بهینه سازی ازدحام ذرات

صفحه 1:
Cognitive part 1) ‘ia part ازدحام ذرا artic’ genie ارائه دهنده: وحید نثائى 

صفحه 2:


صفحه 3:
الگوریتم بهینه سازی ذرات اولین بار توسط کندی و ابرهات ‎Russell Fherhart & Tames Kennedy)‏ 49 ساا : 1995 ارائه ‎ ‎‘Dr. James Kennedy —_ Dr. Russell Eberhart ‎ ‎ ‎ 

صفحه 4:
Swarm Intelligence Algorithms Modifications and Applications الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات به عنوان یک الگوریتم «فراابتکاری» ‎Metaheuristicy‏ است که برای بهینه‌سازی توایع پیوسته غیر خطی مناسب محسوب می‌شود. اين صاحب نظران: الكوريتم ۲50 را از مفهوم هوش که معمولا در گروه‌هایجیذانات فانند گله‌ها و دینشه‌های:جیوانانت وجود دارد الهام گرفته و . 

صفحه 5:
الگوریتم بهینه. سازی ازدحام ذرات چیست؟ 8 الگوریتم یه لزاری ترات:/۳60۰ یگ الگیرجم بهیته بباری:فزا اکتقافی, آست که آن جركت گروهی پرندگان (ودیگر حیواناتی که بة شکل گروهن, زندگی می کنتد) الكو كرفته ست در اين الكوريتم هر باسخ مساله به صورت يك ذره كه داراى يك مقدار و همجنين ميزان تناسب است مدل مى شود * به لحاظ گوناگوتي روشهاي جستجو و بهينه سازي از روشهاي كلاسيك بهترند در ابتدا این الگوریتم به منظور کشف الگوهای حاکم بر پرواز همزمان پرندگان و تغییر ناكهانى مسير انها و تغییر شکل بهینه دسته به كار كرفته شد عصه نم۵وو3(۵ 

صفحه 6:
کندی و ابرهارت در طی مطالعاتشان دریافتدد که جهت پرواز و حرکت پرند گان در طی یک لحظه پراکنده » متمرکز و یا تغییر می کند که معمولا دور از انتظار است بعد از جمع آوری قوانین به این نتیجه رسیدند که گامهای پروازی تمام دسته پرند گان به طور کلی ثابت است و همواره یک فاصله مناسب بین هر پرنده با پرنده دیگر حفطامی شود درطی بررسی رفتار دیگر حیوانات اجتماعی به این نتیجه رسیدند که یک پلتفرم اشتراک گذاری اطلاعات نامرثی بین این موجودات برقراراست با الهام ازاين مسئله, محققين رفتار يرند كان را شبیه سازی کرده و مفهوم بهینه سازی با الكوريتم ازدحام ذرات رابيشتهاد دادند. 

صفحه 7:
* يك روش مرتبه صفر است و نيازي به عملیات سنگین رياضي مثل گراديان‌گيري احتیاج ندارد يك روش مبتني بر جمعیت است. (استفاده از محاسبات توزیع شده) * بار محاسباتی قابل قبولی دارد * همگرایی نسبتا سریعی دارد 

صفحه 8:
مقايسة ۳50 با الگوریتم های:تگاملی بر خلاف الگوریتم های تکاملی, در 850 عملیات انتخاب وجود ندارد. اين بدان معناست كه هيع يكار ذزات (ياشع ها) حدق تعتى شونة واتتها مقذار هن ذره تغییر من کند 0 از اصلب_قاین_سلاستفاده نمی‌کند عمل ترکیب چواب ها (0۷6۲ 6۲055) در ۴50 وجود ندارد ‎vo‏ توان در ۳50 نسبت بين جستجوی محلی و سراسری را به کمک وزن ها مشخص کرد ‎ 

صفحه 9:
هر ذره در حال جستجو برای نقطه بهینه است هر ذره در حال جابجايي است (در غیر اینصورت نمي‌تواند جستجو کند!) به دليل اين جابجايي. داراي سرعت است 0 بر مبنای‌ح رکنتو هوش‌ذراتکار می‌کند 0 مفهوم تعامل!جتماعیرا ب رلعحل‌مسائل هینه سازوبه کار می‌گیرد ذرات (پاسخ های مساله) در فضای جستجو حرکت می کنند هر ذره در هر مرحله, موقعيتي را که بهترین نتیجه را در آن داشته به خاطر مي‌سیارد. (بهترین موقعیت فردي هر ذره) دلیل فوق به تنهايي خيلي خوب نیستند. ذرات به لین کمك احتیاج دارند که بدانند در کجا به جستجو بپردازند آنها با هم همياري مي‌کنند. ذرات اطلاعاتي که دربارة موقعيتي که در آن هستند را با هم تبادل مي 

صفحه 10:
دسته پرندگانی (گروه پرندگان | ازدحام پرندگان) که بر فراز یک منطقه در حال حرکت هستند, باید یک نقطه را برای فرود پیدا کنند. اما تعریف اينکه همه پرندگان:ذر کدام نفطه ,باید: فرود بيایند,.مسئله پیچیده‌ای است زیرا پاسخ این مسئله, وابسته به موضوعات مختلفی یعنی بیشینه کردن منایع غذایی در دسترس و کمینه کردن خطر وجود شکارچیان است در نقطه محل فرود ‎cial‏ پرندگان بعتظور هم‌زمان در یک ترهه از 1 بهترين محل براى فرود مان حركت مىكنند تا اگروه) به طور هم‌زمان 

صفحه 11:
نتیجه مدل‌سازی این رفتار اجتماعی فرایند جستجویی است که 3۲[»16ها به سمت 2 2 نواحی موفق میل می‌کنند. ۴978>16ها در 5۳۵7 از یکدیگر می‌آموزند و بر مناخ داتش نحستت آمجهنهاشعت: توترین همتنایگان تخوه می‌روزه 0 8 3 

صفحه 12:
۱ مهد یط ۳ ۱ / 5 ‘ / \ / 7 4 7 Be Zk 3 2 NS 0 Separation Alignment Cohesion avoid crowding local move towards the move toward the flockmates average heading of average position of local flockmates local flockmates "پژوهش ها حاکی ازآن است که همه پرد گنیک ازدحام (کروه | دسته) كه به دبال تقطه خوبى برلى فرود هستندء قادر به آن هستند که از بهترین نقطه برای فرود در هنگامی كه آن نقطه توسط يكى ازاعضاى ازدحام بيدا شد. اه شوند. ‎v‏ تب با استفاده زاين آگاهی, هر یک ازاعضای این ازدحام» تحجربه دانشر شخصی ازدحامی خود رامتوازن می‌کنند که با عنوان ادانش ‎ets (Social Knowledge) «sus‏ شده است. 

صفحه 13:
Direction of current motion 5 SS New motion Direction of personal best Direction of global best Personal Best position Global best of swarm. 

صفحه 14:


صفحه 15:
نحوه بروز رسانی مقادیر يك ذره در هر مرحلة زمانی ( 11131651610 ) باید به یک موقعیت جدید جابجا شود. این جابجایی با تنظيم سرعت ذره انجام می‌شود. موقعیت جدید هر ذره از رابطه زیر بدست می آ ل را اكير Pu present [ ۵0 + ۷ آخرين سرعت (ميزان تغيير مكان ذره) نيز اين كونه مشخص مى شود: 4 ‎wot + yr, (xBest{ — xf) + cor,(gBest{ — xf)‏ = تن ‎c,* rand* (pBest - p) + c,* rand*‏ رن د ير ‎(gBest - p)‏ ‎ ‎ ‎ ‎ ‎ 

صفحه 16:
چند نمونه تحقیق زمینه یابی ۱- بررسی میزان رضایت زندگی ساکنان یک شهر ۲-بزرسی علل أعتياد توجوانان و جوانان از دیگاه کار شناسان وامتعضصان ۳- بررسی نگرش مردم در مورد ضرورت تاسیس مراکز آموزش فنی و حرفه ای تحقیق زمینه یابی براین اساس استوار است که اگر قصد دارید عقیده مردم ۳ نسبت به موضوعی بدانید بهترین روش این است که از آنها 777 

صفحه 17:
< max 1 ‌ 8 | min fitness search space 

صفحه 18:
8 | ۱ min fitness. search space 

صفحه 19:
۴ | ۱ min fitness. search space 

صفحه 20:
۴ | ۱ min fitness. search space 

صفحه 21:
۴ | ۱ min fitness. search space 

صفحه 22:
۴ | ۱ min fitness. search space 

صفحه 23:
۴ | ۱ min fitness. search space 

صفحه 24:
۴ | ۱ min fitness. search space 

صفحه 25:
کاربردهای الگوریتم ازدحام ذرات در رشته های گوناگون الگورینم ازدحام ذرات در خودروهای هیبرید ‎(GAO) yi‏ همکارانش یک مقالهتاریخی را ارئه دادند.آنها تحلیلی جامع برای الگوریتم های عاری از مشتقات به منظور بهمنه سازي خودروهای الکتریکی هیبرید در یک محیط شبیه سازی انجام دادند. آنها الگوریتمهای متعددی مانند الگوریتم ژنتیک » الگوریتم تبرید » الگورینم مستفیم ( 627 01۳۴) و الگرریتم ازدحام ذرات ‎PSO‏ را به کار گرفتند.اين الگوریتمهای بهینه سازی به منظور کاهش مصرف سوخت؛ طراحی و عملکرد بهینه تر استفاده شدند. مطالعه نشان داد که الگوریتم تبرید و الگوریتم ازدحام ذرات بهترین خروجی های بهينه سازى را داشتند. كه البته بين اين دوء الكوريتم ازدحام ذرات كمى بهتر بود ‎ 

صفحه 26:
‎lS PU ae aS‏ 6 وروت عاچة * و ‏* الگوریتم ازدحام ذرات در مهندسی عمران ‏بعنوان یک الگوریتم بهبنه سازی » الگوریتم ازدحام ذرات موفقیت های گسترده ای در حوزه مهندسی عمران داشته است ‎ 

صفحه 27:
«یایان» ۲۱۵۳۲۳0۷ Hope you like these presentation f@nessaei_ems 

صفحه 28:
یه ازج 

صفحه 29:
Instagram: ems Telegrant.me/ ي؟ دوه www.nessaei.ir 5 w.nessaei.blog.ir §) www.vn2000.persian 5 blog.i #سختران, مشاور و مجرى امور كس #استاد دانشگاه و مدرس اتاق بازرگا: اصول و فنون فروش ۱[ بازاریابی و اصول موفقیت در بازار انندازی و اجرای موفق فژوشگاه ۱ فروشگاهی اصول مديريت و كسب و كار در سرزمین حکایات 

صفحه 30:
مراجع + M. S. Arumugam and M. V. C. Rao, “On the improved performances of the particle swarm optimization algorithms with adaptive parameters, cross-over operators and root mean square (RMS) variants for computing optimal control of a class of hybrid systems,” Applied Soft Computing Journal, vol. 8(1), pp. 324-336, 2008 + Ai, The Jin, and Kachitvi chyanukul, V., Recent Advances in Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithms, Proceedings of the Korea Institute of Industrial Engineering Conference, Seoul, Korea, November 008 + Ai, The Jin, and Kachitv ichyanukul, V, Adaptive Particle Swarm Optimization “Algorithms, Proceedings ‘of the 4th International Conference on Intelligent Logistics Systems [] ILS2008 (] , Shanghai, China August 2008 + D. Zhang, Z. Guan and X. Liu, “An adaptive particle swarm optimization algorithm and simulation,” in Proc. IEEE International Conference on Automation and Logistics 2007, pp. 2399-2402, 2007 + Venter, G. and Sobieski, J., “Particle Swarm Optimization,” Structural Dynamics, and Materials Conference, Denver, CO., April 2002 + Kennedy, J. and Eberhart, R., Swarm Intelligence, Academic Press, 1st ed., San Diego, CA, 2001