کسب و کار استارتاپ و کارآفرینی

الگوریتم های ژنتیک

algortim-zhntic

در نمایش آنلاین پاورپوینت، ممکن است بعضی علائم، اعداد و حتی فونت‌ها به خوبی نمایش داده نشود. این مشکل در فایل اصلی پاورپوینت وجود ندارد.




  • جزئیات
  • امتیاز و نظرات
  • متن پاورپوینت

امتیاز

درحال ارسال
امتیاز کاربر [0 رای]

نقد و بررسی ها

هیچ نظری برای این پاورپوینت نوشته نشده است.

اولین کسی باشید که نظری می نویسد “الگوریتم های ژنتیک”

الگوریتم های ژنتیک

اسلاید 1: 1

اسلاید 2: 2الگوریتم های ژنتیک

اسلاید 3: فهرست3الگوریتم ژنتیکایده کلیفضای فرضیهویژگیهاکاربر دهازیر شاخه های EA الگوریتم های ژنتیکپارامترهای GA نحوه ایجاد جمعیت جدیدنمایش فرضیه هااپراتورهای ژنتیکی Crossover :روشهای دیگر Crossover

اسلاید 4: فهرست4اپراتورهای ژنتیکی Mutation : تابع تناسبانتخاب فرضیه هانحوه جستجو در فضای فرضیهCrowdingراه حل رفع مشکل Crowding چرا GA کار میکند؟ارزیابی جمعیت و قضیه Schema قضیه Schema تفاوت GA با سایر روشهای جستجومثالی از کاربرد الگوریتم ژنتیکمراجع

اسلاید 5: الگوریتم ژنتیک5الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است.این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردیداین روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.

اسلاید 6: ایده کلی6یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن را تولید میکند.هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد.آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند. که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد.بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسددر صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.

اسلاید 7: فضای فرضیه7الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد.در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید.

اسلاید 8: ویژگیها8الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود.همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجزا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود.برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد.الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد.امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست.از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند.تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.

اسلاید 9: 9

10,000 تومان

خرید پاورپوینت توسط کلیه کارت‌های شتاب امکان‌پذیر است و بلافاصله پس از خرید، لینک دانلود پاورپوینت در اختیار شما قرار خواهد گرفت.

در صورت عدم رضایت سفارش برگشت و وجه به حساب شما برگشت داده خواهد شد.

در صورت نیاز با شماره 09353405883 در واتساپ، ایتا و روبیکا تماس بگیرید.

افزودن به سبد خرید