• مقالات آموزشی
    • آموزش برنامه نویسی
    • آموزش الگوریتم
    • آموزش شبکه های کامپیوتری
    • آموزش های عمومی
  • ترجمه مقاله
    • لیست ترجمه کامل مقالات
    • لیست ترجمه مفهومی مقالات
  • تحقیق و پژوهش
    • لیست داکیومنت پایان‌نامه
    • لیست داکیومنت سمینار
  • پیاده سازی
    • سی پلاس پلاس ++C
    • برنامه نویسی OpenGL
    • سی شارپ #C
    • پایتون Python
    • اندروید Android
    • پی اچ پی PHP
    • متلب Matlab
  • پاورپوینت
    • پاورپوینت الگوریتم های بهینه سازی
    • پاورپوینت شبکه‌های کامپیوتری
    • پاورپوینت مهندسی کامپیوتر
    • پاورپوینت یادگیری ماشین
    • پاورپوینت درس و تحقیق
    • قالب آماده پاورپوینت
  • فیلم آموزشی
    • لیست فیلم های آموزشی
  • قالب آماده
    • لیست قالب آماده HTML
  • دانلود رایگان
  • مجله پی استور
  • ابزارهای آنلاین
    • برنامه نویسی آنلاین
    • تبدیل مبنای آنلاین
  • سفارش تدریس آنلاین
  • آموزش برنامه نویسی
  • آموزش الگوریتم
  • آموزش شبکه
  • آموزش عمومی

ورود

رمز عبور را فراموش کرده اید؟

هنوز عضو نشده اید؟ عضویت در سایت
  • درباره ما
  • تماس با ما
  • سفارش تدریس آنلاین
پی استور
0

ورود و ثبت نام

مقالات آموزشی
  • ترجمه مقاله
    • لیست ترجمه کامل مقالات
    • لیست ترجمه مفهومی مقالات
  • تحقیق و پژوهش
    • لیست داکیومنت پایان‌نامه
    • لیست داکیومنت سمینار
  • پیاده سازی
    • سی پلاس پلاس ++C
    • برنامه نویسی OpenGL
    • سی شارپ #C
    • پایتون Python
    • اندروید Android
    • پی اچ پی PHP
    • متلب Matlab
  • پاورپوینت
    • پاورپوینت الگوریتم های بهینه سازی
    • پاورپوینت شبکه‌های کامپیوتری
    • پاورپونت مهندسی کامپیوتر
    • پاورپوینت یادگیری ماشین
    • پاورپوینت درس و تحقیق
      • عمومی
      • مشاهیر و اشخاص
      • واقعیت مجازی
      • طراحی سایت
      • برنامه نویسی
      • علوم کامپیوتر
      • اینترنت اشیاء
      • سیستم عامل
      • ارز دیجیتال
      • کسب و کار
      • تکنولوژی
      • علوم
    • قالب آماده پاورپوینت
  • فیلم آموزشی
    • لیست فیلم های آموزشی
  • قالب آماده
    • قالب آماده HTML
  • مجله پی استور
  • ابزارهای آنلاین
    • برنامه نویسی آنلاین
    • تبدیل مبنای آنلاین

پیاده سازی الگوریتم ژنتیک باينری Binary در متلب

خانهفروشگاهبرنامه نویسیمتلبپیاده سازی الگوریتم ژنتیک باينری Binary در متلب
https://dl.programstore.ir/files/Uploades/Previews/Matlab/Binary-Genetic-Algorithm.mp4

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.

cropped-fav2.png

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 ژنتیک

الگوریتم ژنتیک روشی برای بهینه سازی با جستجوی وسیع است و کارکرد آن بر اصول انتخاب طبیعی حاکم بر ژنتیک طبیعی استوار است. ایده این الگوریتم از نظریه تکامل داروین الهام گرفته شده است. اگرچه این الگوریتم روشی برای جستجوی تصادفی است، ویژگی های خاص آن موجب می شود که نتوان آن را یک جستجوی تصادفی ساده قلمداد کرد. در این الگوریتم اطلاعات تاریخی از چگونگی تکامل، به شکلی کارا استخراج شده و در روند جستجو استفاده می شود. الگوریتم ژنتیک روشی قدرتمند بوده و بر روی دسته وسیعی از مسائل به‌خوبی عمل می کند.

الگوریتم ژنتیک واقعی که بر اساس ایده ی تکامل بیولوژیکی در طبیعت عمل می نمایند، بر روی جمعیتی از راه حل های بالقوه یا کروموزوم ها که هر یک می توانند به‌عنوان پاسخی از مسئله تلقی شوند، با اعمال عملگرهای ژنتیکی به جستجوی راه حل نهایی می پردازند. در الگوریتم ژنتیکی، بسیاری از مکانیزم هایی که در زیست شناسی وجود دارد، نظیر انتخاب ژن برتر، ترکیب ژن ها، جهش ژن ها، مهاجرت افراد جمعیت، محلی بودن گونه ها و … شبیه سازی می شوند. در این الگوریتم ها، جستجو بر روی مجموعه هایی از راه حل ها به‌صورت موازی انجام می شود، درحالی‌که در روش های سنتی جستجو به‌صورت ترتیبی است.

سورس کد الگوریتم ژنتیک باينری در متلب

%% Main Loop

for it=1:MaxIt
    
    % Calculate Selection Probabilities
    if UseRouletteWheelSelection
        P=exp(-beta*Costs/WorstCost);
        P=P/sum(P);
    end
    
    % Crossover
    popc=repmat(empty_individual,nc/2,2);
    for k=1:nc/2
        
        % Select Parents Indices
        if UseRouletteWheelSelection
            i1=RouletteWheelSelection(P);
            i2=RouletteWheelSelection(P);
        end
        if UseTournamentSelection
            i1=TournamentSelection(pop,TournamentSize);
            i2=TournamentSelection(pop,TournamentSize);
        end
        if UseRandomSelection
            i1=randi([1 nPop]);
            i2=randi([1 nPop]);
        end

        % Select Parents
        p1=pop(i1);
        p2=pop(i2);
        
        % Perform Crossover
        [popc(k,1).Position, popc(k,2).Position]=Crossover(p1.Position,p2.Position);
        
        % Evaluate Offsprings
        popc(k,1).Cost=CostFunction(popc(k,1).Position);
        popc(k,2).Cost=CostFunction(popc(k,2).Position);
        
    end
    popc=popc(:);
    
    
    % Mutation
    popm=repmat(empty_individual,nm,1);
    for k=1:nm
        
        % Select Parent
        i=randi([1 nPop]);
        p=pop(i);
        
        % Perform Mutation
        popm(k).Position=Mutate(p.Position,mu);
        
        % Evaluate Mutant
        popm(k).Cost=CostFunction(popm(k).Position);
        
    end
    
    % Create Merged Population
    pop=[pop
         popc
         popm]; %#ok
     
    % Sort Population
    Costs=[pop.Cost];
    [Costs, SortOrder]=sort(Costs);
    pop=pop(SortOrder);
    
    % Update Worst Cost
    WorstCost=max(WorstCost,pop(end).Cost);
    
    % Truncation
    pop=pop(1:nPop);
    Costs=Costs(1:nPop);
    
    % Store Best Solution Ever Found
    BestSol=pop(1);
    
    % Store Best Cost Ever Found
    BestCost(it)=BestSol.Cost;
    
    % Show Iteration Information
    disp(['Iteration ' num2str(it) ': Best Cost = ' num2str(BestCost(it))]);
    
end

ویدئوی معرفی محصول

Your browser does not support the video tag.

درباره سورس کد الگوریتم ژنتیک باينری

سورس کد الگوریتم ژنتیک باينری در Matlab 2017 نوشته و اجرا شده است این سورس کد ( الگوریتم ژنتیک باینری ) توسط تیم پشتیبانی پی استور تست و اجرا شده است. کیفیت محصول توسط پی استور تضمین می شود و محصول دارای نشان تضمین کیفیت پی استور می باشد. برای دانلود محصول آن را خریداری فرمایید به محض خرید لینک دانلود در دسترس خواهد بود.

گارنتی 7 روزه بازگشت هزینه

تضمین کیفیت و گارانتی بازگشت هزینه
توجه: کیفیت این محصول توسط پی استور تضمین شده و در صورت عدم رضایت از محصول، به انتخاب شما:

  • ۱۰۰ درصد مبلغ پرداختی در حساب کاربری شما شارژ می‌شود.
  • و یا 80 درصد مبلغ پرداختی به حساب بانکی شما عودت داده می‌شود.

مباحث مرتبط با الگوریتم ژنتیک

پاورپوینت الگوریتم ژنتیک GA
پاورپوینت الگوریتم ژنتیک GA
حل مسئله TSP با الگوریتم ژنتیک GA در متلب
حل مسئله TSP با الگوریتم ژنتیک GA در متلب
مسئله هشت وزیر با الگوریتم ژنتیک GA در متلب
مسئله هشت وزیر با الگوریتم ژنتیک GA در متلب
حل مسئله 8 وزیر با الگوریتم ژنتیک در سی شارپ #C
حل مسئله 8 وزیر با الگوریتم ژنتیک در سی شارپ #C
آموزش شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک GA در متلب
آموزش شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک GA در متلب
کد الگوریتم ژنتیک در پایتون Python
کد الگوریتم ژنتیک در پایتون Python
تعیین درخت پوشای مینیمم با الگوریتم ژنتیک در متلب
تعیین درخت پوشای مینیمم با الگوریتم ژنتیک در متلب
پیاده سازی الگوریتم ژنتیک واقعی یا پیوسته در متلب
پیاده سازی الگوریتم ژنتیک واقعی یا پیوسته در متلب

تاکنون 227 نفر این محصول را تهیه کرده اند و 3 نظر برای آن ثبت شده است.

نظرات و دیدگاه ها
  • احمد
    5 اسفند 1397
    امتیاز 5 از 5
    پاسخ

    خیلی خوبه ممنون

  • مهسا
    5 اسفند 1397
    امتیاز 4 از 5
    پاسخ

    ممنون از پی استور عالیییی بود. فقط میشه الگوریتم ژنتیک نخبه گرا رو هم بزارید نمی دنم این الگوریتم چیه

  • مدیریت و پشتیبانی
    5 اسفند 1397
    امتیاز 5 از 5
    پاسخ

    پیاده سازی الگوریتم ژنتیک باينري BINARY در متلب به صورت کامل و روان ارائه دیگری از فروشگاه فایل پی استور. programstore.ir

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.

لغو پاسخ

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دسته‌بندی موضوعی: الگوریتم‌های تکاملی برنامه نویسی متلب

قیمت 39,000 تومان

افزودن به علاقه مندی ها
امتیاز
4.67 از 3 رأی
4.67 3 رای
39,000 تومان

تاریخ انتشار: 13 بهمن 1397
تاریخ بروزرسانی: 3 مرداد 1398
حجم فایل: 3.5 کیلوبایت
فرمت فایل m. در قالب متلب
نسخه: 1.0
شناسه اثر: ندارد
هماهنگی با: Matlab 2017 و بالاتر
دانلود شده توسط: 227 نفر

3 بازخورد (مشاهده نظرات)

قیمت: 39,000 تومان

تماس با ما
  • دفتر پشتیبانی: 04144225175 (ساعت کاری 8:00 الی 16:00)
  • آی دی تلگرام: programerPstore
درباره پی استور

تیم توسعه پی استور با هدف ارائه مطالب مفید علمی در گرایش های مختلف پروژه های علمی مختلف را جمع آوری می کند و در قالب یک محصول تست شده و قابل اجرا همراه با توضیحات و نحوه اجرا، انتشار می دهد. امید است با عنایت الهی و کوشش اساتید و دانشجویان همراهمان بتوانیم قدم کوچکی در تولید محتوای علمی کشور داشته باشیم.

مجوز های اخذ شده
اینماد نشان ملی   پروانه نشر دیجیتال
  • حساب کاربری من
  • سوالات متداول
  • راهنمای خرید و دانلود
پی استور
  • همکاری با ما
  • قوانین و مقررات
  • حریم خصوصی
تمامی حقوق برای پی استور محفوظ است.
keyboard_arrow_up