اگر در حال تحقیق در مورد الگوریتم ژنتیک هستید خوشحال خواهیم بود که در این راه با شما هم قدم شویم. در مجموعه آموزشی پی استور محصولات متنوعی از جمله پیاده سازی ها، فیلم های آموزشی و پاورپوینت های ارائه کلاسی موجود می باشد که بسته به نیاز شما می توانید از آن ها استفاده کنید.
می‌توانید با کلیک بر روی مباحث مختلف، جزئیات کاملی از محصولات موجود را ملاحظه نمایید.
برای تهیه و دانلود موارد مورد نیاز خود می توانید بر روی محصولات زیر کلیک کنید.
پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک
در این بخش برای علاقه مندان به الگوریتم، پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک را قرار دادیم و می خواهیم نشان دهیم که اجزای الگوریتم های ژنتیک از چه چیزی تشکیل می شوند و نحوه نوشتن آنها چگونه است. الگوریتم های ژنتیک از نحوه به تکامل رسیدن انسان ها ایده گرفته شده است، در واقع الگوریتم ژنتیک، به تکنیک های بهینه سازی گفته می شود که سعی در پیدا کردن مقدارهای ورودی متناسب دارند و همچنین بر اساس آنها بهترین خروجی ها را می دهند. امروزه از الگوریتم ژنتیک در طیف وسیعی از مسئله های مهندسی و علمی استفاده می شود.
حل مسئله کوله پشتی با الگوریتم ژنتیک GA در متلب
در این بخش حل مسئله کوله پشتی با الگوریتم ژنتیک GA در متلب قرار داده شده است. مسئله کوله پشتی و حل آن یکی از مواردی است که می توان در آن از الگوریتم های فرا ابتکاری یا متاهیورستیک استفاده نمود. حل مسئله کوله پشتی برای بهینه سازی مسائل مختلف NP-Hard مورد استفاده قرار می گیرد. برای استفاده از سورس کد در سایر مسائل بهینه سازی می توان مدل و تابع هزینه آن را منطبق بر مسئله کرد و از آن سود برد.
آموزش نحوه پیاده سازی حل مسئله فروشنده دوره گرد با الگوریتم ژنتیک در پایتون
در این بخش پکیج حل مسئله فروشنده دوره گرد با الگوریتم ژنتیک در پایتون که شامل سورس کد، گزارش کار و فیلم آموزشی می باشد را برای شما عزیزان ارائه داده ایم. این محصول یکی از محبوب ترین پکیج های پی استور در بخش برنامه نویسی و الگوریتم می باشد در ادامه به توضیحات محتوایات پکیج خواهیم پرداخت.
مسئله هشت وزیر با الگوریتم ژنتیک GA در متلب
در این بخش سورس کد حل مسئله هشت وزیر با الگوریتم ژنتیک GA در متلب قرار داده شده است. مسئله 8 وزیر یا 8 Queen یک معمای شطرنجی و ریاضیاتی است که بر اساس آن باید 8 وزیر شطرنج در یک صفحه 8×8 شطرنج به‌گونه‌ای قرار داده شوند که هیچ‌یک زیر ضرب دیگری نباشند. مسئله 8 وزیر یا 8 Queen یک معمای شطرنجی و ریاضیاتی است که بر اساس آن باید 8 وزیر شطرنج در یک صفحه 8×8 شطرنج به‌گونه‌ای قرار داده شوند که هیچ‌یک زیر ضرب دیگری نباشند.
حل مسئله TSP با الگوریتم ژنتیک GA در متلب
در این بخش فیلم آموزش حل مسئله TSP با الگوریتم ژنتیک GA در متلب قرار داده شده است. الگوریتم ژنتیک Genetic Algorithm یکی از الگوریتم های پرکاربرد و محبوب برای حل مسائل سخت می باشد و به وفور از این الگوریتم استفاده می شود. مفهوم آسان و قابل درک این الگوریتم آن را به عنوان الگوریتم پرکاربرد در زمینه های الگوریتم های تکاملی بدل کرده است. به سادگی می توان از الگوریتم ژنتیک برای حل مسئله فروشنده دوره گرد Travelling Salesman Problem استفاده کرد. در ادامه توضیحات کاملی درباره محتوا و سرفصل های فیلم آموزشی بیان خواهد شد.
آموزش شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک GA در متلب
در این بخش سورس کد آموزش شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک GA در متلب قرار داده شده است. شبکه‌های عصبی Artificial neural network از تعداد زیادی عنصر پردازشی فوق‌العاده به‌هم‌پیوسته به نام نرون تشکیل‌شده که برای حل یک مسئله با یکدیگر به‌صورت هماهنگ عمل می‌کند. شبکه عصبی یک الگوریتم نیست بلکه یک چارچوب برای بسیاری از الگوریتم های مختلف از جمله یادگیری ماشین برای همکاری و پردازش اطلاعات پیچیده است.
پاورپوینت الگوریتم ژنتیک GA
در این بخش پاورپوینت الگوریتم ژنتیک GA قرار داده شده است. الگوریتم‌های ژنتیک، با شبیه‌سازی فرایند تکامل در طبیعت، با هدف یافتن بهترین جواب ممکن برای یک مسأله، به جستجو در فضای جواب‌های کاندید می‌پردازند. الگوریتم ژنتیک بر پایه مکانیزم تکامل موجودات زنده و تولید گونه‌های موفق‌تر و برازنده‌تر در طبیعت الهام گرفته شده است. پاورپوینت الگوریتم ژنتیک در 23 صفحه در قالب ppt. یا pptx. با قابلیت ویرایش و توضیحات اضافی برای برخی صفحات در قالب Note آماده دانلود می باشد.
حل مسئله 8 وزیر با الگوریتم ژنتیک در سی شارپ #C
سورس کد حل مسئله 8 وزیر با الگوریتم ژنتیک در سی شارپ #C همراه با گزارش کار با استفاده از الگوریتم ژنتیک پیاده سازی شده است. این برنامه به شما امکان می دهد اندازه جمعیت ، تعداد نسل ها ، احتمال crossover و احتمال جهش mutation را تعیین کنید. الگوریتم را می توان با استفاده از دکمه شروع اجرا کرد. تمام کروموزوم های نسل آخر در جدول نشان داده شده اند و صفحه شطرنج گرافیکی بهترین نتیجه را نشان می دهد.
کد الگوریتم ژنتیک در پایتون Python
در این پست سورس کد الگوریتم ژنتیک GA در پایتون Python قرار گرفته شده است. این سورس کد به زبان پایتون Python برای الگوریتم ژنتیک نوشته شده است. این سورس کد بر اساس 12 توابع تست الگوریتم GA را اجرا می کند. برای اینکه بتوانید مسئله الگوریتم ژنتیک را واضح و کامل درک کنید مقاله ای کامل با عنوان الگوریتم ژنتیک در همین سایت آماده کرده ایم که می توانید مطالعه کنید. در ادامه مختصری از الگوریتم برای درک کد الگوریتم GA در پایتون بیان می شود.
تعیین درخت پوشای مینیمم با الگوریتم ژنتیک در متلب
در این پست به تعیین درخت پوشای مینیمم با الگوریتم ژنتیک در متلب پرداخته شده است. درخت پوشای مینیمم درختی است از زیر مجموعه ای از گراف G که تمام رأس ها با حداقل تعداد ممکن لبه ها پوشیده شده است. از این رو، در درخت پوشای مینیمم حلقه ای وجود ندارد و همچنین نمی تواند قطع باشد. الگوریتم ژنتیک یا Genetic Algorithm نیز جزو الگوریتم های تکاملی یا فرا ابتکاری هستند که با استفاده از آن می‌توان با مسائلی که داری فضای n بعدی هستند را حل کرد. در این پست با استفاده از فرآیند تولید جواب الگوریتم ژنتیک مسئله درخت پوشای مینیمم در نرم افزار متلب ارائه شده است.
پیاده سازی الگوریتم ژنتیک پیوسته در متلب
در این بخش به تشریح سورس کد الگوریتم ژنتیک واقعی در متلب پرداخته شده است. الگوریتم ژنتیک یکی از الگوریتم های پرکاربرد و محبوب برای حل مسائل سخت می باشد و به وفور از این الگوریتم استفاده می شود. مفهوم آسان و قابل درک این الگوریتم آن را به عنوان الگوریتم پرکاربرد در زمینه های الگوریتم های تکاملی بدل کرده است در ادامه توضیحات کاملی درباره الگوریتم ژنتیک پیوسته ارائه می شود.
پیاده سازی الگوریتم ژنتیک باينری Binary در متلب
در این بخش به تشریح سورس کد الگوریتم ژنتیک باينری در متلب پرداخته شده است. الگوریتم ژنتیک یکی از الگوریتم های پرکاربرد و محبوب برای حل مسائل سخت می باشد و به وفور از الگوریتم ژنتیک باینری استفاده می شود. مفهوم آسان و قابل درک این الگوریتم آن را به عنوان الگوریتم پرکاربرد در زمینه های الگوریتم های تکاملی بدل کرده است در ادامه توضیحات کاملی درباره الگوریتم ژنتیک باینری ارائه می شود.
حل مسئله فروشنده دوره گرد با الگوریتم ژنتیک در متلب به صورت گرافیکی
سورس کد حل فروشنده دوره گرد با الگوریتم ژنتیک یا حل مسئله TSP در متلب عنوان موضوعی است که در این پست به آن پرداخته شده است. ژنتیک یکی از الگوریتم های پرکاربرد و محبوب برای حل مسائل بهینه سازی می باشد و به طور گسترده از این الگوریتم استفاده می شود. مفهوم آسان و قابل درک این الگوریتم آن را به عنوان الگوریتم پرکاربرد در زمینه های الگوریتم های تکاملی بدل کرده است در ادامه توضیحات کاملی درباره الگوریتم ژنتیک ارائه می شود.
بهینه سازی پرس و جو با الگوریتم ژنتیک در شبکه های حس‌گر بی‌سیم
در این پست داکیومنت بهینه سازی پرس و جو با الگوریتم ژنتیک در شبکه های حس‌گر بی‌سیم ارائه شده است. شبکه های سنسوری مجموعه ای از گره ها هستند که توسط حس گرهای خود مجموعه ای از ویژگی های فیزیکی محیط اطراف خود را دریافت کرده و با گره های اطراف خود و در صورت نیاز با مدیر شبکه در ارتباط دائم و در حال مبادله اطلاعات هستند. تنوع اطلاعات ذخیره شده در شبکه های سنسوری نیاز به استفاده از سیستم مدیریت بانکهای اطلاعاتی را ضروری می کند.
قابلیت تطبیق و کارآیی الگوریتم ژنتیک آن را به یک ابزار قدرتمند در مقابله با مسائل بهینه‌سازی و جستجو تبدیل کرده است. قابلیت این الگوریتم برای مقابله با فضاهای پیچیده و غیرخطی، آن را در زمینه‌های مختلفی همچون یادگیری ماشین، رباتیک، و مدل‌سازی مالی کاربردی می‌سازد.
تاریخچه الگوریتم ژنتیک
تاریخچه الگوریتم‌های ژنتیک به دهه ۱۹۶۰ با کارهای نوآورانه جان هالند برمی‌گردند که مفهوم تطبیق از طریق مکانیزم انتخاب طبیعی را معرفی کرد. از آن زمان، این الگوریتم‌ها تکامل یافته و استراتژی‌های متنوعی برای آغاز جمعیت و عملیات ژنتیکی دربر گرفته‌اند.
پیشرفت الگوریتم‌های ژنتیک همواره با تکامل بوده است و در طی سالیان اخیر بهبودهای زیادی روی این الگوریتم صورت پذیرفته و حتی منجر به بهبودی بسیاری از الگوریتم های دیگر نیز شده است . امروزه از الگوریتم ژنتیک به عنوان یک الگوریتم استاندارد و برای مقایسه کارایی سایر الگوریتم ها استفاده می شود.
اجزای اصلی الگوریتم ژنتیک
1- کروموزوم‌ها و ژن‌ها: در دنیای الگوریتم ژنتیک، راه‌حل‌ها به عنوان کروموزوم‌ها که از ژن‌ها تشکیل شده‌اند نمایش داده می‌شوند. هر ژن، یک جزء پتانسیل راه‌حل را کد می‌کند و بازی این ژن‌ها، تکامل الگوریتم را حاکم می‌کند.
2- جمعیت اولیه: الگوریتم با یک جمعیت از راه‌حل‌های بالقوه شروع می‌شود. تنوع و کیفیت این جمعیت اولیه بر کنترل تجمع و خروجی نهایی الگوریتم تأثیر مهمی دارد.
3- مکانیزم‌های انتخاب: انتخاب طبیعی از طریق مکانیزم‌های متنوعی صورت می‌گیرد که افراد با تناسب بالاتر را انتخاب می‌کنند. این مکانیزم‌ها تعیین می‌کنند که راه‌حل‌هایی که به نسل بعدی منتقل می‌شوند، کدامند.
4- عملیات کراس اور و جهش: کراس اور شامل ترکیب مواد ژنتیکی از دو راه‌حل و تولید فرزندان با ویژگی‌های هر دو است. جهش تغییرات تصادفی را وارد می‌کند و تنوع در جمعیت را ترویج می‌کند.
کاربردهای الگوریتم ژنتیک
- مسائل بهینه‌سازی: الگوریتم ژنتیک در بهینه‌سازی توابع پیچیده بهترین عملکرد را از خود نشان می‌دهد.
- یادگیری ماشین: در زمینه یادگیری ماشین، الگوریتم‌های ژنتیک برای انتخاب ویژگی، تنظیم پارامتر، و تکامل ساختارهای شبکه عصبی استفاده می‌شوند.
- رباتیک: از الگوریتم‌های ژنتیک در وظایفی چون برنامه‌ریزی مسیر، بهینه‌سازی تنظیمات ربات، و یادگیری رفتار بهره می‌برد.
- مدل‌سازی مالی تحلیلگران مالی: از الگوریتم‌های ژنتیک برای بهینه‌سازی پرتفوی، مدیریت ریسک، و مدل‌سازی پیش‌بینی استفاده می‌کنند.
مزایای الگوریتم ژنتیک
- پردازش همزمان: الگوریتم‌های ژنتیک به طور ذاتی به پردازش همزمان مناسب هستند که به سرعت همگرایی و کشف راه‌حل‌ها امکان می‌دهد.
- بهینه‌سازی سراسری: بررسی فضای راه‌حل‌ها اغلب منجر به یافتن راه‌حل‌های بهینه سراسری می‌شود و از افت راه‌حل‌های محلی جلوگیری می‌کند.
- تطابق: تطابق الگوریتم‌های ژنتیک با فضای مسئله دینامیک، آنها را برای سناریوهای واقعی مناسب می‌سازد.