بهینه سازی

قبل از آنکه به توضیح پاورپوینت الگوریتم SCA بپردازیم؛ بهتر است تعریفی از مفهوم بهینه سازی ارائه دهیم. 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 می‌توان در کلیه زمینه‌های مطالعه مشاهده کرد که این امر توسعه تکنیک‌های بهینه سازی را ضروری و یک مسیر مطالعاتی جالب برای محققان باز کرده است.

الگوریتم های بهینه سازی تصادفی، مشکلات بهینه سازی را جعبه‌های سیاه می‌دانند. این بدان معناست که استخراج مدل‌های ریاضی مورد نیاز نیست زیرا چنین الگوریتم های بهینه سازی فقط ورودی‌ها را تغییر داده و بر خروجی‌های سیستم برای به حداکثر یا به حداقل رساندن نتایج خروجی آن نظارت می‌کنند.

یکی دیگر از مزیت‌های در نظر گرفتن مشکلات به عنوان جعبه‌های سیاه، انعطاف پذیری بالا است، به این معنی که الگوریتم‎‌های تصادفی به‌راحتی برای مشکلات در زمینه‌های مختلف قابل اجرا هستند. همانطور که از نام تکنیک‌های بهینه سازی تصادفی مشخص است، آن‌ها مشکلات بهینه سازی را به صورت تصادفی بهینه می‌کنند .

بنابراین، آن‌ها ذاتاً با اجتناب از بهینه محلی بالاتر در مقایسه با الگوریتم های بهینه سازی معمولی سود می‌برند. طبقه بندی‌های 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 راه‌حل‌های تصادفی که یک الگوریتم در هر مرحله از بهینه سازی تولید می‌کند، می‌باشد.

طبقه بندی آخر الگوریتم‌ها را به دو دسته تقسیم می‌کند:

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

جهت دانلود مباحث مرتبط با الگوریتم های بهینه سازی هوشمند می‌توانید به قسمت پاورپوینت الگوریتم های بهینه سازی هوشمند مراجعه کرده و محصول مورد نظر را دانلود کنید.

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 می‌کند و از آن‌ها می‌خواهد که با استفاده از یک مدل ریاضی مبتنی بر توابع سینوسی و کسینوسی، به‌صورت سینوسی و کسینوسی ( بالا و پایین)  به سمت بهترین راه‌حل 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 شده‌اند. عملکرد SCA در سه مرحله آزمایشی مشخص شده است. در مرحله اول، مجموعه‌ای 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 می‌شود.

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 می‌شود. تکنیک‌های بهینه سازی مبتنی بر جمعیت فرآیند بهینه سازی را با مجموعه راه‌حل‌های تصادفی شروع می‌‎کنند.

در حوزه الگوریتم های بهینه سازی هوشمند؛ پاورپوینت‌های بسیاری طراحی و تهیه شده‌اند که برای نمونه می‌توان به پاورپوینت الگوریتم شاهین هریس HHO اشاره کرد

فهرست مطالب

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

درباره محصول

پاورپوینت الگوریتم SCA در محیط Microsoft Powerpoint 2019 نوشته و اجرا شده است این پاورپوینت با پسوند .pptx در ۱۹ صفحه و قابل ویرایش می‌باشد. همچنین یک فایل PDF شده پاورپوینت نیز در داخل پوشه ZIP وجود دارد. این اثر توسط تیم پشتیبانی پی استور تست و بازبینی شده است.

کیفیت پاورپوینت آماده توسط پی استور تضمین شده و دارای نشان تضمین کیفیت پی استور می‌باشد. برای دانلود اثر 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 اثر مذکور را دانلود نمایید.

علاوه بر پاورپوینت مذکور، پاورپوینت های متنوع و مختلف زیادی در قسمت پاورپوینت های آماده موجود است. که تنها با یک کلیک به قسمت مورد نظر هدایت می‌شوید.