tyle="position:fixed;right:0px;bottom:0px;z-index:1000"> هوش جمعی

ارایه پکیج اقدام پژوهی ، گزارش تخصصی و تجربیات مدون

طرح جابر- اقدام پژوهی- درس پژوهی-گزارش تخصصی-برنامه سالانه-تقویم اجرایی-طرح تعالی- پیشنهاد ارزشیابی-طرح تدبیر-تجربیات مدون-تحلیل محتوا-


دانلود مقاله الگوریتم بهینه سازی توده ذرات (PSO )

 فایل ورد قابل ویرایش

 

چکیده : الگوریتم PSO یک الگوریتم جستجوی اجتماعی است که از روی رفتار اجتماعی دسته‌های پرندگان مدل شده است. در ابتدا این الگوریتم به منظور کشف الگوهای حاکم بر پرواز همزمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آنها و تغییر شکل بهینه‌ی دسته به کار گرفته شد . در PSO، ذرات در فضای جستجو جاری می‌شوند. تغییر مکان  ذرات در فضای جستجو تحت تأثیر تجربه و دانش خودشان و همسایگانشان است. بنابراین موقعیت دیگر توده ذرات روی چگونگی جستجوی یک ذره اثر می‌گذارد نتیجه‌ی مدل‌سازی این رفتار اجتماعی فرایند جستجویی است که ذرات به سمت نواحی موفق میل می‌کنند. ذرات از یکدیگر می‌آموزند و بر مبنای دانش بدست آمده به سمت بهترین همسایگان خود می‌روند اساس کار PSO بر این اصل استوار است که در هر لحظه هر ذره مکان خود را در فضای جستجو با توجه به بهترین مکانی که تاکنون در آن قرار گرفته است و بهترین مکانی که در کل همسایگی‌اش وجود دارد، تنظیم می‌کند.

کلمات کلیدی : بهینه سازی توده ذرات  - هوش جمعی – اتوماتای یادگیر سلولی -  CLA-PSO

دانلود مقاله الگوریتم بهینه سازی توده ذرات (PSO )

هوش جمعی:هوش جمعی خاصیتی است سیستماتیک که در این سیستم، عامل هابه طور محلی با هم همکاري می نمایند و رفتار جمعی تمام عامل هاباعث یک همگرایی در نقطه اي نزدیک به جواب بهینه سراسري میشود نقطه قوت این الگوریتم عدم نیاز به یک کنترل سراسري میباشدهر ذرهعامل) در این الگوریتم ها خود مختاري نسبی داردکه می تواند در سراسر فضاي جواب ها حرکت کند و می بایست با سایرذرات )عامل ها همکاري داشته باشد دو الگوریتم مشهور هوش جمعی، بهینه سازي جرگه مورچگان  و بهینه سازي توده ذرات  می باشنداز هر دو این الگوریتم ها می توان براي تعلیم شبکه هاي عصبی بهره برد.

شبکه عصبی :شبکه هاي عصبی مصنوعی داراي ویژگی هاي فراوانی از جمله انطباق پذیري، قابلیت یادگیري و تعمیم می باشد .در حوزه تطابق الگو ها،شبکه هاي عصبی مصنوعی قادرند که الگو هاي جدید را بر اساس تعالیم قبلی خود به کلاس هاي مرتبط طبقه بندي نمایند .استفاده از ایده جدید هوش جمعی در ترکیب با شبکه هايعصبی مصنوعی می باشد تا راهکاري براي غلبه بر چالش موجو د درشبکه هاي عصبی باشد.

الگوریتم بهینه سازی توده ذرات:در سال 1995 به Eberhart و Kennedy براي اولین بار توسط PSOعنوان یک روش جستجوي غیر قطعی براي بهینه سازي تابعی مطرح گشت این الگوریتم از حرکت دسته جمعی پرندگانی که به دنبال غذا می باشند الهام گرفته شده است.


لینک دانلود:

دانلود مقاله الگوریتم بهینه سازی توده ذرات (PSO )







مقاله الگوریتم کلونی زنبور عسل (ABC)


 

فایل ورد قابل ویرایش

 

توضیحی مختصر از مقاله  :

چکیده

 هوش جمعی شاخه ای از پژوهش بر اساس جمعیت است که مدل های جمعیتی از عوامل مورد تداخل یا ازدحام که می توانند خود سازماندهی کنند . کلونی مورچه، ازدحام پرندگان و یا زنبورها یک نمونه ساده ای از سیستم جمعیتی است. دیگر نمونه ای از هوش جمعی کلونی زنبور عسل در اطراف کندو است. هوش کلونی زنبور عسل (ABC) یک  الگوریتم است که یک الگوریتم بهینه سازی بر اساس رفتار هوشمندانه جمعیت زنبور عسل است. در این مفاله، الگوریتم ABC برای بهینه سازی توابع چند متغیره مورد استفاده قرار می گیرد. و نتایج تولید شده توسط الگوریتم ABC  مقایسه می شوند.

الگوریتم کلونی زنبور عسل (ABC)

چندین الگوریتم اکتشافی جدید برای حل مسایل  بهینه سازی عددی و توابع ترکیبی توسعه یافته اند. این الگوریتم ها می توانند به گروههای مختلف طبقه بندی شوند با توجه به ضوابطی  که در نظر گرفته شده: مانند بر اساس جمعیت ، مبتنی بر تکرار شونده ، تصادفی ، قطعی ، و غیره. در حالی که الگوریتم با یک مجموعه راه حل هاکار میکند و در جهت بهبود آنها تلاش می کنند  که  مبتنی بر جمعیت نامیده می شوند ، یکی از کاربرد تکرار های چندگانه برای پیداکردن راه حل مطلوب که به عنوان الگوریتم تکرار شونده نام گذاری شده است. اگر یک الگوریتم یک قانون احتمالی را برای بهبود راه حل بکار بگیرد سپس آن را احتمال  یا اتفاقی نامیده میشود. یکی دیگر از طبقه بندی را می توان بسته به ماهیت پدیده توسط الگوریتم شبیه سازی کرد.این نوع طبقه بندی ، عمدتا دارای دو گروه مهم از الگوریتم جمعیت هستند که براساس : الگوریتم های تکاملی (EA) و الگوریتم های مبتنی بر هوش جمعی. از محبوب ترین الگوریتم های تکاملی الگوریتم ژنتیک(GA) است. درGAتلاش شده است تکامل طبیعی یک پدیده شبیه سازی شود. در تکامل طبیعی ، هر گونه جستجو برای سازگاری سودمند در یک محیط در حال تغییر است. به عنوان یک گونه تکامل یافته ، ویژگی های جدیدی در کروموزوم های فردی کد گذاری می شوند.  این اطلاعات توسط جهش تصادفی تغییرمی یابد ، اما بطورواقعی نیروی محرکه باعث توسعه تکاملی درترکیب و جایگزینی مواد کروموزومی در طول تولید مثل میشود. اگر چه تلاش های متعددی برای گنجاندن این اصول در روال بهینه سازی دراوایل دهه 1960انجام شده ، الگوریتم های ژنتیک برای اولین بار بر یک مبنای نظری صوتی  ایجاد شده بودند. این اصطلاح جمعی در حالت کلی برای اشاره به هر مجموعه دار از تعامل افراد مورد استفاده قرار می گیرد. به عنوان یک مثال کلاسیک از ازدحام زنبورهایی که در اطراف کندوی خود تجمع کردند ، اما در استعاره به راحتی می توان به سیستم هایی معماری مشابهی دارند توسعه داد. در کلونی مورچه ها،مورچه ها می توانند به عنوان گروهی ازعوامل تصور شوند ، همچنین ازدحام پرندگان گروهی از پرندگان است. یک سیستم ایمنی ، گروهی از سلول ها ومولکول ها است در حالی که یک جمعیت شامل گروهی از مردم است. الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) شبیه سازی می کند رفتار اجتماعی پرندگان یا ماهی ها توسط ابرهارت و کندی در سال 1995 معرفی شده است. روش های گوناگونی به مدل رفتار هوشمند خاص ازدحام زنبور عسل پیشنهاد شده است و برای حل مسایل از نوع ترکیبی استفاده شده است.آنها یک ایده روبات بر رفتار جستجوی غذا از زنبورها را ایجاد کرده اند . معمولا ، همه این ربات از لحاظ فیزیکی و عملکرد یکسان هستند ، به طوری که هر ربات را می توان به طور تصادفی جایگزین دیگری کرد. ازدحام دارای تحمل قابل توجهی است ؛ شکست در یک عامل عملکرد کل سیستم را متوقف نمی کند. روبات های فردی ، مانند حشرات ، دارای قابلیت های محدود و دانش محدود از محیط زیست است. از سوی دیگر ، توسعه ازدحام هوش جمعی است. آزمایشات نشان داد که رباتها مانند حشرات مانند در انجام وظایف واقعی رباتیک موفق هستند.


لیتک دانلود:

الگوریتم کلونی زنبور عسل (ABC)


الگوریتم کلونی زنبور عسل (ABC)


دانلود مقاله الگوریتم بهینه سازی توده ذرات (PSO )

عنوان: مقاله الگوریتم بهینه سازی توده ذرات ‎( PSO )
صفحات: 9
نوع: تایپ شده
فرمت: Word
کیفیت: عالی
مقاله الگوریتم بهینه سازی توده ذرات ‎( PSO ) ، الگوریتم PSO یک الگوریتم جستجوی اجتماعی است که از روی رفتار اجتماعی دسته‌های پرندگان مدل شده است. در ابتدا این الگوریتم به منظور کشف الگوهای حاکم بر پرواز همزمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آنها و تغییر شکل بهینه‌ی دسته به کار گرفته شد . در PSO، ذرات در فضای جستجو جاری می‌شوند. تغییر مکان ذرات در فضای جستجو تحت تأثیر تجربه و دانش خودشان و همسایگانشان است. بنابراین موقعیت دیگر توده ذرات روی چگونگی جستجوی یک ذره اثر می‌گذارد . نتیجه‌ی مدل‌سازی این رفتار اجتماعی فرایند جستجویی است که ذرات به سمت نواحی موفق میل می‌کنند. ذرات از یکدیگر می‌آموزند و بر مبنای دانش بدست آمده به سمت بهترین همسایگان خود می‌روند اساس کار PSO بر این اصل استوار است که در هر لحظه هر ذره مکان خود را در فضای جستجو با توجه به بهترین مکانی که تاکنون در آن قرار گرفته است و بهترین مکانی که در کل همسایگی‌اش وجود دارد، تنظیم می‌کند.


لیتنک دانلود:


دانلود مقاله الگوریتم بهینه سازی توده ذرات (PSO )


دانلود مقاله الگوریتم بهینه سازی توده ذرات (PSO )



دانلود مقاله الگوریتم کلونی زنبور عسل

دانلود مقاله الگوریتم کلونی زنبور عسل


دانلود مقاله الگوریتم کلونی زنبور عسل


فایل ورد قابل ویرایش

چکیده

 هوش جمعی شاخه ای از پژوهش بر اساس جمعیت است که مدل های جمعیتی از عوامل مورد تداخل یا ازدحام که می توانند خود سازماندهی کنند . کلونی مورچه، ازدحام پرندگان و یا زنبورها یک نمونه ساده ای از سیستم جمعیتی است. دیگر نمونه ای از هوش جمعی کلونی زنبور عسل در اطراف کندو است. هوش کلونی زنبور عسل (ABC) یک  الگوریتم است که یک الگوریتم بهینه سازی بر اساس رفتار هوشمندانه جمعیت زنبور عسل است. در این مفاله، الگوریتم ABCبرای بهینه سازی توابع چند متغیره مورد استفاده قرار می گیرد. و نتایج تولید شده توسط الگوریتم ABC  مقایسه می شوند.

کلمات کلیدی : هوش جمعی ، کلونی زنبور، بهینه سازی توابع عددی




ابزار ساخت کد پاپ آپ نیو تب

خرید ساعت مچی

|

صفحات پاپ آپ popup window