در این بخش سورس کد الگوریتم پیروزی JAYA در پایتون Python قرار گرفته شده است. این سورس کد به زبان پایتون Python برای الگوریتم بهینه سازی الگوریتم JAYA در پایتون Python کد نویسی شده است. نام این الگوریتم از زبان سانسکریت برگرفته شده است و به معنای پیروزی یا victory می باشد. الگوریتم JAYA فرآیند ساده ای برای تعیین جواب های احتمالی خوب دارد و آن هم نزدیک شدن به جواب های خوب Best و دور شدن از جواب های بد worst است.
برنامهنویس: تیم برنامه نویسی پی استور
متشکل از اساتید و فارغ التحصیلان رشته های فنی - مهندسی
تیم برنامه نویسی پی استور یکی از اولین گروه های تشکیل شده در مجموعه آموزشی پی استور می باشد. این تیم از اساتید مجرب و فارغ التحصیلان رشته های فنی و مهندسی تشکیل شده که در زمینه های مختلف برنامه نویسی و تهیه سورس کد فعال هستند.
الگوریتم JAYA در پایتون
در این قسمت سورس کد الگوریتم JAYA در پایتون Python آماده شده است این سورس کد شامل 2 فایل می باشد که عبارتند از:
- benchmarks.py: این فایل شامل 23 تابع هزینه یا Fitness از توابع benchmark می باشد و در اکثر مقالات علمی از این توابع محک برای ارزیابی الگوریتم ها استفاده می کنند.
- JAYA.py: فایل اصلی برای اجرای الگوریتم JAYA در پایتون می باشد که فراخوانی ها از طریق این فایل انجام و اجرا خواهد شد.
قسمت هایی از سورس کد توابع محک
import numpy import math # define the function blocks def prod( it ): p= 1 for n in it: p *= n return p def Ufun(x,a,k,m): y=k*((x-a)**m)*(x>a)+k*((-x-a)**m)*(x<(-a)); return y def F1(x): s=numpy.sum(x**2); return s def F2(x): o=sum(abs(x))+prod(abs(x)); return o; def F3(x): dim=len(x)+1; o=0; for i in range(1,dim): o=o+(numpy.sum(x[0:i]))**2; return o; def F4(x): o=max(abs(x)); return o; def F5(x): dim=len(x); o=numpy.sum(100*(x[1:dim]-(x[0:dim-1]**2))**2+(x[0:dim-1]-1)**2); return o; def F6(x): o=numpy.sum(abs((x+.5))**2); return o; def F7(x): dim=len(x); w=[i for i in range(len(x))] for i in range(0,dim): w[i]=i+1; o=numpy.sum(w*(x**4))+numpy.random.uniform(0,1); return o; def F8(x): o=sum(-x*(numpy.sin(numpy.sqrt(abs(x))))); return o; def F9(x): dim=len(x); o=numpy.sum(x**2-10*numpy.cos(2*math.pi*x))+10*dim; return o; def F10(x): dim=len(x); o=-20*numpy.exp(-.2*numpy.sqrt(numpy.sum(x**2)/dim))-numpy.exp(numpy.sum(numpy.cos(2*math.pi*x))/dim)+20+numpy.exp(1); return o; def F11(x): dim=len(x); w=[i for i in range(len(x))] w=[i+1 for i in w]; o=numpy.sum(x**2)/4000-prod(numpy.cos(x/numpy.sqrt(w)))+1; return o; def F12(x): dim=len(x); o=(math.pi/dim)*(10*((numpy.sin(math.pi*(1+(x[0]+1)/4)))**2)+numpy.sum((((x[1:dim-1]+1)/4)**2)*(1+10*((numpy.sin(math.pi*(1+(x[1:dim-1]+1)/4))))**2))+((x[dim-1]+1)/4)**2)+numpy.sum(Ufun(x,10,100,4)); return o; def F13(x): dim=len(x); o=.1*((numpy.sin(3*math.pi*x[1]))**2+sum((x[0:dim-2]-1)**2*(1+(numpy.sin(3*math.pi*x[1:dim-1]))**2))+ ((x[dim-1]-1)**2)*(1+(numpy.sin(2*math.pi*x[dim-1]))**2))+numpy.sum(Ufun(x,5,100,4)); return o; def F14(x): aS=[[-32,-16,0,16,32,-32,-16,0,16,32,-32,-16,0,16,32,-32,-16,0,16,32,-32,-16,0,16,32],[-32,-32,-32,-32,-32,-16,-16,-16,-16,-16,0,0,0,0,0,16,16,16,16,16,32,32,32,32,32]]; aS=numpy.asarray(aS); bS = numpy.zeros(25) v=numpy.matrix(x) for i in range(0,25): H=v-aS[:,i]; bS[i]=numpy.sum((numpy.power(H,6))); w=[i for i in range(25)] for i in range(0,24): w[i]=i+1; o=((1./500)+numpy.sum(1./(w+bS)))**(-1); return o; def F15(L): aK=[.1957,.1947,.1735,.16,.0844,.0627,.0456,.0342,.0323,.0235,.0246]; bK=[.25,.5,1,2,4,6,8,10,12,14,16]; aK=numpy.asarray(aK); bK=numpy.asarray(bK); bK = 1/bK; fit=numpy.sum((aK-((L[0]*(bK**2+L[1]*bK))/(bK**2+L[2]*bK+L[3])))**2); return fit def F16(L): o=4*(L[0]**2)-2.1*(L[0]**4)+(L[0]**6)/3+L[0]*L[1]-4*(L[1]**2)+4*(L[1]**4); return o def F17(L): o=(L[1]-(L[0]**2)*5.1/(4*(numpy.pi**2))+5/numpy.pi*L[0]-6)**2+10*(1-1/(8*numpy.pi))*numpy.cos(L[0])+10; return o def F18(L): o=(1+(L[0]+L[1]+1)**2*(19-14*L[0]+3*(L[0]**2)-14*L[1]+6*L[0]*L[1]+3*L[1]**2))*(30+(2*L[0]-3*L[1])**2*(18-32*L[0]+12*(L[0]**2)+48*L[1]-36*L[0]*L[1]+27*(L[1]**2))); return o # map the inputs to the function blocks def F19(L): aH=[[3,10,30],[.1,10,35],[3,10,30],[.1,10,35]]; aH=numpy.asarray(aH); cH=[1,1.2,3,3.2]; cH=numpy.asarray(cH); pH=[[.3689,.117,.2673],[.4699,.4387,.747],[.1091,.8732,.5547],[.03815,.5743,.8828]]; pH=numpy.asarray(pH); o=0; for i in range(0,4): o=o-cH[i]*numpy.exp(-(numpy.sum(aH[i,:]*((L-pH[i,:])**2)))); return o def F20(L): aH=[[10,3,17,3.5,1.7,8],[.05,10,17,.1,8,14],[3,3.5,1.7,10,17,8],[17,8,.05,10,.1,14]]; aH=numpy.asarray(aH); cH=[1,1.2,3,3.2]; cH=numpy.asarray(cH); pH=[[.1312,.1696,.5569,.0124,.8283,.5886],[.2329,.4135,.8307,.3736,.1004,.9991],[.2348,.1415,.3522,.2883,.3047,.6650],[.4047,.8828,.8732,.5743,.1091,.0381]]; pH=numpy.asarray(pH); o=0; for i in range(0,4): o=o-cH[i]*numpy.exp(-(numpy.sum(aH[i,:]*((L-pH[i,:])**2)))); return o def F21(L): aSH=[[4,4,4,4],[1,1,1,1],[8,8,8,8],[6,6,6,6],[3,7,3,7],[2,9,2,9],[5,5,3,3],[8,1,8,1],[6,2,6,2],[7,3.6,7,3.6]]; cSH=[.1,.2,.2,.4,.4,.6,.3,.7,.5,.5]; aSH=numpy.asarray(aSH); cSH=numpy.asarray(cSH); fit=0; for i in range(0,4): v=numpy.matrix(L-aSH[i,:]) fit=fit-((v)*(v.T)+cSH[i])**(-1); o=fit.item(0); return o def F22(L): aSH=[[4,4,4,4],[1,1,1,1],[8,8,8,8],[6,6,6,6],[3,7,3,7],[2,9,2,9],[5,5,3,3],[8,1,8,1],[6,2,6,2],[7,3.6,7,3.6]]; cSH=[.1,.2,.2,.4,.4,.6,.3,.7,.5,.5]; aSH=numpy.asarray(aSH); cSH=numpy.asarray(cSH); fit=0; for i in range(0,6): v=numpy.matrix(L-aSH[i,:]) fit=fit-((v)*(v.T)+cSH[i])**(-1); o=fit.item(0); return o def F23(L): aSH=[[4,4,4,4],[1,1,1,1],[8,8,8,8],[6,6,6,6],[3,7,3,7],[2,9,2,9],[5,5,3,3],[8,1,8,1],[6,2,6,2],[7,3.6,7,3.6]]; cSH=[.1,.2,.2,.4,.4,.6,.3,.7,.5,.5]; aSH=numpy.asarray(aSH); cSH=numpy.asarray(cSH); fit=0; for i in range(0,9): v=numpy.matrix(L-aSH[i,:]) fit=fit-((v)*(v.T)+cSH[i])**(-1); o=fit.item(0); return o
ویدیو معرفی محصول
*** توجه ***
قبل از اجرای سورس کد الگوریتم در محیط پایتون حتماً از نصب پکیج های مورد استفاده در این سورس کد در Python خود مطمئن شوید پکیج های استفاده شده در این سورس کد numpy و matplotlib می باشد که اولی پکیج مربوط به استفاده از آرایه ها و ماتریس ها در پایتون و دومی مربوط به عملیات های نموداری و Plot گرفتن می باشد. پیشنهاد ما نصب اسپایدر (Spyder (Python 3.7 می باشد که هم پایتون و پکیج های مختلف و هم IDE های مختلفی را همراه با امکان آپدیتشان نصب می کند.
درباره الگوریتم پیروزی JAYA در پایتون
الگوریتم پیروزی JAYA در پایتون Python عنوان محصولی است که در این پست به آن پرداخته شده است. محصول در پایتون و با IDE اسپایدر (Spyder (Python 3.8 نوشته شده و بصورت کامل توسط گروه پشتیبانی پی استور تست و اجرا شده است. محصول دارای نشان تضمین کیفیت پی استور می باشد. برای دانلود محصول آن را خریداری کنید.
پاورپوینت های پیشنهادی در حوزه الگوریتم های بهینه سازی
سورس کدهای آماده الگوریتم های مشابه در پایتون
تاریخ انتشار: | 19 دی 1399 |
---|---|
تاریخ بروزرسانی: | 28 مرداد 1400 |
حجم فایل: | 7.12 کیلوبایت |
فرمت فایل | py. در قالب پایتون |
نسخه: | 1.0 |
هماهنگی با: | (Spyder (Python 3.8 و بالاتر |
تاکنون 270 نفر این محصول را تهیه کرده اند و 2 نظر برای آن ثبت شده است.
نظرات و دیدگاه ها
قوانین ثبت دیدگاه
- لطفاً دیدگاه های خود را فارسی تایپ کنید.
- دیدگاه های نامرتبط به مطلب تایید نخواهد شد.
- از درج دیدگاه های تکراری پرهیز نمایید.
- سوالات تخصصی خودتان را از طریق تیکت پشتیبانی مطرح کنید.
قیمت 59,000 تومان
تاریخ انتشار: | 19 دی 1399 |
---|---|
تاریخ بروزرسانی: | 28 مرداد 1400 |
حجم فایل: | 7.12 کیلوبایت |
فرمت فایل | py. در قالب پایتون |
نسخه: | 1.0 |
هماهنگی با: | (Spyder (Python 3.8 و بالاتر |
2 بازخورد (مشاهده نظرات)
قیمت: 59,000 تومان
فرشید
سلام. برای این سورس کد فیلم آموزشی هم میتونم داشته باشم؟
فاطمه اسماعیلی
سلام وقت بخیر
لطفا درخواست خود را از طریق راه های ارتباطی ارسال بفرمایید.
مدیریت و پشتیبانی
نظرات و پیشنهادات خود را با در میان بگذارید.