تخفیف نوروزی پی استور
هزینه سفارش:
۱۳۹,۰۰۰ تومان قیمت اصلی: ۱۳۹,۰۰۰ تومان بود.۵۵,۶۰۰ تومانقیمت فعلی: ۵۵,۶۰۰ تومان.
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 شهرها 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.
پیش از بررسی سورس کد حل مسئله TSP با الگوریتم PSO در متلب بهتر است با مسئله فروشنده دوره گرد آشنا شوید. مسئله فروشنده دوره گرد هوش مصنوعی یک مسئله معروف در حوزه بهینهسازی و مسائل ترکیبیاتی است. در این مسئله، یک فروشنده به شهرهای مختلف سفر میکند و باید مسیر کوتاهترین ممکن برای دیدن همه شهرها را پیدا کند و در نهایت به شهر اصلی بازگردد.
این مسئله اهمیت زیادی در حوزه هوش مصنوعی دارد زیرا نحوه بهینهسازی مسیر فروشنده میتواند بهبود عملکرد در زمینههای مختلف از جمله توزیع، حمل و نقل، و مسائل مشابه داشته باشد. الگوریتمهای مختلف هوش مصنوعی مانند الگوریتمهای ژنتیک، الگوریتمهای ترکیبیاتی، و الگوریتمهای بهینهسازی مسائل عددی معمولاً برای حل این مسئله بهکار میروند.
حل این مسئله یک چالش مهم در زمینه حل مسائل هوش مصنوعی است و محققان از الگوریتمهای گوناگونی برای حل آن استفاده کردهاند. یکی از راهحلهای متداول این مسئله استفاده از الگوریتمهای فرا ابتکاری میباشد. در این روش، از الگوریتمی نظیر الگوریتم PSO استفاده میشود.
الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات Particle Swarm Optimization به اختصار PSO یکی از مهمترین الگوریتم های بهینه سازی است که با الهام از رفتار اجتماعی حیوانات مانند پرندگان که در گروههایی کوچک و بزرگ کنار هم زندگی میکنند، طراحی شده است. این الگوریتم جزو الگوریتمهای حوزه هوش جمعی است.
الگوریتم PSO یا ازدحام ذرات نیز همانند بسیاری دیگر از الگوریتمهای هوش جمعی از رفتار حیوانات مانند جمع شدن پرندگان، دستهها و گروههای حیوانات دیگر، نوع شکار آنها و موارد دیگر الهام گرفته شده است. در الگوریتم PSO از رفتار دسته جمعی پرندگان سناریو جمع آوری شده، سپس در نهایت الگوریتم PSO توسط دکتر ابراهارت در سال ۱۹۹۵ به وجود آمده است. الگوریتمهای بهینه سازی در بسیاری از زمینهها میتوانند مورد استفاده قرار گیرند. برای مثال الگوریتم PSO میتواند در زمینه بهینه سازی عملکرد، آموزش شبکههای عصبی مصنوعی، کنترل سیستم فازی و سایر زمینهها استفاده شود.
مسئله فروشنده دوره گرد یا TSP قابل حل با الگوریتمهای فرا ابتکاری میباشد که یکی از آنها الگوریتم PSO میباشد. این سورس کد دارای ۹ فایل اصلی است که مهمترین فایل PSO.m است و در برگیرنده کدهای اصلی میباشد و فراخوانیها از فایلهای دیگر در این سورس کد انجام میشود. فایل TourLength.m توابع مسئله فروشنده دوره گرد در این فایل قرار گرفته است. دو فایل مهم دیگر CreateModel.m و PlotSolution.m میباشد.
الگوریتم ازدحام ذرات یکی از الگوریتمهای مهم در زمینه حل مسئله فروشنده دوره گرد یا TSP است که سورس کد آن در متلب در این اثر قرار داده شده است. جهت مشاهده خروجی برنامه به ادامه توضیحات اثر مراجعه نمایید.
سورس کد حل مسئله TSP با الگوریتم PSO در متلب عنوان اثری است که در این بخش درباره آن صحبت شد. در این سورس برای حل مسئله TSP (فروشنده دوره گرد) از الگوریتم PSO (ازدحام ذرات) استفاده شده و کد پیاده سازی، بصورت کامل توسط گروه پشتیبانی پی استور تست و بازبینی شده است. سورس کد حل مسئله TSP با الگوریتم PSO در متلب دارای نشان تضمین کیفیت پی استور میباشد. برای دانلود اثر آن را خریداری کنید. به محض خرید لینک دانلود ایجاد میشود.
تیم برنامه نویسی پی استور یکی از اولین گروههای تشکیل شده در مجموعه آموزشی پی استور میباشد. این تیم از اساتید مجرب و فارغ التحصیلان رشتههای فنی و مهندسی تشکیل شده که در زمینههای مختلف برنامهنویسی و تهیه سورس کد فعال هستند.
نام اثر: | سورس کد حل مسئله TSP با الگوریتم PSO در متلب |
نوع اثر: | سورس کد |
برنامهنویس: | تیم برنامهنویسی پیاستور |
زبان برنامه نویسی: | Matlab |
ویژگی: | قابل ویرایش |
توجه: کیفیت این محصول توسط پی استور تضمین شده و در صورت عدم رضایت از محصول، به انتخاب شما:
هزینه سفارش:
۱۳۹,۰۰۰ تومان قیمت اصلی: ۱۳۹,۰۰۰ تومان بود.۵۵,۶۰۰ تومانقیمت فعلی: ۵۵,۶۰۰ تومان.
نظرات
hamidkhosravi1987
با سلام و تشکر از عوامل سایت برای آموزش ها و سورسها و پروژه های عالی که در اختیار عموم قرار داده ان.
سپاسگذارم
فاطمه اسماعیلی
نظرات و دیدگاه های خود را با ما در میان بگذارید.