روژه الگوریتم ژنتیک

پروژه الگوریتم ژنتیک
با ما پ
سفارش سریع از ایتا

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک ⭐ ارائه خدمات انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب خود را به صدها متخصص حرفه ای متلب پروژه بسپارید و با کیفیت عالی سفارش خود را تحویل بگیرید.

در مواقع فراوانی شاهدیم کاربران در پروژه الگوریتم ژنتیک خود مشکل دارند و به دنبال یک مکان مطمئن برای پروژه خود هستند

متلب پروژه با تخصص بالا و تجربه 7 ساله آمادگی دارد سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک شما را در تمامی مقاطع بر عهده گرفته و با بهترین کیفیت تحویل شما بدهد.

آشنایی با الگوریتم ژنتیک

الگوریتم ژنتیک یا Genetic algorithm نوعی از الگوریتم های بهینه سازی و تکاملی می باشد که امروزه کاربرد فراوانی در حل انواع مسائل پیدا کرده است الگوریتم ژنتیک با استفاده از ساختار ژنتیک بدن انسان شروع به حل یک برنامه میکنند الگوریتم های ژنتیک امروزه کاربردهای فراوانی در حل انواع مسائل مبتنی بر رگرسیون خطی و غیرخطی دارند در یک الگوریتم ژنتیک کورموزم های ورودی نقش ورودی داده را ایفا میکنند و کوروموزم خارجی نقش خروجی را ایفا میکند الگوریتم ژنتیک به جای اینکه به صورت مستقیم با مقادیر داده سروکار داشته باشند از  روش کدبندی برای حل مسائل و پارامترهای آن استفاده میکنند و جمعیتی متشکل از نقاط جستجو در یک فضا ایجاد میکنند الگوریتم ژنتیک همچنین تفاوتی با سایر الگوریتم های تکاملی دارد سایر الگوریتم ها از روش گرادیان برای حل مسائل استفاده میکنند در صورتی که ژنیک از روش فضای بسته برای حل پارامتر استفاده میکند. یک برنامه ابتدا ورودی های آن توسط ژن های مخصوص حل شده و در انتها یک پارامتر به عنوان مولفه خروجی استخراج میشود امروزه از انواع الگوریتم های تکاملی برای بهینه سازی انواع پروژه ها استفاده میشود که به جرات میتوات گفت هیچ کدام از آنها به اندازه الگوریتم ژنتیک کارایی ندارند و این به دلیل حل سریع یک برنامه و رسیدن به جواب نهایی با زنتیک می باشد یکی از ویژگی های اصلی این الگوریتم سرعت بسیار بالای آن در اجرا و رسیدن به جواب نهایی می باشد و همین عامل باعث شده است الگوریتم ژنتیک به عنوان پرکاربردترین الگوریتم حوزه هوش مصنوعی و الگوریتم های تکاملی استفاده شود.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

متلب پروژه با بهره گیری از ممتاز ترین اساتید این حوزه تمامی سفارشات مربوط به حوزه الگوریتم ژنتیک شما را بر عهده گرفته و با آموزش کامل و مشاوره رایگان شما را از سایت های دیگر بی نیاز کند.

هزینه انجام پروژه الگوریتم ژنتیک در متلب پروژه با توجه به وقت و زمانی که میبرد اعلام میشود و به هیچ وجه قیمت اضافی اعلام نمیشود اعلام قیمت مناسب در پروژه از مهم ترین رسالت کاری متلب پروژه می باشد.

اگر نیاز به انجام فوری پروژه الگوریتم ژنتیک دارید و زمان کافی برای انجام پروژه خود ندارید ما مجرب ترین اساتید را در کنار هم جمع کرده ام تا خیال شما را از بابت سفارش راحت کنیم و در زمان کوتاه سفارش شما آماده خواهیم کرد.

ما چه نوع پروژه های الگوریتم ژنتیک رو میتوانیم انجام بدهیم ؟
انجام پروژه کلاسی الگوریتم ژنتیک
انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با پایتون
انجام پروژه درسی الگوریتم ژنتیک
انجام پروژه برنامه ریزی ژنتیک
انجام پروژه Genetic Programming

متلب پروژه ، انجام پروژه الگوریتم ژنتیک

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با آموزش در متلب پروژه

ما تمامی نیازهای شما را در حوزه الگوریتم ژنتیک را به صورت کامل درک کرده ایم و عملا پروژه ای نیست که در این حوزه نتوانیم انجام بدهیم یکی از اصلی ترین دلایلی که اکثر افراد متلب پروژه را به عنوان یک سایت مطمئن برای پروژه خود انتخاب می کنند این است که ما همواره بالاترین کیفیت در پروژه الگوریتم ژنتیک را به مشتریان خود ارائه میدهیم.

به متخصص پروژه الگوریتم ژنتیک مراجعه کنید

در سالیان اخیر سایت های بسیار در حوزه الگوریتم ژنتیک در حال فعالیت هستند که اصلا فعالیت مناسبی ندارند ما به شما در متلب پروژه اطمینان خاطر میدهیم معتبرترین سایت الگوریتم ژنتیک را انتخاب کرده اید
 

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

مراحل انجام پروژه الگوریتم ژنتیک در پروژه

    ارسال پروژه از طریق فرم ثبت سفارش و یا از طریق تلگرام، واتس آپ یا شماره پشتیبانی.
    بررسی دقیق و کارشناسی پروژه الگوریتم ژنتیک توسط مجریان گروه متلب پروژه.
    اعلام هزینه و قیمت پروژه الگوریتم ژنتیک 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 ژنتیک توسط متلب پروژه و تعیین زمان پشتیبانی 72 ساعته برای رفع اشکال.
    در صورت ذکر خواسته کاربر فیلم نیز از نحوه انجام کار ارسال خواهد شد.

سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک

ما توانسته ایم تیمی تخصصی از بهترین مجریان الگوریتم ژنتیک را در کنار هم جمع کنیم و عملا پروژه ای نیست که در این حوزه نتوانیم انجام دهیم اساتید متلب پروژه علاوه بر انجام کامل سفارش ارسالی وظیفه ارسال محتوا و تهیه گزارش را نیز به کاربران دارند و تا زمان تایید نهایی از تمامی پروژه ها پشتیبانی کامل کرده وظیفه پاسخگویی شبانه روزی دارند این روش انجام در کمتر جایی مشاهده میشود و گویا کاربر خود سفارش الگوریتم ژنتیک را انجام داده است زیرا به صورت کامل در روند انجام کار قرار می گیرد این شیوه اصلی ترین دلیل تفاوت متلب پروژه و جداکردن آن از سایر موسسات می باشد اهمیت الگوریتم های بهینه سازی امروزه در مباحث هوش بر کسی پوشیده نیست و یکی از معروف ترین و اصلی ترین این الگوریتم های الگوریتم ژنتیک می باشد که دارای کارایی بسیار بالایی در بهینه سازی می باشد متلب پروژه با تخصص بسیار بالا و داشتن اساتید ممتاز آمادگی دارد تمامی سفارشات شما در این حوزه را بر عهده گرفته و با بهترین کیفیت تحویل شما بدهد.
انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب و پایتون توسط تیم

همیارپروژه با داشتن سابقه ای چندساله در انجام انواع پروژه های هوش مصنوعی ، برق و قدرت ، مخابرات و … قادر است انواع پروژه های برنامه نویسی مرتبط با الگوریتم ژنتیک را انجام دهد.همچنین همیارپروژه با داشتن متخصصان و مجریانی حرفه ای مقالات مربوط به الگوریتم ژنتیک را با زبان های متلب و پایتون پیاده سازی نماید.انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک تخصص ماست و میتوانید از طریق منوی بالای صفحه پروژه هایی را که در این حوزه تا کنون انجام داده ایم را مشاهده کنید.جهت سفارش پروژه الگوریتم ژنتیک با شماره  ۰۹۱۱۷۹۸۳۷۰۹ و یا آیدی تلگرامی @fnalk تماس حاصل کنید .همچنین میتوانید از طریق لینک روبرو نیز پروژه خود را سفارش دهید تا در سریع ترین زمان ممکن کارشناسان ما پاسخگوی شما باشند : سفارش پروژه

الگوریتم ژنتیک چیست؟

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

الگوریتم ژنتیک-(Genetic Algorithm – GA) تکنیک جستجویی در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتمهای تکامل است که از تکنیکهای زیست‌شناسی مانند وراثت و جهش استفاده می‌کند.

الگوریتم ژنتیک که به‌عنوان یکی از روشهای تصادفی بهینه یابی شناخته شده, توسط جان هالند در سال ۱۹۶۷ ابداع شده‌است. بعدها این روش با تلاشهای گلدبرگ ۱۹۸۹, مکان خویش را یافته و امروزه نیز بواسطه تواناییهای خویش , جای مناسبی در میان دیگر روشها دارد.

الگوریتمهای ژنتیک معمولاً به عنوان یک شبیه‌ساز کامپیوتر که در آن جمعیت یک نمونهٔ انتزاعی (کروموزومها) از نامزدهای راه‌حل یک مسأله بهینه‌سازی به راه حل بهتری منجر شود، پیاده‌سازی می‌شوند. به طور سنتی راه‌حلها به شکل رشته‌هایی از ۰ و ۱ بودند، اما امروزه به گونه‌های دیگری هم پیاده‌سازی شده‌اند. فرضیه با جمعیتی کاملاً تصادفی منحصر بفرد آغاز می‌شود و در نسلها ادامه می‌یابد. در هر نسل گنجایش تمام جمعیت ارزیابی می‌شود، چندین فرد منحصر در فرایندی تصادفی از نسل جاری انتخاب می‌شوند (بر اساس شایستگیها) و برای شکل دادن نسل جدید، اصلاح می‌شوند (کسر یا دوباره ترکیب می‌شوند) و در تکرار بعدی الگوریتم به نسل جاری تبدیل می‌شود.
نحوه سفارش پروژه الگوریتم فرا ابتکاری:
کارشناسان گروه همیارپروژه با ارائه مشاوره رایگان در انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری از ابتدا تا انتهای پروژه در کنار شما خواهند بود و با دادن مشاوره های هدفمند شما را از سایت های دیگر بی نیاز خواهد کرد.
انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک

الگوریتم ژنتیک (به انگلیسی: Genetic Algorithm)، (با نماد اختصاری GA) تکنیک جستجویی در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکامل است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت و جهش استفاده می‌کند. این الگوریتم برای اولین بار توسط جان هالندمعرفی شد.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

در واقع الگوریتم‌های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند. در هوش مصنوعی الگوریتم ژنتیک (یا GA) یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسئله‌ای که باید حل شود دارای ورودی‌هایی می‌باشد که طی یک فرایند الگوبرداری شده از تکامل ژنتیکی به راه‌حلها تبدیل می‌شود سپس راه حلها بعنوان کاندیداها توسط تابع ارزیاب (Fitness Function) مورد ارزیابی قرار می‌گیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه می‌یابد. الگوریتم ژنتیک بطور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخش‌های آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب می‌شوند
انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با پایتون

پایاپروژه مفتخر است با سابقه ۵ ساله در انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با پایتون 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 ۰۹۱۰۸۷۶۰۲۸۶ تماس حاصل نمایید یا از طریق آی دی تلگرام @paya001 با ما در ارتباط باشید.
پایاپروژه چه پروژه های الگوریتم ژنتیک با پایتون را می تواند انجام دهد؟

    انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با متلب
    انجام پروژه ها درسی الگوریتم ژنتیک با پایتون
    هزینه مناسب انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با پایتون

آشنایی با الگوریتم ژنتیک  

الگوریتم ژنتیک نامی است که برای نوعی تکنیک جستجو در علم کامپیوتر به کار برده می شود. علت این نام گذاری آن است که در این تکنیک از نظریه وراثت داروین استفاده می شود. اما شاید این سوال در ذهن شما ایجاد شود که این الگوریتم ها در جستجوی چه چیزی هستند. در حقیقت این نوع الگوریتم ها در پی یافتن بهینه ترین راه حل برای مسائلی همچون مدل سازی ریاضی هستند.

از الگوریتم های ژنتیک برای پیش بینی بر مبنای رگرسیون استفاده می شود. این نوع الگوریتم یک تکنیک برای برنامه نویسی کامپیوتر است. در این تکینیک از تکامل ژنتیکی برای یافتن بهترین جواب یک مساله استفاده می شود. طی این فرآیند ورودی های مساله به راه حل تبدیل شده و سپس بهترین راه حل بر اساس شرط پایان الگوریتم ارزیابی و انتخاب می شود.

بیشتر پروژه های الگوریتم ژنتیک با استفاده از زبان های برنامه نویسی متلب و پایتون انجام می شوند. البته اخیرا استفاده از پایتون، به دلیل امکانات بیشتر و رابط کاربری ساده تر گسترش یافته است. اما انجام پروژه هایی از این دست نیازمند تخصص و وقت بسیار است. این الگوریتم ها پیچیدگی های خاص خود را داشته و انجام آن از عهده هر کسی بر نمی آید. بنابراین باید بهترین انتخاب را در این زمینه داشته باشید.
خدمات پایاپروژه در زمینه الگوریتم ژنتیک با پایتون:

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه های پایتون

انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری

 انجام پروژه های الگوریتم تکاملی

انجام پروژه های داده کاوی با پایتون

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک و PSO

انجام پروژه های هوش مصنوعی

انجام پروژه های سیمولینک
انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک  توسط پایاپروژه

پایاپروژه با تکیه بر تخصص و مهارت می تواند انجام پروژه های مربوط به الگوریتم های ژنتیک را به عهده بگیرد. برنامه نویسان حرفه ای این مرکز با استفاده از زبان پایتون این پروژه ها را به دقیق ترین شکل ممکن انجام می دهند. کیفیت بالای کار در کنار قیمت مناسب شعار پایاپروژه است
آشنایی با الگوریتم های ژنتیک (GA : Genetic algorithm )

نگاه به طبیعت همواره الهام بخش بشر برای حل مسائلی که با آن مواجه می‌شود، بوده است. یکی از روش‌ های حل مسائل بدون اینکه درگیر پیچیدگی ذات مسائل شد، استفاده از الگوریتم ژنتیک است. الگوریتم ژنتیک یکی از الگوریتم‌های پرکاربرد و شناخته شده در عمل بهینه‌سازی است. این الگوریتم بر گرفته از نظریه تکامل داروین می‌باشد، که در آن افراد قوی تر و برازنده تر شانس بیشتری برای تولید و گسترش نسل خود دارند. بر همین اساس آقای جان هنری هلند در سال ۱۹۷۵ میلادی الگوریتمی نوین ارائه داد، که تحت عنوان الگوریتم ژنتیک شناخته شد. گرچه این الگوریتم در ابتدای کار صرفا برای بهینه سازی های باینری بوده است، اما بعدها شکل بهبود یافته آن برای حل مسائل گسترده ای به کار رفت. و هم چنان یکی از الگوریتم‌ های بهینه سازی پرطرفدار بین محققان می‌باشد. الگوریتم ژنتیک با توجه به عملگرهایی که دارد، به خوبی می‌تواند برای مسائل بهینه‌ سازی پیوسته و گسسته به کار رود.

روند اجرای GA که پایه الگوریتم‌ های تکاملی است به صورت شکل ۱ زیر است:
انجام پروژه الگوریتم ژنتیکشکل ۱: چرخه‌ی الگوریتم‌های تکاملی
اجزای اصلی Genetic algorithm به صورت زیر است

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

_ بازنمایی محیط
_ تابع ارزیابی
_ جمعیت (مجموعه‌ای از جواب‌ها)
_ فرآیند انتخاب والدین
_ عملگرهای ایجاد تنوع (تولید نسل)
_ فرآیند انتخاب زنده‌ها (انتخاب افراد بهتر جهت ساخت نسل بعد)
_ شرط توقف
سازماندهی ژنتیک

منظور از سازماندهی ژنتیک نحوه ی ارائه راه حل ها /افراد در روش های محاسبات تکاملی می باشد.سازماندهی ژنتیک نحوه ی نمایش ، رفتار و کیفیت فیزیکی هر یک از افراد را مشخص می کند.تفاوت در سازماندهی ژنتیک یکی از معیارهای تمایز بین روش های مختلف محاسبات تکاملی می باشد.
الگوریتم ژنتیک از سازماندهی دودویی خطی استفاده می کند.استاندارترین نوع این سازماندهی استفاده از یک آرایه از بیت ها می باشد.البته می توان از یک آرایه از سایر انواع داده نیز استفاده نمود.یکی از مزایای این نوع سازماندهی مشخص بودن محدوده کروموزوم ها به علت اندازه ثابت آنها می باشد.این امر باعث تسهیل عملیات تلفیق می شود.البته می توان در سازماندهی الگوریتم های زنتیک از ساختارهایی با طول متغیر استفاده نمود که این کار پیاده سازی تلفیق را بسیار پیچیده می سازد.

برخی از روش هایی معمول مورد استفاده در سازماندهی ژنتیک عبارتند از:

    آرایه ها دودویی
    درخت ژنتیک
    درخت تجزیه
    درخت دودویی
    زبان طبیعی

انواع الگوریتم های ژنتیک

    الگوریتم های ژنتیک ترکیبی
    الگوریتم های ژنتیک موازی
    الگوریتم های ژنتیک هیبرید
    الگوریتم های ژنتیک خودسازمان
    الگوریتم های ژنتیک خودسازمان یکپارچه شده (Integrated Adaptive GA)
    الگوریتم های ژنتیک آشفته
    الگوریتم های ژنتیک زایشی (GGA)
    الگوریتم های ژنتیک حالت دائمی (SSGA)

مزایا استفاده از الگوریتم ژنتیک

برخی از مزایای GA عبارتند از:

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

    GA به سرعت می تواند یک مجموعه بزرگ از راه حل ها را پویش نماید.همچنین راه حل های بد ف تاثیر منفی ای بر روی راه حل نهایی نداشته وبه آسانی حذف می شوند.
    طبیعت الگوریتم ژنتیک به گونه ای است که نیازی به دانستن هیچ قاعده ای در ارتباط با مساله موردنظر ندارد وتنها با قواعد داخلی خودش عمل می کند.بنابراین شانس بیشتری نسبت به روش های بهینه سازی محلی برای یافتن نقطه ی بهینه سراسری خواهد داشت.
    در این روش هیچ نیازی به خطی سازی مسئله وجود ندارد.
    در این روش نیازی به محاسبه مشتقات جزئی ندارد.
    در این روش نمونه های بیشتری از مدل های محتمل تر نسبت به مدل های غیرمحتمل ساخته می شود.

برخی از کاربردهای GA ( Genetic algorithm ) :

_ حل مساله ۸ وزیر
_ انتخاب ویژگی برای طبقه بندی و رگرسیون
_ بهینه‌ سازی توابع مهندسی
_ بهینه سازی مسائل گسترده ریاضی و مهندسی
_ بهینه سازی شبکه‌ های عصبی
_ کاهش ابعاد مجموعه داده ها
_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2013
_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2012
_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2014
_ بهینه سازی توابع بنچمارک (پایه) cec 2015
_ حل مسائل زمانبندی با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
_ مسئله فروشنده دوره گرد با الگوریتم ژنتیک
_ پیدا کردن مینیمم تابع اکلی (Ackley)
_ حل مربع جادویی
_ محاسبه ی مینیمم تابع
ش الگوریتم ژنتیک در متلب (Matlab)
21369 بازدید


در این قسمت قصد داریم آموزش مربوط به یکی از تخصصی ترین مباحث نرم افزار Matlab یعنی آموزش الگوریتم ژنتیک در متلب را معرفی نماییم. همانطور که می دانید، الگوریتم ژنتیک یکی از روش های بسیار پیشرفته در زمینه بهینه سازی مسائل مهندسی بوده و از این روش در بسیاری از مسائل پیچیده که به روش عادی قابل حل نیستند استفاده می گردد.

در مجموعه آموزشی که ملاحظه می فرمایید نحوه استفاده از روش الگوریتم ژنتیک در نرم افزار Matlab به صورت تفصیلی و در قالب مثال و پروژه آموزش داده شده است. این آموزش محصولی از شرکت نرم افزاری مهندس یار بوده و تالیف این مجموعه را سرکار خانم نازیلا امامدوست (کارشناسی ارشد پژوهشگاه مواد و انرژی) بر عهده داشته اند.

 

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

آموزش الگوریتم ژنتیک در متلب

 
الگوریتم ژنتیک چیست ؟

Lamarck دانشمند قرن نوزدهم فرضیه ای ارائه کرده که طبق آن تجربیات یک موجود زنده، در ترکیب ژنتیکی فرزندان آن تاثیر می گذارد. برای مثال موجودی که یاد گرفته از غذای سمی پرهیز کند این ویژگی را بصورت ژنتیکی به فرزندان خود منتقل می کند تا آنها دیگر مجبور به یادگیری این پدیده نباشند. اما شواهد تجربی این نظر را تائید نمی کنند. یعنی تجربیات فردی هیچ تاثیری در ترکیب ژنتیکی فرزندان ندارد.

نظریه دیگری وجود دارد که تاثیر یادگیری را بر تکامل توضیح می دهد. این نظریه که اثر Baldwin نامیده می شود بر مبنای مشاهدات زیر استوار است:

اگر موجودی  از طرف محیط متغیری تحت فشار قرار گرفته باشد، افرادی که توانایی یادگیری نحوه برخورد با شرایط را داشته باشند شانس بیشتری برای بقا دارند. موجوداتی که تحت شرایط جدید باقی می مانند جمعیتی با توانائی یادگیری را تشکیل می دهند که فرایندهای تکاملی در آنها سریع تر رخ می دهد و باعث می شود تا نسلی به وجود بیاید که نیازی به یادگیری مواجهه با شرایط جدید را نداشته باشند.
قانون های مهم در الگوریتم ژنتیک:

قانون GA، قانون انتخاب طبیعت بر مبنای قانون بهترین ها است. روش های EA  به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند: Genetic Algorithms

در این روش  راه حل یک مسئله بصورت  یک bit string نشان داده می شود.

Genetic Programming : این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp  مورد استفاده هستند می پردازد بدین ترتیب می توان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.

در مورد این روش می توان به نکات زیر اشاره کرد:

1- برای مسائل پیچیده یا مسائلی که دارای فضای جستجو بسیار بزرگی هستند کاربرد زیادی دارد.

2- برای بهینه سازی گسسته کاربرد بسیار زیادی دارد.

3- روش کارآمدی در  optimization و  Machine learning است.

4- هدف بهینه سازی طراحی در  GA، یافتن جواب یا جواب هایی بر روی یک مجموعه از گزینه های ممکن با رعایت قیود مسئله با هدف بهینه کردن معیارهای مساله است.
در همین رابطه بخوانید »   دانلود مقالات آموزشی تولباکس PSAT در Matlab

5- هدف بهینه سازی در یادگیری ماشین، تخمین توابع غیر صریحی از فرضیه هاست.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

6- روش جستجوی GA با روش های دیگر مثل شبکه های عصبی تفاوت دارد.

 

الگوریتم ژنتیک در matlab
تفاوت روش الگوریتم ژنتیک و شبکه عصبی

در شبکه عصبی روش Gradient descent بصورت  هموار از فرضیه ای به فرضیه  مشابه دیگری حرکت میکند در حالیکه GA  ممکن است بصورت ناگهانی فرضیه والد را با فرزندی جایگزین نماید که تفاوت اساسی با والد آن داشته باشد. از این رو احتمال گیر افتادن GA در مینیمم محلی کاهش می یابد.

چون در هر بار تولید نسل، جمعیت بصورت تصادفی انتخاب می شوند تضمینی وجود ندارد که به جواب بهینه برسد اما لزوما به جواب هایی با تناسب بالا می رسد.

از مزایای  GA این است که چون مستقیما با تابع هدف سروکار دارد نیازی به داشتن معادله دقیق نیست (مناسب برای داده هایی که براحتی می توان با  curve fitting به معادله تقریبی از رفتار داده ها رسید).
روش حل مسائل با استفاده از روش الگوریتم ژنتیک

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

روش متداول پیاده سازی الگوریتم ژنتیک بدین ترتیب است که:

مجموعه ای از فرضیه ها که population  نامیده میشود تولید و به طور متناوب با فرضیه های جدیدی جایگزین می گردد.

در هر بار تکرارتمامی فرضیه ها با استفاده از یک تابع تناسب یا Fitness مورد ارزیابی قرار داده می شوند. آنگاه تعدادی از بهترین فرضیه ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل می دهند.

تعدادی از این فرضیه های انتخاب شده به همان صورت مورد استفاده واقع شده و مابقی با استفاده از اپراتور های ژنتیکی نظیر Crossover و Mutation برای تولید فرزندان به کار می روند.
دانلود نمونه فیلم های آموزش الگوریتم ژنتیک در متلب

مدت زمان آموزش الگوریتم ژنتیک در متلب 4 ساعت می باشد. در ادامه می توانید ضمن مشاهده آنلاین و دانلود نمونه ای از فیلم آموزشی این محصول، توضیحات بیشتری را در مورد سرفصل های این مجموعه آموزشی و همچنین این روش بهینه سازی ملاحظه فرمایید:
نمایشگر ویدیو
00:00
09:39

 
عناوین فیلم آموزش الگوریتم ژنتیک در متلب:

در این مجموعه طی سرفصل های زیر مبحث الگوریتم ژنتیک در متلب آموزش داده شده است:

آشنایی با مدل های تکاملی یا Evolutionary Algorithms

تئوری Lamarck

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

تئوری Baldwin

آشنایی با الگوریتم ژنتیک و کاربردهای آن

تابع fitness

انتخاب فرضیه ها

اپراتور Crossover

اپراتور mutation

پدیده crowding

حل کننده GA

شروع به کار در نرم افزار متلب

تابع برازندگی

انتخاب گر های ترکیبی

مفهوم غلبه (dominance)

انتخاب بر اساس مفهوم پارتو

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

مثال ها و پروژه های انجام شده توسط الگوریتم ژنتیک در Matlab

 

آموزش الگوریتم ژنتیک

 
حوه کد نویسی الگوریتم ژنتیک
آموزش، دانلود / GA، genetic algorithm، تخمین پارامترهای مدل های واریانس مشروط، تخمین تابع، تخمین حالت، تخمین حالت بیزی، تخمین حالت سیستم خطی، تخمین حالت سیستم های خطی با استفاده از فیلتر کالمن، تخمین حالت سیستم های دینامیکی، تخمین درصد چربی بدن، ترسیم، ترسیم انواع نمودارها، ترسیم توابع دو بعدی، ترسیم داده های مالی، ترسیم راه حل، ترسیم راه حل بر حسب پارامتر، ترسیم کانتور، ترسیم معادلات سه بعدی، ترسیم نمودار، ترسیم نمودار در matlab، ترسیم نمودار در متلب، ترسیم نمودار در مطلب، ترسیم نمودارهای سطح زیر منحنی، ترسیم نمودارهای میله ای، ترکیب الگریتم ژنتیک و pso، ترکیب الگریتم ژنتیک و تبرید شبیه سازی شده، ترکیب الگریتم ژنتیک و شبیه سازی تبرید، ترکیب الگریتم های بهینه سازی با سیستم های فازی، ترکیب الگریتم های بهینه سازی با شبکه های عصبی، ترکیب الگوریتم ژنتیک و pso، ترکیب الگوریتم ژنتیک و تبرید شبیه سازی شده، ترکیب الگوریتم ژنتیک و شبیه سازی تبرید، ترکیب الگوریتم های بهینه سازی با سیستم های فازی، ترکیب الگوریتم های بهینه سازی با شبکه های عصبی، ترکیب sfla با تکامل تفاضلی، ترکیب روش های جستجوی محلی و متاهیوریستیک ها، دانلود MATLAB، دانلود جزوه آموزش متلب، دانلود سورس کد برنامه الگوریتم های ژنتیک،فروشنده دوره گرد ومورچگان درMATLAB، کد نویسی الگوریتم ژنتیک، مشروط

matlab1 - Copy

جعبه‌ابزار الگوریتم ژنتیک در نرم افزار MATLAB  

جعبه‌ابزار الگوریتم ژنتیک

جعبه‌ ابزار الگوریتم ژنتیک مجموعه‌ای از تابع‌هایی هستند که توانایی اپیتیمم کردن را با استفاده از محیط محاسبات عددی دارد . این الگوریتم قابلیت حل مسائل مختلف در زمینه بهینه‌سازی است تمام توابع این جعبه ابزار از M فایل‌های مطلب هستند که تابع را بهینه می‌کند.البته می‌‌توانید قابلیت‌های الگوریتم ژنتیک را توسط M فایلی که خودتان می‌نویسید یا با ترکیب تابع‌های مطلب افزایش دهید.

 

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

فیلم آموزش فارسی الگوریتم ژنتیک در متلب MATLAB

(بر روی عکس زیر کلیک کنید)

Genetic Algorithm MATLAB code video download

نوشتن ‌M فایل

در این قسمت نشان می دهیم که چه‌طور می‌توان یک M فایل برای تابع نوشت که می‌خواهیم آن را بهینه کنیم فرض کنیم می‌خواهیم تابع زیر را بهینه کنیم.

 

y1

مراحل زیر را انجام دهید

1- new را از منوی فایل انتخاب کنید

2- M فایل را انتخاب کنید.

3- کدهای زیر را در داخل m فایل بنویسید.

y11

– فایل را ذخیره کنید

اگر شما بخواهید این فایل را ماکزیمم کنید می‌توانید f(X) -را مینیمم کنید چون مینیمم در همان نقطه اتفاق می‌افتد که ماکزیمم در f(x) وجود دارد.

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

y111

فراخوانی الگوریتم ژنتیک

برای استفاده از این الگوریتم در خط دستور، دستور زیر را در خط دستور تایپ کنید

y666

که

fitnessfun –  @  که تابع مورد نظر است

n vars-  تعداد متغیرهای مستقل در داخل تابع است

در نتایج داریم:

fval * مقدار نهایی تابع

* xنقطه‌ای که در آن تابع بهینه است.

استفاده از جعبه ابزار الگوریتم ژنتیک.

این جعبه ابزار یک جعبه‌ ابزرا گرافیکی است که کاربر را قادر می‌سازد که از این الگوریتم بدون خط دستور استفاده کرد اما باید در خط دستور

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

>>gatool

-Fitness function  تابعی را که می‌خواهید بهینه کنید در این قسمت تایپ کنید.

Number of variables-تعداد متغیرهای مستقل که در تابع وجود دارد.

برای شروع حل کلید start را در قسمت run solver بزنید.

در قسمت‌ current generation تعداد نسل را توضیح می‌دهد. شما می‌توانید حل را توسط دکمه puase موقتاً متوقف کنید.

* در قسمت status & resul
و پروژه های بهینه سازی دانشجویی برنامه نویسی کد نویسی الگوریتم ژنتیک تک هدفه چند هدفه  NSGA II NSGA2 NRGA MOGA حل مسائل فرابتکاری Meta-Heuristic انجام پروژه الگوریتم مورچگان ACO - ANT COLONY OPTIMIZATION الگوریتم تبرید شبیه سازی Simulated Annealing - SA جستجوی ممنوعه TS - Tabu Search و ترکیب الگوریتم های فوق با هم مثلاً حل و شبیه سازی با نرم


azsoftir@gmail.com
0936-729-2276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
0936-729-2276
azsoft.ir

افزاردر با متلب matlab بهینه سازی ازدحام ذرات(Particle Swarm Optimization) یا PSOالگوریتم رقابت استعماری(Imperialist Competitive Algorithm) یاICA , تمام الگوریتم های فرا ابتکاری تکاملی بهینه سازی انجام پروژه های برنامه نویسی MATLAB متلب انجام پروژه های متلب انجام پروژه matlab انجام پروژه مهندسی صنایع برق الکترونیک مکانیک عمران و ... تدریس خصوصی انجام پروژه Cplex Gams Lingo انجام پروژه بهینه سازی درمتلب matlab انجام پروپزال پایان نامه ارشد دکتری تدریس خصوصی الگوریتم های ژنتیک الگوریتم های بهینه سازی مطلب انجام سفارش پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی متلب matlab مطلب نرم افزار متلب سیمولینک Simulink و شبکه های عصبی و منطق فازی انجام پروژه برنامه نویسی با مطلب متلب MATLAB نرم افزار دانشجویی- کدنویسی آموزش تدریس مطلب MATLAB انجام پروژه متلب برق قدرت انجام پروژه متلب فازی انجام پروژه متلب مکانیک انجام پروژه های برنامه نویسی دانشجویی انجام پروژه های برنامه نویسی matlab انجام پروژه های برنامه نویسی c# انجام پروژه های برنامه نویسی حرفه ای ای اس پی ASP PHP JAVA جاوا Delphi ++C Visual C Assembly #C Visual Basic OMNET OPNET Linux Oracle MYSQL SQLSERVER  لینوکس

  تشخیص الگو

تمام الگوریتم های فرا ابتکاری(بهینه سازی) گسسته ، پیوسته و چند هدفه

یادگیری ماشین
azsoftir@gmail.com
0936-729-2276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
0936-729-2276
azsoft.ir
پردازش صدا

پردازش تصویر Image processing

شبکه عصبی
انجام پروژه متلب | متلب| پروژه متلب | آموزش متلب | انجام پایان نامه | پروژه پایانی |matlab |matlabi |matlab project

مقدمه متلب:یکی از جعبه ابزارهای پرکاربرد MATLAB جعبه ابزار پردازش سیگنال است که مجموعه ای غنی از توابع مفید برای پردازش سیگنال می باشد . مثلاً از این جعبه ابزار می توان در تشخیص صدا و پردازش صوت استفاده کرد . جعبه ابزار پردازش سیگنال مجموعه ای از ابزارهای موجود در محیط محاسباتی عددی MATLAB است که محدوه وسیعی از اعمال پردازش سیگنال از تولید شکل موج گرفته تا طراحی و [...]
ادامه مطلب

آموزش متلب:انجام پروژه متلب
آموزش متلب:انجام پروژه متلب

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

  انجام پروژه متلب: فصل اول : آشنایی با نرم افزار Matlab اجرای برنامه اجزای مختلف برنامه تغییر محیط برنامه فصل دوم : ماتریس ها، آرایه ها و توابع در Matlab روش تعریف ماتریس در Matlab انجام عملیات بر روی ماتریسها عملگرهای MATLAB بررسی توابع MATLAB فصل سوم : کار با فایلهای M ایجاد فایل M در Matlab اجرای فایل M ذخیره مقدار متغیر در فایل Mat بررسی فایلهای Function در Matlab بررسی فایلهای script فصل چهارم : کار با اعداد و ساختارها در Matlab نحوه نمایش اعداد [...]
توسط دانش آموختگان دانشگاههای تهران و صنعتی شریف
در اسرع وقت
بدون واسطه
به همراه توضیحات تلفنی پس از انجام

انجام پروژه کدنویسی الگوریتم های فراابتکاری بهینه سازی
پیاده سازی و برنامه نویسی انواع روش های بهینه سازی به کمک نرم افزار متلب شامل الگوریتم ژنتیک ، ازدحام ذرات PSO ، الگوریتم رقابت استعماری ، زنبور عسل ، کلونی مورچگان ، الگوریتم فاخته ، کرم شب تاب ، جنگل انبوه

موسوی 09123543815

برنامه نویسی و انجام پروژه زمان بندی
برنامه نویسی و انجام پروژه مکان یابی
برنامه نویسی و انجام پروژه برق قدرت با استفاده از الگوریتم ژنتیک ، PSO و دیگر الگوریتم های فراابتکاری
انجام پروژه بهینه سازی
انجام پروژه بهینه سازی با استفاده از تابع هدف

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک در متلب
انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با متلب
انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با نرم افزار متلب
انجام پروژه الگوریتم ژنتیک matlab

انجام پروژه ازدحام ذرات در با متلب
انجام پروژه PSO در با متلب
انجام پروژه کلونی مورچگان در با متلب
انجام پروژه مکان یابی در با متلب
انجام پروژه الگوریتم قورباغه در با متلب
انجام پروژه زنبورعسل در با متلب
انجام پروژه کلونی زنبورها در با متلب

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com

انجام پروژه الگوریتم ژنتیک در متلب
انجام پروژه الگوریتم ژنتیک با متلب
انجام پروژه شبیه سازی پیاده سازی الگوریتم ژنتیک الگوریتم PSO زنبورعسل بهینه سازی انجام پروژه برق قدرت مخابرات صنایع مکانیک شیمی متلب مطلب Matlab

09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com
09367292276
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoftir.com