU) در طی چند سال گذشته در آزمایشگاه شبیهسازی و کنترل سیستم‌های دانشگاه علم و صنعت ایران، طراحی و ساخته شده‌است و در حال حاضر در مرحله‌ی تست سخت‌افزار در حلقه قرار گرفته‌است. با توجه به اینکه در دستگاه تست FCU، موتور جت به صورت واقعی وجود ندارد لذا از یک موتور القایی به‌عنوان عملگر واسطه استفاده‌شده‌است تا از طریق آن بتوان میزان دور بدست‌آمده از نتایج شبیهسازی موتور جت را به پمپ دنده‌ای FCU منتقل کرد. در این مقاله، کنترل سرعت این موتور القایی مطابق با شرایط دستگاه تست ارائه شده‌است. بدین منظور از روش شناسایی سیستم برای مدل‌سازی اجزای بکار رفته در سیستم کنترل سرعت موتور القایی استفاده گردیده و مدل ارائه شده با استفاده از نتایج بدست‌آمده از تست عملی مورد ارزیابی قرار گرفت. این مدل جهت طراحی کنترلر فازی- عصبی- تطبیقی (ANFIS) استفاده شده‌است و با بکارگیری الگوریتم علفهای هرز مهاجم (IWO) به‌عنوان یک ابزار قدرتمند کاوش در فضاهای جستجوی وسیع و نامنظم به تنظیم پارامترهای این کنترلر پرداخته شده‌است. کنترلر طراحی شده بر روی سیستم واقعی پیاده‌سازی گردید. نتایج بدست‌آمده از شبیهسازی و پیاده‌سازی کنترلر طراحی‌شده نشان‌دهنده عملکرد مناسب کنترلر ANFIS طراحی‌شده با الگوریتم IWO میباشد.
Automatic Liver CT Image Clustering based on Invasive Weed Optimization Algorithm
خوشه بندی اتوماتیک تصاویر CT کبد براساس الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم
در این مقاله، یک روش خوشه بندی اتوماتیک تصاویر CT کبد براساس یک الگوریتم فرا ابتکاری تکاملی که الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم نام دارد؛ ارائه می شود؛ بدون اینکه از قبل در خصوص گروه هایی که به صورت طبیعی در تصویر ایجاد می شوند؛ اطلاعاتی در دسترس باشد. تابع برازش (شایستگی) مورد استفاده در الگوریتم ژنتیک، تابع هدف k-means می باشد که برای جستجوی خوشه فشرده و هموار سازی شده مورد استفاده می باشد. با توجه به نتایج تجربی، انتظار می رود الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم، بتواند به عنوان یک روش فرا ابتکاری موثر و کارآمد برای حل مسائل بهینه سازی چند منظوره در کاربردهای تشخیص بیماری به کمک کامپیوتر، مطرح می شود.
برای عضویت روی عکس زیر کلیک کنید : (آخرین اخبار مرتبط با مهندسی و سایر تکنولوژی ها)
یا آدرس لینک زیر را در تلگرام خود جستجو نمایید:
مجموعه: اخباربرچسب ها Automatic Liver CT Image Clustering based on Invasive Weed Optimization Algorithm, ارائه الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز جهت حل مساله انتخاب سبد سرمایه گذاری, الگوریتم iwo, الگوریتم iwo در متلب, الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم، تصاویر CT کبد، خوشه بندی، تصویر برداری پزشکی, الگوریتم علف هرز چیست, الگوریتم علفهای هرز, الگوریتم علفهای هرز بازآرایی تولید پراکنده سیستم استنتاج فازی شبکه توزیع, الگوریتم علفهای هرز در متلب, الگوریتمهای فراابتکاری؛ بهینه سازی عف های هرز, انجام سمینار الگوریتم علفهای هرز, بهبود عملکرد الگوریتم علفهای هرز (Invasive Weed Optimization) در حل مسائل بهینهسازی تولید با بکارگیری روش طراحی آزمایشات, بهبود عملکرد الگوریتم علفهای هرز در حل مسائل, بهینه سازی پرتفوی، مدل میانگین, بهینه سازی علفهای هرز, بورس اوراق بهادار, بورس اوراق بهادار با الگوریتم علف هرز, پایان نامه الگوریتم علفهای هرز, پیش بینی سهام با الگویتم علف هرز, پیش‌بینی قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز, ترکیب جدیدی از سیستم استنتاج فازی و الگوریتم علفهای هرز به منظور بازآرایی همزمان با جایابی و تعیین ظرفیت بهینه تولیدات پراکنده در شبکه‌های توزیع, حل مسئله تخصیص نمایی با استفاده از الگوریتم بهینه سازی علف های هرز, خوشه بندی اتوماتیک تصاویر CT کبد براساس الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم, دانشگاه ازاد الگوریتم علف هرز, دانشگاه امیر کبیر الگوریتم علف هرز, دانشگاه تبریز الگوریتم علف هرز, دانشگاه شریف الگوریتم علف هرز, دانشگاه فردوسی الگوریتم علف هرز, دانشگاه مشهد الگوریتم علف هرز, دانلود رایگان فیلم آموزشی الگوریتم علف هرز متلب IWO, رشد و تکثیر علف های هرز, فیلم آموزشی الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم, قیمت سهام بورس اوراق بهادار تهران پیش‌بینی قیمت الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز بهینه سازی گرده ذرات تابع هد, کاربرد الگوریتم iwo, کاربرد های الگوریتم علفهای هرز, کنترل سرعت موتور القایی جهت بکارگیری در سیستم تست HIL واحد کنترل سوخت موتور جت با استفاده از کنترل‌کننده‌ی ANFIS و الگوریتم علفهای هرز مهاجم-, مسئله تخصیص نمایی با الگوریتم علف هرز, معرفی آموزش تئوری و عملی الگوریتم بهینه سازی علف های هرز, مقاله ارائه الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز, واریانس، برنامه ریزی کوادراتیک azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
پایاپروژه مفتخر است با سابقه 5 ساله در انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری شما دانشجویان را در انجام پروژه های خود همراهی نماید. بالاترین کیفیت و نازلترین قیمت همواره هدف ما بوده است. جهت سفارش پروژه خود با شماره 09108760286 تماس حاصل نمایید یا از طریق آی دی تلگرام @paya001 با ما در ارتباط باشید. پایاپروژه چه پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری را میتواند انجام دهد؟
نجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری داده کاوی انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری تکاملی انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری فرا ابتکاری انجام پروژه های کمک درسی GWO هزینه مناسب انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری
مختصری درباره الگوریتم گرگ خاکستری
تمرکز بر روی سازمان های طبیعی و نظم حاکم بر جهان منجر به پیدایش الگوریتم های بسیاری برای حل مسائل شده است. الگوریتم گرگ خاکستری یا GWO از جمله آنهاست. این الگوریتم مانند تجمع ذرات در دسته الگوریتم های هوش جمعی و ابتکاری قرار دارد و بر اساس زندگی دسته جمعی گرگ های خاکستری تدوین شده است. زندگی این دسته از حیوانات به صورت جمعی است و نظم سختی بر آن حاکم است.
جالب است بدانید این الگوریتم توسط یک گروه ایرانی (میرجلیلی و همکاران) از دانشگاه شهید بهشتی در سال 2014 ارائه شده است، اما به دلیل کارایی بالا در حل مسائل بهینه سازی خیلی زود توانست در کل دنیا مطرح شود. امروزه پروژه های الگوریتم خاکستری بخش قابل توجهی از مسائل بهینه سازی را به خود اختصاص داده اند.
الگوریتم گرگ خاکستری به صورت سلسله مراتبی است و از رفتار این دسته از حیوانات هنگام شکار الهام گرفته شده است. در زندگی گروهی گرگ های خاکستری تمامی جایگاه ها کاملا مشخص است. یعنی رهبر گروه، جانشینش و سایر اعضا دقیقا به موقعیت خود واقف هستند. نظم فوق العاده و شیوه ی جالبی که این گرگ ها در شکار کردن به کار می برند آنقدر محکم است که مبنای ایجاد یک الگوریتم شده است. کاربرد الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری
الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری یا GWO همانند الگوریتم های ابتکاری، فرا ابتکاری و ژنتیک برای حل مسائل بهینه سازی به کار برده می شود، بنابراین در تمامی رشته های فنی، علوم پایه، علوم اقتصادی و … می تواند مورد استفاده قرار گیرد. در حقیقت پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری مربوط به حل مسأله های بهینه سازی هستند و در هر رشته ای ممکن است کاربرد داشته باشند. خدمات مشابه پایاپروژه در زمینه الگوریتم گرگ خاکستری:
انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری
انجام پروژه های الگوریتم تکاملی
انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با پایتون
انجام پروژه های بهینه سازی با متلب
انجام پروژه های پیاده سازی مقاله با متلب
انجام پروژه های متلب بهترین موسسه برای ثبت سفارش پروژه الگوریتم گرگ خاکستری
بهترین مرکز برای انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری، اعم از کاری و دانشجویی پایاپروژه است. مهم نیست که پروژه شما با استفاده از چه زبانی نوشته می شود، زیرا متخصصان پایاپروژه دانش کافی در هر زمینه ای دارند. نکته مهم در این موسسه سرعت بالای انجام کار است، بدون آنکه کیفیت فدای سرعت شود.
برای سفارش پروژه الگوریتم گرگ خاکستری خود می توانید از طریق فرم ثبت سفارش در زیر اقدام کرده یا با شماره 09108760286 تماس حاصل فرمایید. زمان و کیفیت انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری چه مدت است؟
بحث زمان در انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری شما عزیزان مسئله مهمی است. به همین دلیل سایت پایاپروژه با توجه به زمان درخواستی شما سعی دارد تا کمترین زمان ممکن را برای انجام پروژه تان در نظر بگیرد. نکته مهمتر اینکه کیفیت در انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری همواره هدف اصلی گروه پایاپروژه می باشد. پس اطمینان داشته باشید که متخصصان ما در این زمینه حساسیت کافی داشته و نهایت تلاش خود را در این امر دارند. به چه صورت از انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری مطمئن شوم؟
کیفیت بالای تیم پایاپروژه باعث شده تا مشتریان عزیزمان نیز به ما اطمینان داشته باشند. و بدون نیاز به سایت های دیگر پروژه خود را به ما بسپارند. اگر شما تا بحال تجربه همکاری با سایت ما را نداشته اید، پیشنهاد می کنیم برای یکبار هم که شده به ما اعتماد کنید و پروژه الگوریتم گرگ خاکستری خود را به ما بسپارید. تا شاهد موفقیت پروژه تان باشید. راه های ثبت سفارش پروژه الگوریتم گرگ خاکستری:
1- ثبت سفارش از طریق پر کردن فرم سایت: انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری
موسسه متلب پروژه با تجربه بالا و بهره گیری از مجریان حرفه ای در انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری این اطمینان را به شما میدهد که مطمئن سایت را برای انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری خود انتخاب کرده اید برای ثبت سفارش با شماره ۰۹۱۰۸۳۹۱۳۸۹ تماس بگیرید.
در مواقع فراوانی شاهد هستیم کاربران در پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری خود دچار مشکل هستند و به دنبال یک مکان مطمئن برای سفارش خود هستند
متلب پروژه با تجربه بالا و بهره گیری از مجریان ممتاز آمادگی دارد انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری با متلب خود را تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با کیفیت عالی تحویل شما بدهد
هزینه پروژه الگوریتم گرگ خاکستری در متلب پروژه به صورت مناقصه ای اعلام میشود و از میان مجموعه پیشنهادات کمترین قیمت به کاربران اعلام میشود مشتری در تمامی مراحل انجام کار از طریق موسسه با مجری در ارتباط خواهد بود و پاسخ همه سوالات خود را دریافت خواهد کرد الگوریتم گرگ خاکستری چیست ؟
الگوریتم گرگ خاکستری یا GWO یک الگوریتم بهینه سازی می باشد که از رفتار نوعی گرگ ، بنام گرگ خاکستری الهام گرفته شده است.الگوریتم گرگ خاکستری بر اساس جستجو ، رفتار شکار و سلسله‌مراتب اجتماعی گرگهای خاکستری ارائه‌شده است.در این الگوریتم چهار نوع گرگ خاکستری مانند آلفا ، بتا ، دلتا و امگا برای شبیه سازی سلسله مراتب رهبری استفاده می شوند.با توجه به تصادفی بودن و توجه به عملیات جستجوی جهانی و محلی ، استفاده از الگوریتم گرگ خاکستری راحت و کارا است و سریع‌تر همگرا میشود. همچنین ثابت‌شده است که الگوریتم بهینهسازی گرگ خاکستری کارآمدتر از الگوریتم PSO و بسیاری از الگوریتمهای بهینهسازی است .
این الگوریتم بر اساس ایده زندگی طبیعی گرگهای خاکستری بوده است. گرگ خاکستری در کنار هم زندگی میکنند. به صورت گروهی شکار میکنند. الگوریتم گرگ خاکستری Grey Wolf Optimizer یا به اختصار GWO یک الگوریتم فراکتشافی یا الگوریتم بهینه سازی بر اساس رفتار و شیوه شکار گرگ های خاکستری است. این الگوریتم مبتنی بر جمعیت بوده، فرایند ساده ای دارد و به سادگی قابلیت تعمیم به مسائل با ابعاد بزرگ را دارد.
ما چه نوع پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری رو میتوانیم انجام بدهیم ؟
انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری داده کاوی
انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری فرا ابتکاری
انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری تکاملی
انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری با متلب
انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری با پایتون پروژه برنامه نویسی متلب اهمیت استفاده از نرم افزار متلب در پیاده سازی الگوریتم گرگ خاکستری
امروزه الگوریتم های تکاملی کاربردهای فراوانی در حوزه های مختلف برای بهینه سازی پیدا کرده اند این الگوریتم وظیفه بهینه سازی و همچنین ارائه جوابی مطلوب برای ارائه بهتر عملکرد سیستم ارائه میدهند یکی ازز الگوریتم بسیار کاربردی در این زمینه گرگ خاکستری می باشد این الگوریتم از روش تجمع گرگ ها و نحوه برقراری ارتباط میان آنها برای پیاده سازی استفاده میکند این الگوریتم ها برای پیاده سازی نیاز به استفاده نرم افزارهای تخصصی دارند که متلب از بهترین آنهاست این نرم افزار با داشتن جعبه ابزار کاربردی پروژه های الگوریتم تکامی توانایی دارد انجام پروژه ها در این حوزه را در محیط خود با بهترین شکل ممکن آنالیز ، تحلیل نماید.
اهمیت الگوریتم گرگ خاکستری در چیست؟
الگوریتم گرگ خاکستری یکی از روشهای هوش جمعی فرا ابتکاری است. این روش به دلیل ویژگیهای تاثیرگذارش نسبت به سایر روش های هوش جمعی به صورت گسترده ای برای بازه وسیعی از مسائل بهینه سازی مورد استفاده قرار گرفته است.این روش پارامترهای کمی دارد و در جستجوی آغازین به هیچ استخراج اطلاعاتی نیاز ندارد. الگوریتم گرگ خاکستری همچنین آسان، برای استفاده ساده، انعطاف پذیر و دارای توانایی ویژه در ایجاد توازن بین اکتشاف و استخراج در حین جستجو است که به همگرایی مناسب منجر می گردد. بنابراین GWO اخیرا در زمان کوتاه توجه زیاد پژوهشگران از حوزه های مختلف را بدست آورده است.
مراحل ثبت سفارش پروژه در متلب پروژه azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
ارسال پروژه از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی. بررسی دقیق و کارشناسی پروژه الگوریتم گرگ خاکستری توسط مجریان گروه متلب پروژه. اعلام هزینه و قیمت پروژه الگوریتم گرگ خاکستری براساس میزان بودجه پرداختی کاربر. موافقت با کمترین هزینه اعلام شده توسط مجری و پرداخت نصف هزینه. شروع پروژه توسط مجریان گروه متلب پروژه با توجه به زمان تعیین شده توسط کاربر. ارسال نتایج انجام کار به صورت عکس خروجی پس از پایان کار. اطمینان کاربر از انجام درست کار و پرداخت مابقی هزینه. ارسال پروژه الگوریتم گرگ خاکستری توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی ۷۲ ساعته برای رفع اشکال. در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.
انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری با آموزش کامل
بسیاری از کاربران که به سایت متلب پروژه مراجعه می نمایند یک سوال اساسی در ذهن آنها وجود دارد که آیا سفارشی که من ثبت میکنم شامل گزارش می باشد ؟ azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
روژه رسالت کاری خود را بر انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری با ارائه گزارش کامل قرار داده است و حالت آموزش محور را در پروژه های خود گنجانده است و طوری سفارش انجام میشود که کاربر به صورت کامل در روند انجام پروژه خود قرار بگیرد انگار خوده مشتری سفارش خود را انجام داده است.
ضمانت در انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری به چه صورت است ؟
انجام پروژه در موسسه متلب پروژه با توجه به بهره گیری از اساتید ممتاز که تجربه و تخصص بالا در حوزه پروژه الگوریتم گرگ خاکستری دارند قرار داده میشود به صورت تضمینی است و این تضمین کیفیت تا رضایت مندی کامل مشتری ادامه خواهد داشت.
زمان تحویل پروژه الگوریتم گرگ خاکستری چگونه تعیین میشود ؟
زمان درست و به موقع تحویل پروژه یکی از خواسته های اصلی مشتریان است موسسه متلب پروژه با داشتن صدها کارشناس حرفه ای و مجرب زمان بندی دقیق و درستی از خواسته شما برآورد کرده و تمام تلاش خود را در تحویل به موقع پروژه الگوریتم گرگ خاکستری خواهد کرد.
آیا امکان کنسل کردن پروژه الگوریتم گرگ خاکستری وجود دارد ؟
امکان کنسل کردن پروژه پس از شروع به کار انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری منوط به موافقت با مجری انجام کار می باشد در صورت موافقت کارشناس انجام کار میتواند سفارش به صورت دو طرفه لغو شود.
امکان برقراری ارتباط مستقیم میان مشتری و مجری الگوریتم گرگ خاکستری
در بسیاری از تماس هایی که با موسسه متلب پروژه برای ثبت سفارش گرفته میشود این سوال توسط مشتری پرسیده میشود که آیا میشود با مجری پروژه الگوریتم گرگ خاکستری در ارتباط باشیم ؟ با توجه به تجربه چندین ساله متلب پروژه در برقراری ارتباط مستقیم امکان برقراری ارتباط مجری و مشتری وجود ندارد و فقط از طریق موسسه با مجری در ارتباط هستید در صورت برقراری ارتباط مستقیم دیگر سیستم پشتیبانی سایت متوجه انجام پروژه شما نخواهد بود
در پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری به م
موسسه متلب پروژه یک کسب و کار آنلاین و دارای مجوز های لازم برای فعالیت در این حوزه می باشد و با داشتن نماد اعتماد الکترونیکی در پروژه های دانشجویی الگوریتم گرگ خاکستری تونسته است اعتماد شما عزیزان را جلب نماید
زمان پشتبانی از پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری انجام شده :
زمان پشتیبانی از پروژه الگوریتم گرگ خاکستری موسسه متلب پروژه ۷۲ ساعت بعد تحویل پروژه می باشد و در این زمان مشتری میتواند به صورت کامل سفارش خود را بررسی کرده و در صورت داشتن ایراد مشکلات خود را ارسال کرده تا برای مجری انجام کار ارسال شود.
نحوه پیگیری سفارش ثبت شده الگوریتم گرگ خاکستری
پس از ثبت سفارش کارشناسان متلب پروژه هم از طریق شماره های پشتیبانی و هم از طریق برقراری ارتباط با شبکه های اجتماعی امکان پیگیری سفارش را برای مشتریان خود فراهم کرده است
نحوه قیمت گذاری در پروژه الگوریتم گرگ خاکستری به چه صورت می باشد ؟
یکی از سوالات مشتریان عزیز که با کارشناس متلب پروژه تماس می‌گیرند همین موضوع می باشد که هزینه انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری من چقدر می باشد ؟
متلب پروژه با راه اندازی سیستم مناقصه ای و استعلام قیمت از صدها مجری انجام کار کمترین قیمت را از سمت مجریان دریافت کرده و در اختیار مشتری قرار میدهد به همین دلیل قیمت پروژه الگوریتم گرگ خاکستری در متلب پروژه کاملا عادلانه و منصفانه است. هزینه انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری با توجه به زمان آن چقدر است؟ چگونه از تضمین قیمت پروژه در متلب پروژه مطمئن شویم؟
هزینه انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری با توجه به زمان و حجم پروژه متغیر است. با این وجود در متلب پروژه بهترین قیمت ممکن را با توجه به کیفیت انجام آن به شما ارائه می دهیم. نحوه ثبت سفارش برای انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری در متلب پروژه چگونه است؟ آیا راه های ارتباطی دیگری نیز وجود دارد؟ انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری
گروه آریاپروژه با داشتن ده ها مجری متخصص و با تجربه این امادگی دارد که تمامی سفارشات مربوط به حوزه ی الگوریتم گرگ خاکستری را با بهترین کیفیت تحویل شما عزیزان نماید.ما به شما اطمینان خاطرمیدهیم مطمئن ترین مکان را برای پروژه های خود را انتخاب کرده اید.
انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری در آریاپروژه به صورت کاملا رقابتی انجام میشود و ما از بین چندین پیشنهاد کمترین قیمت را خدمت شما عزیزان اعلام می نماییم.سفارش پروژه الگوریتم گرگ خاکستری خود را به ما بسپارید و با بالاترین کیفیت پروژه خود را تحویل بگیرید.زمان انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری با نظر شما تنظیم و اجرا میشود،و آریا پروژه در این زمینه خود را متعهد میداند.
جهت سفارش پروژه الگوریتم گرگ خاکستری در اریاپروژه با شماره ۰۹۱۲۵۰۱۳۰۹۴ تماس بگیرید یا از طریق واتساپ و یا به ایدی تلگرام Mnik60@ پیام دهید.
آریا پروژه چه نوع پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری را میتواند انجام دهد؟
انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری داده کاوی انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری فرا ابتکاری انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری تکاملی
فعالیت های دیگر آریا پروژه
انجام پروژه های مهندسی مکانیک
انجام پروژه های مهندسی عمران
انجام پروژه های مهندسی برق
انجام پروژه های مهندسی مواد
انجام پروژه های سی شارپc#
انجام پروژه های پایتون Python
و انجام پروژه های دیگر …
مراحل انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری درآریاپروژه به چه صورت خواهد بود؟
در ابتدا پروژه الگوریتم گرگ خاکستریاز مسیرهای ذکر شده در سایت برایمان ارسال کنید. مجریان و کارشناسان آریاپروژه در کوتاه ترین زمان پروژه شما را بررسی کرده و زمان و قیمت ر اعلام میکنند. درصورت موافقت شما نصف هزینه ابتدای کار دریافت میشود. ما در طول انجام پروژه،مراحل پیشرفت پروژه را به اطلاع شما عزیزان میرسانیم. پس از پایان پروژه تان ما نتایج رااز طریق فیلم و عکس به اطلاع شما میرسانیم. درصورت تایید شما مابقی هزینه دریافت میشود. و در انتها ارسال فایل نهایی پروژه برای شما عزیزان. مهلت ۷۲ساعته برای شما جهت بررسی پروژه و در صورت عدم اشکال و ایراد، با مجری تسویه میشود.
نحوه سفارش پروژه الگوریتم گرگ خاکستری در
کارشناسان آریاپروژه با ارائه مشاوره رایگان در انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستریاز ابتدای پروژه در کنار شما عزیزان خواهند بود و با دادن آموزش هدفمند شما را از سایت های دیگر بی نیاز خواهد ک معرفی الگوریتم گرگ خاکستری:
الگوریتم گرگ خاکستری GWO یا Grey Wolf Optimizer ، یک الگوریتم فرا ابتکاری الهام گرفته از طبیعت است که از اساس آن ساختار سلسله مراتبی و رفتار اجتماعی گرگ ها در زمان شکار می باشد. الگوریتم GWO مبتنی بر جمعیت است و فرایند ساده ای را در تنظیمات دارد و به راحتی قابلیت تعمیم به مسائل با ابعاد بزرگ را داراست. در سایت کافه پروژه ده ها مجری موفق در حوزه الگوریتم گرگ خاکستری مشغول به فعالیت هستند که میتوانید از توانایی و تجربه آنها در پروژه های خود کمک بگیرید. خدمات مشابه همیارپروژه:
انجام پروژه یادگیری ماشین انجام پروژه پایتون انجام پروژه های کمک آموزشی الگوریتم گرگ خاکستری:
به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه های کمک آموزشی هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری ارائه خواهیم داد.
انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستریانجام پروژه پایانی الگوریتم گرگ خاکستری:
انجام پروژه پایانی الگوریتم گرگ خاکستری از جمله مهمترین وظایف شما در مقاطع تحصیلات تکمیلی می باشد. گروه همیارپروژه با داشتن متخصصین و اساتیدی مجرب در زمینه انجام پروژه پایانی ، از شروع کار ، همراه شما عزیزان می باشد و کار را مرحله به مرحله به شما تحویل می دهد و بعداز تایید هر مرحله سراغ مرحله بعدی خواهد رفتودر طول انجام پروژه اگر اصلاحی نیاز باشد با درخواست کارفرما انجام خواهد شد. چرا پروژه الگوریتم گرگ خاکستری خود را به بسپاریم ؟
گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۱۰ ساله در انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ مطمئن ترین گزینه برای سفارش پروژه الگوریتم گرگ خاکستری شما عزیزان می باشد. همیارپروژه با دارا بودن نماد اعتماد الکترونیک و همچنین ثبت شده در ستاد ساماندهی سایتهای اینترنتی کشور مجوز فعالیت خود را بصورت قانونی کسب نموده و خیال شما را از بابت اطمینان و اعتماد راحت کرده است. زمان و کیفیت انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری به چه صورت خواهد بود؟
انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.زمان پروژه در قیمت هی آن تاثیرگذار است.پس کارفرمای محترم باید حداکثر زمان پروژه خود را اعلام نماید تا بهترین قیمت به او پیشنهاد شود. قیمت سفارش انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری چقدر است و چگونه تعیین می شود ؟
همیارپروژه یک وب سایت مناقصه ای است.یعنی با داشتن صدها مجری متخصص برای سفارش پروژه الگوریتم گرگ خاکستری بهترین قیمت را بر اساس رزومه مجری و زمان پروژه برای کارفرمای گرامی انتخاب می کند و درصورت موافقت هزینه توسط کارفرما پروژه را به مجری می سپارد و آن را مدیریت می کند تا رضایت مشتری عزیز را کسب نماید. انتخاب بهترین محقق برای پروژه الگوریتم گرگ خاکستری:
مهمترین بخش سفارش پروژه الگوریتم گرگ خاکستری شما انتخاب یک برنامه نویسی کاربلد و حرفه ای الگوریتم گرگ خاکستری با توجه موضوع و شرایط پروژه شما می باشد.ما به دلیل داشتن صدها مجری متخصص الگوریتم گرگ خاکستری در مباحث و رشته های مختلف و همچنین تجربه چندین ساله کار با برنامه نویسان و مجریان الگوریتم گرگ خاکستری می دانیم که پروژه شما را کدام محقق قادر به انجام آن است و نیازی به آزمون و خطای انجام پروژه توسط سایر محققین نیست.پس مطمئن باشید بهترین محقق و در عین حال کمترین قیمت پیشنهادی را برای کارتان درنظر خواهیم گرفت. تضمین پشتیبانی بعد از انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری:
گروه همیارپروژه با داشتن سابقه ای چندین ساله در انجام الگوریتم گرگ خاکستری تجربه ای گرانبها از انتظارات و خواسته های کارفرمایان محترم کسب نموده است.یکی از مهمترین این خواسته ها “تضمین پشتیبانی” بعد از انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری است.همیارپروژه بعداز انتخاب بهترین محقق (مجری) برای پروژه الگوریتم گرگ خاکستری پروژه شما را بصورت مرحله به مرحله مدیریت می کند و هر جا که نیاز باشد شما را در جریان کم و کیف وضعیت پروژه قرار می دهد.بعداز انجام پروژه و تحویل آن به شما سایت هر گونه ایراد و اصلاحی که شما مشتری محترم از پروژه تحویل داده شده به ما اطلاع دهید را مورد بررسی قرار داده و ایرادات را برطرف می نماید و تا اخذ رضایت شما پشتیبانی از پروژه تان را ادامه خواهد داد. مراحل انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری در همیارپروژه به چه صورت خواهد بود؟ وژه الگوریتم گرگ خاکستری GWO با متلب 4/5 - (1 امتیاز) پروژه الگوریتم گرگ خاکستری GWO با متلب :انجام پروژه متلب انجام پروژه متلب:پیاده سازی مقاله Grey Wolf Optimizer انجام پروژه متلب:در این پست پروژه پیاده سازی الگوریتم گرگ خاکستری GWO در متلب را با عنوان مقاله Grey Wolf Optimizer آماده کرده ایم. انجام پروژه متلب:الگوریتم گرگ خاکستری GWO : الگوریتم گرگ خاکستری GWO یا Grey Wolf Optimizer ، یک الگوریتم فرا ابتکاری الهام گرفته از طبیعت است که از اساس آن ساختار سلسله مراتبی و رفتار اجتماعی گرگ ها در زمان شکار می باشد. الگوریتم GWO مبتنی بر جمعیت است و فرایند ساده ای را در تنظیمات دارد و به راحتی قابلیت تعمیم به مسائل با ابعاد بزرگ را داراست. در پیاده سازی این پروژه، چهار نوع از گرگ های خاکستری مانند آلفا، بتا، دلتا و امگا برای شبیه سازی سلسله مراتب رهبری اسفاده شده است که در آن سه گام اصلی از شکار، جستجو برای طعمه، محاصره طعمه، و حمله به طعمه، اجرا می شوند. نتایج شبیه سازی که با الگوریتم ازدحام ذرات (PSO) نیز مقایسه شده است، نشان می دهد که الگوریتم گرگ خاکستری GWO عملکرد بهتری را حاصل شده است. انجام پروژه متلب: . ساختار سلسله مراتبی و رفتار اجتماعی گرگ های خاکستری : گرگ های خاکستری در راس زنجیره غذایی هستند و زندگی اجتماعی دارند. تعداد متوسط گرگ های هر گله بین ۵ تا ۱۲ است. در هر گله ۴ رتبه اصلی وجود دارد که مانند شکل زیر به صورت یک ساختار هرمی مدل می شود: گرگ های رهبر گروه الفا (alpha) نامیده می شوند که می توانند مذکر یا مونث باشند. این گرگ ها بر گله مسلط هستند و مواردی مانند محل استراحت یا نحوه شکار را مدیریت می کنند. اما علاوه بر رفتار مسلط گرگ های alpha، نوعی ساختار دموکراتیک هم در گروه دیده می شود. گرگ های بتا (beta): کمک به گرگ های alpha در فرایند تصمیم گیری بوده و همچنین مستعد انتخاب شدن به جای آن ها هستند. گرگ های دلتا (delta): پایین تر از گرگ های beta و شامل گرگ های پیر، شکارچی ها و گرگ های مراقبت کننده از نوزادان. گرگ های امگا (omega): پایین ترین مرتبه در هرم سلسله مراتب که کمترین حق را نسبت به بقیه اعضای گروه دارند. بعد از همه غذا می خورند و در فرایند تصمیم گیری مشارکتی ندارند. فرایند شکار گرگ های خاکستری : شامل ۳ فاز اصلی است: مشاهده شکار، ردیابی و تعقیب آن (tracking and approaching) نزدیک شدن، احاطه کردن (حلقه زدن) به دور شکار و گمراه کردن آن تا زمانی که از حرکت باز بماند (Pursing and encircling) حمله به شکار (attacking) در این مقاله ساختار سلسله مراتبی و رفتار اجتماعی گرگ ها در حین فرایند شکار به صورت ریاضی مدل شده و برای طراحی الگوریتمی برای بهینه سازی مورد استفاده قرار گرفته است. الف- مدل سازی ساختار سلسله مراتبی (هرم قدرت) : بهینه سازی با استفاده از گرگ های alpha, beta و delta انجام می شود. یک گرگ به عنوان alpha هدایت کننده اصلی الگوریتم فرض می شود و یک گرگ beta و delta نیز مشارکت دارند و بقیه گرگ ها به عنوان دنبال کننده آن ها محسوب می شوند. ب- مدل سازی فرایند احاطه کردن شکار : دو رابطه مدل کننده: که در آن A , C بردارهای ضرایب، Xp بردار موقعیت مکانی شکار و X بردار موقعیت مکانی هر یک از گرگ ها است و t شماره تکرار است. دو بردار A و C به صورت زیر محاسبه می شوند: که در آن مولفه های a به صورت خطی و در طی تکرار های متوالی از ۲ تا صفر کاهش می یابند و r1 و r2 بردارهای تصادفی در بازه [۰,۱] هستند. ج- مدل سازی فرایند hunting : انجام پروژه متلب: گرگ های خاکستری توانایی تخمین موقعیت شکار را دارند. برای مدل سازی این فرایند مراحل زیر را ببینید: در جستجوی اولیه هیچ ایده ای در مورد موقعیت شکار نداریم. فرض می شود گرگ های alpha, beta, delta دانش اول بهتری در خصوص موقعیت شکار (نقه بهینه جواب) دارند. موقعیت این سه کاندیدای جواب به صورت زیر تعیین می شود: در واقع گرگ های alpha, beta, delta موقعیت شکار را تخمین می زنند اما بقیه گرگ ها موقعیت خود را بور تصادفی حول شکار آپدیت می کنند.ما موقعیت ۳ جواب برتر را همواره حفظ می کنیم. در شکل زیر نمایش دو بعدی و سه بعدی بردارهای موقعیت گرگ ها و موقعیت های ممکن برای حرکت بعدی نشان داده شده است. د- مدل کردن فرایند حمله (attacking) : وقتی شکار توسط گرگ ها احاطه شده و از حرکت بایستد حمله به رهبری گرگ alpha شروع می شود. مدل کدن این فرایند با استفاده از کاهش بردار a انجام می شود. از آنجا که A برداری تصادفی در بازه [-۲a,2a] است، با کاهش a، بردار ضرایب A هم کاهش می یابد. اگر |A|<1 باشد، گرگ alpha به شکار ( و بقیه گرگ ها) نزدیک می شود و اگر |A|>1 گرگ از شکار ( و بقیه گرگ ها) دور خواهد شد. الگوریتم GWO الزام دارد که تمام گرگ ها موقعت خود را برحسب موقعیت گرگ های alpha, beta, delta آپدیت کنند. ه- جستجو (اکتشاف) شکار : فرایند جستجو پروسه ای دقیقا عکس فرایند حمله دارد: در هنگام جستجو گرگ ها از یکدیگر دور می شوند تا شکار را ردیابی کنند (|A|>1) در حالی ک.ه پس از ردیابی شکار، گرگ ها در فاز حمله به یکدیگر نزدیک می شوند (|A|<1). به این پروسه واگرایی در جستجو – همگرایی در حمله می گویند. Exploration: |A|>1 Exploitation: |A|<1 نقش بردار C: بردار C به عنوان موانع موجود در طبیعت که نزدیک شدن گرگ ها به شکار را کند می کنند در نظر گرفته می شود. بردار C به شکار وزن داده و ان را برای گرگ ها غیر قابل دستیابی تر می کند. این بردار برخلاف a به صورت خطی از ۲ تا صفر کاهش نمی یابد. پس به طور خلاصه می توان الگوریتم را به ترتیب زیر جمع بندی نمود: برازندگی کلیه جواب ها محاسبه شده و سه جواب برتر به عنوان alpha, beta, deltaتا پایان الگوریتم انتخاب می شوند. در هر تکرار سه جواب برتر (گرگ های alpha, beta, delta) قابلیت تخمین موقعیت شکار را داشته و این کار را در هر iteration با استفاده از رابطه زیر انجام می دهند: در هر تکرار بعد از تعیین موقعیت گرگ های alpha, beta, delta، آپدیت موقعیت بقیه جواب ها با تبعیت از آن ها انجام می شود. در هر تکرار بردار a (و به تبع آن A) و C آپدیت می شوند. در پایان تکرارها موقعیت گرگ alpha به عنوان نقطه بهینه معرفی می شود. نکات قابل توجه: الگوریتم GWO تنها به مقدار دهی اولیه دو پارامتر (بردار های a و C) نیاز دارد. الگوریتم گرگ خاکستری GWO به سادگی قابلیت تعمیم به فضای n بعدی را دارد ادامه در /#gsc.tab=0 الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری , الگوریتم بهینه سازی GWO , بهینه سازی با الگوریتم گرگ خاکستری در متلب الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری
الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری ، ما در این نوشتار به صورت خلاصه به الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری خواهیم پرداخت. همانگونه که پیداست الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری یا Grey Wolf Optimization (GWO) از سازمان‌دهی موجود در گرگ خاکستری برای شکارکردن در طبیعت الگو برداری میکند. این الگوریتم همانند الگوریتمهای PSO ، ACO جزو الگوریتمهای هوش جمعی است… معرفی اجمالی الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری (GWO) azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
در اطراف ما همواره نشانه‌هایی برای الگوبرداری برای حل و بهینهسازی مسائل پیچیده وجود دارد. در این نوشتار ما در مورد الگوریتمی صحبت خواهیم کرد که، با الگو برداری از یک سازمان طبیعی برای حل مسائل بهینه سازی مورد استفاده قرار میگیرد. ما در این نوشتار به صورت خلاصه به الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری خواهیم پرداخت. همانگونه که پیداست الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری یا Grey Wolf Optimization (GWO) از سازمان دهی موجود در گرگ خاکستری برای شکارکردن در طبیعت الگو برداری میکند. این الگوریتم در سال ۲۰۱۴ میلادی توسط میرجلیلی و همکاران در دانشگاه شهید بهشتی ارائه شد. این الگوریتم همانند الگوریتمهای PSO، ACO جزو الگوریتمهای هوش جمعی است و برای تعیین موقعیت گرگ‌ها در فضای حل مساله تنها از یک عملگر (ترکیبی) استفاده میکند.
گرگهای خاکستری موجوداتی هستند که به صورت نیمه دمکراسی زندگی میکنند و جایگاه هر گرگ در اجتماع آنها پیداست. در این اجتماع گرگ رهبر، جانشینان او نیز سایر گرگ‌ها شناخته شده هستند. گرگهای خاکستری به صورت دسته جمعی زندگی و شکار میکند. در هر گروه از گرگهای خاکستری به طور متوسط بین ۷ الی ۱۲ گرگ وجود دارد. این دسته‌ها یکی از خطرناک ترین شکارچیان هستند. گرگهای خاکستری برای شکار کردن ابتدا دور طعمه حلقه زده و طعمه را محاصره میکند و به تنگ تر کردن حلقه محاصره شروع به خسته کردن طعمه میکنند سپس به صورت نوبتی و با دستور گرگ رهبر به طعمه حمله کرده و در نهایت طعمه را از پای در می‌آورند. در شکل زیر نمونه‌ای از حمله‌ی گرگ‌ها به شکار در دنیای واقعی آورده شده است. الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری
الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری
همانگوه که بیان شد گرگهای خاکستری به صورت یک سلسله مراتب (با سخت گیری زیاد) زندگی میکنند. شکل زیر ساختار سلسله مراتب گرگهای خاکستری را نشان میدهد. الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری
الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری
– جفت آلفا [Alpha] که به عنوان رهبر گروه شناخته میشوند، تصمیم‌گیری درباره‌ی شکار، مکان خواب زمان بیدار شدن و… را بر عهده دارند. تصمیمات آلفا به کل گروه اعمال میشود. با این حال نوعی رفتار دموکراتیک نیز مشاهده میشود.
– رده ی دوم در سلسله مراتب یک دسته، متعلق به گرگهای بتا [Beta] است. گرگهای بتا به آلفا در تصمیم‌گیری‌ها و سایر فعالیتهای دسته کمک میکنند. این گرگ‌ها در مواقعی که آلفا بسیار پیر شده و یا می‌میرد، بهترین کاندید برای آلفا شدن هستند.
– گرگهای با پایین‌ترین مقام، گرگهای امگا [Omega] هستند. این گروه از گرگ‌ها نقش پیش مرگ را در دسته بازی میکنند. آنها باید مطیع تمام گرگهای دیگر باشند و همچنین آخرین گرگ‌هایی هستند که غذا می‌خورند. این طور به نظر می‌آید که امگاها اهمیت پایینی در دسته دارند، اما گاهی مشاهده شده‌است که در صورت از دست دادن امگاها، کل دسته دچار مشکلات و جنگ‌های داخلی میشود.
به گرگ‌هایی که در سلسله مراتب بالا ذکر نشده‌است، گرگهای دلتا [Delta] گفته می شود. گرگهای دلتا تحت فرمان آلفا و بتا بوده ولی نسبت به امگا برتری دارند.
بر اساس این موارد الگوریتم GWO تبین شد و معادلات ریاضی زیر در GWO به کار میرود.
همان‌طور که در بخش‌های پیشین اشاره شد، گرگهای خاکستری در طی فرآیند شکار، طعمه را محاصره میکنند. برای مدل کردن ساز و کار شکار، از روابط زیر استفاده میشود:
الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری
در روابط بالا t برابر تکرار الگوریتم بردارهای A و C ضرایب بردار مکان طعمه و X بردار مکان گرگ خاکستری است. a به صورت خطی و در طی تکرارها از مقدار ۲ به ۰ کاهش مییابد. r1 و r2 بردارهای تصادفی در بازه‌ی [۰٫۱] هستند.
برای یک مساله دو بعدی بردارها به صورت زیر خواهد بود: (موقعیت بردارها در دو بعد و موقعیت بعدی آنها ) الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری azsoft.ir 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276azsoftir@gmail.com azsoftir.com 09367292276 azsoft.ir azsoftir@gmail.com azsoft.ir 09367292276
عضو شوید
عضویت سریع
آمار مطالب
آمار بازدید
