اگر در حال تحقیق در مورد مسئله فروشنده دوره گرد 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.

سورس کد حل مسئله TSP با الگوریتم PSO در متلب

مسئله فروشنده دوره گرد یا TSP هوش مصنوعی یک مسئله معروف در زمینه الگوریتم‌های هوش مصنوعی است. در مسئله TSP تعدادی شهر داریم که فروشنده دوره گرد بایستی از یکی از شهرها شروع کند و به هر کدام از این شهرها فقط یک بار سفر کند و دوباره به شهر اول برگردد و هدف پیمایش شهر ها با کمترین هزینه است. برای حل مسئله فروشنده دوره گرد می توان از الگوریتم های متاهیوریستیک استفاده کرد. بر همین اساس سورس کد حل مسئله TSP با الگوریتم PSO در متلب را آماده و برای شما ارائه کرده ایم.

حل مسئله فروشنده دوره گرد با الگوریتم SFS در متلب

در این بخش سورس کد حل مسئله فروشنده دوره گرد با الگوریتم SFS در متلب قرار داده شده است. حل مسائل بهینه سازی و از جمله مسائل ریاضیات هوش مصنوعی مانند مسئله فروشنده دوره گرد یا TSP یکی از مهم ترین چالش های برنامه نویسان و دانشمندان کامپیوتر بوده است. از جمله روش هایی که می توان به کمک آن مسئله فروشنده دوره گرد را حل نمود، استفاده از الگوریتم فرا ابتکاری من جمله الگوریتم جستجوی فراکتال تصادفی یا به اختصار SFS است. در ادامه درمورد حل مسئله با این الگوریتم بیشتر صحبت خواهیم کرد.

حل مسئله فروشنده دوره گرد با الگوریتم SA در پایتون

در این بخش حل مسئله فروشنده دوره گرد با الگوریتم SA در پایتون قرار داده شده است. مسئله فروشنده دوره گرد از جمله مسائل ریاضیات می باشد که قابل حل به روش‌های مختلفی است. اما از جمله مهم ترین روش هایی که می توان با استفاده از آن مسائل بهینه سازی نظیر مسئله فروشنده دوره گرد یا Travelling salesman problem که به اختصار TSP نامیده می شود را حل نمود، الگوریتم های فرا ابتکاری یا متاهیورستیک است. الگوریتم شبیه سازی تبرید یا SA یکی از الگوریتم های متاهیورستیک است که با استفاده از آن می توان مسئله فروشنده دوره گرد را حل نمود. در ادامه درمورد حل مسئله فروشنده دوره گرد با الگوریتم SA در پایتون بیشتر صحبت خواهیم کرد.

سورس کد حل مسئله فروشنده دوره گرد با الگوریتم گرگ خاکستری در پایتون

در این بخش سورس کد حل مسئله فروشنده دوره گرد با الگوریتم گرگ خاکستری در پایتون Python قرار داده شده است. مسئله فروشنده دوره‌گرد Traveling Salesman Problem که به اختصار TSP نامیده می شود یکی از مسائل بسیار مهم و پرکاربرد در علوم کامپیوتر است.

در مسئله  TSP تعدادی شهر داریم که فروشنده دوره گرد بایستی از یکی از شهرها شروع کند و به هر کدام از این شهرها فقط یک بار سفر کند و دوباره به شهر اول برگردد و هدف پیمایش شهر ها با کمترین هزینه است. برای حل مسئله فروشنده دوره گرد می توان از الگوریتم های متاهیوریستیک استفاده کرد. در این بخش مسئله فروشنده دوره گرد با استفاده از الگوریتم متاهیوریستیک گرگ خاکستری Gray Wolf Optimizer یا GWO در پایتون حل شده و سورس کد آن موجود می باشد.

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.

پاورپوینت مسئله فروشنده دوره گرد — Traveling Salesman Problem

در این پست پاورپوینت مسئله فروشنده دوره گرد قرار داده شده است. این مسئله یکی از مسائل بسیار مهم و پرکاربرد در علوم کامپیوتر است که به بررسی و حل یک مسئله ریاضی می‌پردازد. این مسئله به گونه‌ای طراحی شده است که باید از چند مسیر مختلف تنها با یک بار عبور گذر کرد به صورتی که کمترین هزینه‌ها را شامل شود. این پاورپوینت آماده در 18 اسلاید در قالب ppt. یا pptx. با قابلیت ویرایش برای ارائه درسی آماده دانلود می‌باشد.

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.

فیلم آموزشی حل مسئله فروشنده دوره گرد با الگوریتم GSA در متلب – حل فروشنده دوره گرد با الگوریتم GSA

در این فیلم آموزشی به توضیح خط به خط کد متلب مسئله فروشنده دوره گرد TSP با الگوریتم جستجوی گرانشی GSA پرداخته می شود. برای پیاده سازی این بخش با انواع نرم افزارهای شبیه سازی کار می شود که نرم افزار متلب Matlab یکی از محبوب ترین آنها می باشد.

حل مسئله فروشنده دوره گرد TSP با الگوریتم گرگ خاکستری GWO در متلب

در این پست به فروشنده دوره گرد با الگوریتم گرگ خاکستری در متلب پرداخته می شود. الگوریتم گرگ خاکستری  Grey Wolf Optimizer یا به اختصار GWO یک الگوریتم بهینه سازی یا فرابتکاری است که از ساختار سلسله مراتبی hieratical و رفتار اجتماعی گرگ های خاکستری در هنگام شکار کردن الهام گرفته است. در ادامه به تشریح حل مسئله فروشنده دوره گرد TSP با الگوریتم گرگ خاکستری GWO در متلب پرداخته خواهد شد.

الگوریتم رقابت استعماری فروشنده دوره گرد – الگوریتم رقابت استعماری برای حل مسئله فروشنده دوره گرد TSP در متلب

سورس کد الگوریتم رقابت استعماری برای حل مسئله فروشنده دوره گرد TSP در متلب عنوان موضوعی است که در این پست به آن پرداخته می شود. الگوریتم رقابت استعماری با نام Imperialist Competitive Algorithm یا الگوریتم ICA نیز نامیده می شود. در این مجموعه سعی می کنیم تا جزئیات بهتری از سورس کد الگوریتم رقابت استعماری فروشنده دوره گرد در متلب ICA ارائه دهیم.

الگوریتم CMAES فروشنده دوره گرد – سورس کد الگوریتم CMAES برای حل مسئله فروشنده دوره گرد TSP در متلب

الگوریتم CMAES ( استراتژی تکاملی انطباق ماتریس کوواریانس ) یکی از الگوریتم های بهینه سازی برای حل مسائل سخت در علوم کامپیوتر مختلف می باشد که در این پست به تشریح و چگونگی عملکرد این الگوریتم برای حل مسئله فروشنده دوره گرد پرداخته می شود. الگوریتم CMA-ES از یک توزیع نرمال، نمونه‌گیری کرده و جمعیت جدید را به وجود می‌آورد. این الگوریتم تکاملی یک ماتریس کواریانس و یک بردار میانگین را از جمعیت تخمین می‌زند. قوانین مختلف به روز‌رسانی، ماتریس کواریانس تطبیق یافته‌ای را در هر نسل ایجاد می‌کند که در کیفیت جمعیت جدید و در نتیجه هدایت تکامل نقش مهمی دارد.

الگوریتم تکاملی تفاضلی برای TSP – سورس کد الگوریتم تکاملی تفاضلی برای حل مسئله فروشنده دوره گرد TSP در متلب

سورس کد الگوریتم تکاملی تفاضلی برای TSP یا حل مسئله فروشنده دوره گرد عنوان موضوعی است که در این پست به آن پرداخته شده است. الگوریتم تکاملی تفاضلی (Differential Eevolution Algorithm) یا الگوریتم DE یک الگوریتم بهینه سازی است و مشابه اساس الگوی الگوریتم ژنتیک کار می کند و توانایی خوبی در بهینه سازی توابع غیرخطی مشتق ناپذیر دارد که به عنوان روشی قدرتمند و سریع برای مسائل بهینه سازی در فضاهای پیوسته معرفی شده است.

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.

الگوریتم جستجوی ممنوعه TS برای حل مسئله فروشنده دوره گرد TSP در متلب

در این پست پیاده سازی الگوریتم جستجوی ممنوعه TS برای حل مسئله فروشنده دوره گرد TSP در متلب قرار داده شده است. معنای واژهٔ تابو، با تکنیک جستجوی ممنوعه کاملاً سازگار است. ریسکی که در الگوریتم جستجوی ممنوعه از آن اجتناب می‌شود، خطر مسیرهای نامناسب است. در ادامه به توضیح این الگوریتم و سورس کد آن پرداخته می شود.

الگوریتم شبیه ساز حرارتی SA برای حل مسئله فروشنده دوره گرد TSP در متلب

در این پست سورس کد الگوریتم شبیه ساز حرارتی SA برای حل مسئله فروشنده دوره گرد TSP در متلب قرار داده ایم. این سورس کد با استفاده از ساز و کارهای الگوریتم شبیه ساز حرارتی SA برای حل مسئله فروشنده دوره گرد مورد استفاده قرار گرفته است. این سورس کد به صورت واضح و روان می تواند برای سایر مسائل استفاده گردد فقط بایستی تابع هزینه و مدل آن منطبق بر مسئله باشد در ادامه به تشریح الگوریتم و حل مسئله می پردازیم.