• مهندسی کامپیوتر
    • سیستم عامل
    • طراحی الگوریتم
    • ساختمان داده
    • پایگاه داده
    • مهندسی نرم افزار
    • گرافیک کامپیوتری
    • بازی سازی
    • پردازش تصویر
    • طراحی وب
    • رمزنگاری
  • هوش مصنوعی
    • الگوریتم های یادگیری ماشین
    • شبکه های عصبی مصنوعی
    • الگوریتم های فرا ابتکاری
    • هوش مصنوعی
    • داده کاوی
  • شبکه های کامپیوتری
    • شبکه های حسگر بی سیم
    • شبکه های خودرویی
    • شبکه های موردی
    • شبکه های کامپیوتری
  • تحقیق و پژوهش
    • عمومی
    • تکنولوژی
    • مشاهیر و اشخاص
    • اینترنت اشیاء
    • واقعیت مجازی
    • ارز دیجیتال
    • کسب و کار
    • علوم
  • رشته های مهندسی
    • مهندسی برق
    • مهندسی عمران
    • مهندسی معماری
  • قالب پاورپوینت پایانامه
  • مجله پی استور
  • ابزارهای آنلاین
    • برنامه نویسی آنلاین
    • تبدیل مبنای 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
  • مهندسی کامپیوتر
    • سیستم عامل
    • طراحی الگوریتم
    • ساختمان داده
    • پایگاه داده
    • مهندسی نرم افزار
    • گرافیک کامپیوتری
    • بازی سازی
    • پردازش تصویر
    • طراحی وب
    • رمزنگاری
  • هوش مصنوعی
    • الگوریتم های یادگیری ماشین
    • شبکه های عصبی مصنوعی
    • الگوریتم های فرا ابتکاری
    • هوش مصنوعی
    • داده کاوی
  • شبکه های کامپیوتری
    • شبکه های حسگر بی سیم
    • شبکه های خودرویی
    • شبکه های موردی
    • شبکه های کامپیوتری
  • تحقیق و پژوهش
    • عمومی
    • تکنولوژی
    • مشاهیر و اشخاص
    • اینترنت اشیاء
    • واقعیت مجازی
    • ارز دیجیتال
    • کسب و کار
    • علوم
  • رشته های مهندسی
    • مهندسی برق
    • مهندسی عمران
    • مهندسی معماری
  • قالب پاورپوینت پایانامه
  • مجله پی استور
  • ابزارهای آنلاین
    • برنامه نویسی آنلاین
    • تبدیل مبنای آنلاین

شبیه سازی شکار در الگوریتم گرگ خاکستری GWO در متلب

خانهفروشگاهالگوریتم های بهینه سازی هوشمندشبیه سازی شکار در الگوریتم گرگ خاکستری GWO در متلب
https://dl.programstore.ir/files/Uploades/Previews/GWO%20Graphical%20Preview/GWO%20Graphical%20Preview.mp4

در این پست سورس کد شبیه سازی شکار در الگوریتم گرگ خاکستری GWO در متلب قرار داده شده است. بسیاری از کدهایی که در سایت های مختلف قرار دارد بر اساس توابع تست الگوریتم گرگ خاکستری را توضیح و تشریح می دهند. برای اینکه مسئله الگوریتم گرگ خاکستری واضح و بصورت گرافیکی در طول اجرای الگوریتم حمله گرگ ها بدرستی نشان داده شود از یک طعمه فرضی استفاده کردیم و در هر تکرار گرگ ها به طعمه نزدیک و نزدیکتر می شوند. در واقع این سورس کد حمله واقعی گرگ ها به طعمه در الگوریتم را نشان می دهد. در ضمن مقاله ای کامل با عنوان الگوریتم گرگ خاکستری در همین سایت آماده کرده ایم که می توانید مطالعه کنید.

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 گرگ خاکستری چیست؟

الگوریتم گرگ خاکستری GWO یک الگوریتم متاهیورستیک یا فرا ابتکاری است است و برای مسائل بهینه سازی از آن استفاده می شود. که از ساختار سلسله مراتبی hieratical و رفتار اجتماعی گرگ های خاکستری در هنگام شکار کردن و حمله به طعمه الهام گرفته است. این الگوریتم مبتنی بر جمعیت Population-Based بوده، روال ساده ای دارد. در هر گله از گرگ ها برای شکار کردن ۴ درجه وجود دارد که مانند شکل زیر به صورت یک ساختار هرمی مدل می شود.

  • گرگ های رهبر گروه alpha نامیده می شوند که می توانند مذکر یا مونث باشند. این گرگ ها بر گله تسلط دارند
  • گرگ های beta: کمک به گرگ های alpha در فرایند تصمیم گیری بوده و همچنین مستعد انتخاب شدن به جای آن ها هستند.
  • گرگ های delta: پایین تر از گرگ های beta و شامل گرگ های پیر، شکارچی ها و گرگ های مراقبت کننده از نوزادان
  • گرگ های omega: پایین ترین مرتبه در هرم سلسله مراتب که کمترین حق را نسبت به بقیه اعضای گروه دارند. بعد از همه غذا می خورند و در فرایند تصمیم گیری مشارکتی ندارند.

روش شکار در گرگ های خاکستری :

شامل ۳ مرحله اصلی است:

  1. مشاهده شکار، ردیابی و تعقیب آن (tracking and approaching)
  2. نزدیک شدن، احاطه کردن (حلقه زدن) به دور شکار و گمراه کردن آن تا زمانی که از حرکت باز بماند (Pursing and encircling)
  3. حمله به شکار (attacking)

در این سورس کد ساختار سلسله مراتبی و رفتار اجتماعی گرگ ها در حین فرآیند شکار به صورت ریاضی مدل شده و برای طراحی الگوریتمی برای بهینه سازی مورد استفاده قرار گرفته است.

بهینه سازی با استفاده از گرگ های alpha, beta و delta انجام می شود. یک گرگ به عنوان alpha هدایت کننده اصلی الگوریتم فرض می شود و یک گرگ beta و delta نیز مشارکت دارند و بقیه گرگ ها به عنوان دنبال کننده آن ها محسوب می شوند. گرگ های خاکستری توانایی تخمین موقعیت شکار را دارند. برای مدل سازی این فرایند مراحل زیر را ببینید:

در جستجوی اولیه هیچ ایده ای در مورد موقعیت شکار نداریم. فرض می شود گرگ های alpha, beta, delta دانش اول بهتری در خصوص موقعیت شکار (نقه بهینه جواب) دارند.

وقتی شکار توسط گرگ ها احاطه شده و از حرکت بایستد حمله به رهبری گرگ alpha شروع می شود. مدل کدن این فرایند با استفاده از کاهش بردار a انجام می شود. از آنجا که A برداری تصادفی در بازه [-۲a,2a] است، با کاهش a، بردار ضرایب A هم کاهش می یابد. اگر |A|<1 باشد، گرگ alpha به شکار ( و بقیه گرگ ها) نزدیک می شود و اگر |A|>1 گرگ از شکار ( و بقیه گرگ ها) دور خواهد شد. الگوریتم گرگ خاکستری الزام دارد که تمام گرگ ها موقعت خود را برحسب موقعیت گرگ های alpha, beta, delta آپدیت کنند.

مرحله جستجو

مرحله جستجو پروسه ای دقیقا عکس فرایند حمله دارد: در هنگام جستجو گرگ ها از یکدیگر دور می شوند تا شکار را ردیابی کنند (|A|>1) در حالی ک.ه پس از ردیابی شکار، گرگ ها در فاز حمله به یکدیگر نزدیک می شوند (|A|<1). به این پروسه واگرایی در جستجو – همگرایی در حمله می گویند.

Exploration: |A|>1

Exploitation: |A|<1

نقش بردار C: بردار C به عنوان موانع موجود در طبیعت که نزدیک شدن گرگ ها به شکار را کند می کنند در نظر گرفته می شود. بردار C به شکار وزن داده و ان را برای گرگ ها غیر قابل دستیابی تر می کند. این بردار برخلاف a به صورت خطی از ۲ تا صفر کاهش نمی یابد.

ترتیب الگوریتم

  • برازندگی کلیه جواب ها محاسبه شده و سه جواب برتر به عنوان alpha, beta, deltaتا پایان الگوریتم انتخاب می شوند.
  • در هر تکرار سه جواب برتر (گرگ های alpha, beta, delta) قابلیت تخمین موقعیت شکار را داشته و این کار را در هر iteration با استفاده از رابطه زیر انجام می دهند:

 

  • در هر تکرار بعد از تعیین موقعیت گرگ های alpha, beta, delta، آپدیت موقعیت بقیه جواب ها با تبعیت از آن ها انجام می شود.
  • در هر تکرار بردار a (و به تبع آن A) و C آپدیت می شوند.
  • در پایان تکرارها موقعیت گرگ alpha به عنوان نقطه بهینه معرفی می شود.
پکیج آموزش الگوریتم گرگ خاکستری GWO

پکیج کامل آموزش الگوریتم گرگ خاکستری GWO

فرصت استثنایی برای خرید پک کلی آموزشی الگوریتم گرگ خاکستری GWO را از دست ندهید اگر می خواهید الگوریتم GWO را بصورت کامل یاد بگیرید و با قیمت مقرون به صرفه محصول را خریداری کنید حتماً پیشنهاد ما رو از دست ندهید. برای اطلاعات بیشتر روی لینک زیر کلیک کنید.

همین الان کلیک کنید

ویدئوی نحوه اجرا در متلب

Your browser does not support the video tag.

درباره محصول

سورس کد شبیه سازی شکار در الگوریتم گرگ خاکستری GWO در متلب عنوان محصولی است که در این پست به آن پرداخته شده است. محصول در نرم افزار متلب 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.

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 گرگ خاکستری

فیلم آموزشی الگوریتم گرگ خاکستری GWO در متلب
آموزش الگوریتم گرگ خاکستری GWO در متلب
فیلم آموزش الگوریتم گرگ خاکستری در پایتون
فیلم آموزش الگوریتم گرگ خاکستری در پایتون
سورس کد الگوریتم گرگ خاکستری بهبود یافته IGWO در متلب
سورس کد الگوریتم گرگ خاکستری بهبود یافته IGWO در متلب
الگوریتم گرگ خاکستری باینری BGWO در متلب
سورس کد الگوریتم گرگ خاکستری باینری BGWO در متلب
پاورپوینت الگوریتم گرگ خاکستری GWO
پاورپوینت الگوریتم گرگ خاکستری GWO
فروشنده دوره گرد با الگوریتم گرگ خاکستری – حل مسئله فروشنده دوره گرد TSP با الگوریتم گرگ خاکستری GWO در متلب
سورس کد حل مسئله فروشنده دوره گرد TSP با الگوریتم GWO

آموزش الگوریتم های مشابه

فیلم آموزشی الگوریتم وال ( نهنگ ) WOA در متلب
آموزش الگوریتم وال ( نهنگ ) WOA در متلب
فیلم آموزش الگوریتم شمع و پروانه MFO در متلب
آموزش الگوریتم شمع و پروانه MFO در متلب
آموزش الگوریتم جستجوی کلاغ در متلب
آموزش الگوریتم جستجوی کلاغ در متلب
آموزش الگوریتم TLBO اصلاح شده MTLBO در متلب
آموزش الگوریتم TLBO اصلاح شده MTLBO در متلب
آموزش الگوریتم PSO در متلب — مفاهیم تئوری و نحوه پیاده سازی
آموزش الگوریتم PSO در متلب
امتیاز
5.00 از 1 رأی
5.00 1 رای
49,000 تومان
تاریخ انتشار: 31 شهریور 1398
تاریخ بروزرسانی: 25 اسفند 1398
حجم فایل: 1.8 کیلوبایت
فرمت فایل m. در قالب متلب
نسخه: 1.0
شناسه اثر: ندارد
هماهنگی با: Matlab 2009 و بالاتر
دانلود شده توسط: 319 نفر

تاکنون 319 نفر این محصول را تهیه کرده اند و 1 نظر برای آن ثبت شده است.

نظرات و دیدگاه ها
  • مدیریت و پشتیبانی
    31 شهریور 1398
    امتیاز 5 از 5
    پاسخ

    نظرات و پیشنهادات خود را با ما در میان بگذارید.

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: الگوریتم های بهینه سازی هوشمند
برچسب: سورس کد متلب

قیمت 49,000 تومان

افزودن به علاقه مندی ها
امتیاز
5.00 از 1 رأی
5.00 1 رای
49,000 تومان

تاریخ انتشار: 31 شهریور 1398
تاریخ بروزرسانی: 25 اسفند 1398
حجم فایل: 1.8 کیلوبایت
فرمت فایل m. در قالب متلب
نسخه: 1.0
شناسه اثر: ندارد
هماهنگی با: Matlab 2009 و بالاتر
دانلود شده توسط: 319 نفر

1 بازخورد (مشاهده نظرات)

قیمت: 49,000 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