پاورپوینت الگوریتم SCA

در این پست پاورپوینت الگوریتم SCA قرار داده شده است. الگوریتم بهینه ساز Sine Cosine یک الگوریتم متاهیورستیک meta-heuristics مبتنی بر جمعیت است. این پاورپوینت آماده در 20 اسلاید در قالب ppt. یا pptx. با قابلیت ویرایش برای ارائه درسی آماده دانلود می‌باشد.

بهینه سازی

بهینه سازی به فرآیند یافتن مقادیر بهینه برای پارامترهای یک سیستم معین از کلیه مقادیر ممکن برای حداکثر رساندن یا به حداقل رساندن بازده آن اشاره دارد. مشکلات بهینه سازی را می توان در کلیه زمینه های مطالعه مشاهده کرد که این امر توسعه تکنیک های بهینه سازی را ضروری و یک مسیر مطالعاتی جالب برای محققان باز کرده است.

الگوریتم های بهینه سازی تصادفی، مشکلات بهینه سازی را جعبه های سیاه می دانند. این بدان معناست که استخراج مدلهای ریاضی مورد نیاز نیست زیرا چنین الگوریتم های بهینه سازی فقط ورودی ها را تغییر داده و بر خروجی های سیستم برای به حداکثر یا به حداقل رساندن نتایج خروجی آن نظارت می کنند.

یکی دیگر از مزیت های در نظر گرفتن مشکلات به عنوان جعبه های سیاه، انعطاف پذیری بالا است، به این معنی که الگوریتم های تصادفی به راحتی برای مشکلات در زمینه های مختلف قابل اجرا هستند. همانطور که از نام تکنیک های بهینه سازی تصادفی مشخص است، آنها مشکلات بهینه سازی را به صورت تصادفی بهینه می کنند .

بنابراین، آنها ذاتاً با اجتناب از بهینه محلی بالاتر در مقایسه با الگوریتم های بهینه سازی معمولی سود می برند. طبقه بندی های مختلفی برای الگوریتم های بهینه سازی تصادفی در نوشته ها وجود دارد. دو طبقه بندی اصلی، مبتنی بر الهام از یک الگوریتم از قبیل (مبتنی بر هوش دسته جمعی زنبوران، تکاملی، مبتنی بر فیزیک  و غیره بوده و تعداد راه حل های تصادفی که یک الگوریتم در هر مرحله از بهینه سازی تولید می کند، می باشد.

طبقه بندی آخر الگوریتم ها را به دو دسته تقسیم می کند:

1. الگوریتم های تک راه حلی
2. چند راه حلی

الگوریتم SCA

در این پاورپوینت یک الگوریتم بهینه سازی مبتنی بر جمعیت به نام الگوریتم Sine Cosine (SCA) برای حل مشکلات بهینه سازی ارائه شده است. SCA  چندین راه حل کاندیدای تصادفی اولیه ایجاد می کند و از آنها می خواهد که با استفاده از یک مدل ریاضی مبتنی بر توابع سینوسی و کسینوسی، به صورت سینوسی و کسینوسی ( بالا و پایین)  به سمت بهترین راه حل حرکت کنند.

چندین متغیر تصادفی و تطبیقی نیز برای تأکید بر اکتشاف و بهره برداری از فضای جستجو در نقاط عطف بهینه سازی مختلف در این الگوریتم ادغام شده اند. عملکرد SCA در سه مرحله آزمایشی مشخص شده است. در مرحله اول، مجموعه ای از موارد آزمون شناخته شده از جمله توابع تک حالته، چند حالته و ترکیبی برای آزمایش اکتشاف، بهره برداری، اجتناب از حالت بهینه محلی و همگرایی SCA استفاده می شود.

چندین معیار عملکردی از قبیل (سابقه جستجو، مسیر، سازگاری متوسط راه حل ها و بهتین راه حل در حین بهینه سازی) برای مشاهده کمی و کیفی و تأیید عملکرد SCA در عملکردهای آزمون دو بعدی تغییر یافته استفاده می شود. تکنیک های بهینه سازی مبتنی بر جمعیت فرآیند بهینه سازی را با مجموعه راه حل های تصادفی شروع می کنند.

پاورپوینت الگوریتم SCA

در این پست می‌خواهیم پاورپوینت الگوریتم SCA را به شما معرفی کنیم. در این پاورپوینت به معرفی الگوریتم بهینه سازی مبتنی بر جمعیت به نام الگوریتم Sine Cosine (SCA) پرداخته ایم. این پاورپوینت بصورت طراحی آکادمیک برای ارائه کلاسی آماده شده است. در ادامه پاورپوینت الگوریتم SCA می توانید فهرست مطالب را مشاهده کنید.

•  الگوریتم Sine Cosine (تاریخچه و ایده اصلی)
•  الگوریتم Sine Cosine
• تشریح  الگوریتم Sine Cosine
• الگوی چرخه ای عملکرد سینوس و کسینوس
• شبه کد الگوریتم SCA
• عملکرد الگوریتم SCA
• تأیید عملکرد یک الگوریتم
• جمع بندی

تصاویر پاورپوینت الگوریتم SCA

درباره پاورپوینت الگوریتم SCA

پاورپوینت الگوریتم SCA در محیط Microsoft Powerpoint 2019 نوشته و اجرا شده است این پاورپوینت با پسوند .pptx در 19 صفحه و قابل ویرایش می باشد. همچنین یک فایل PDF شده پاورپوینت نیز در داخل پوشه ZIP وجود دارد. این محصول توسط تیم پشتیبانی پی استور تست و بازبینی 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. پس از دانلود هر زمان که بخواهید با مراجعه به پنل کاربری می‌توانید دوباره محصول را دانلود نمایید.

مباحث مرتبط

آموزش های پیشنهادی برای شما