تیم تولید محتوای پیاستور
هزینه خرید:
۲۹۹,۰۰۰ تومان
طراحی اورجینال، تخصص، تجربه و منحصر به فرد بودن تضمین کننده بهای محصول نسبت به آثار مشابه است.
در صورتی که موضوع خاصی برای ارائه مد نظر دارید می توانید با اسلایدساز هوش مصنوعی در چند دقیقه پاورپوینت خود را تولید کنید.
برای مشاهده بخشی از محتوای فایل و آشنایی با کیفیت طراحی
موضوع، متن یا فایل خود را وارد و پاورپوینت بسازید!
الگوریتم GOA در سال ۲۰۱۷ توسط سیدعلی میرجلیلی (Seyedali Mirjalili) معرفی شد. مبنای طراحی این الگوریتم، رفتار اجتماعی و حرکت گروهی ملخها در طبیعت است؛ رفتاری که در آن ملخها تحت تأثیر تعامل با سایر اعضای دسته، جاذبه و دافعه اجتماعی، باد و منبع غذا قرار میگیرند. این ویژگیها در فضای حل مسئله مدلسازی میشوند تا پاسخهای مناسب برای مسائل بهینهسازی پیدا شوند.
این پاورپوینت در ۱۹ اسلاید و با فرمت .pptx تهیه شده است؛ بنابراین میتوانید متنها، تصاویر، رنگبندی و اجزای اسلایدها را متناسب با ارائه خود ویرایش و شخصیسازی کنید.
بهینهسازی به فرایند یافتن بهترین مقدار یا بهترین ترکیب از متغیرهای یک مسئله گفته میشود؛ بهگونهای که مقدار یک تابع هدف کمینه یا بیشینه شود. بسیاری از مسائل واقعی در مهندسی، علوم داده، طراحی سیستمها و هوش مصنوعی دارای فضای جستوجوی بزرگ، پیچیده و غیرخطی هستند؛ ازاینرو، روشهای کلاسیک ریاضی همیشه برای رسیدن به پاسخ مناسب کافی یا مقرونبهصرفه نیستند.
الگوریتمهای فراابتکاری با استفاده از راهبردهای هوشمند، تصادفی و الهامگرفته از طبیعت، برای حل چنین مسائل پیچیدهای به کار میروند. الگوریتم بهینهسازی ملخ نیز یکی از الگوریتمهای جدید در حوزه هوش جمعی است که با الگوبرداری از رفتار ازدحامی ملخها، میان جستوجوی گسترده در فضای پاسخ و تمرکز روی جوابهای بهتر تعادل ایجاد میکند.
ملخها معمولاً به دلیل خسارتهای گسترده به محصولات کشاورزی شناخته میشوند؛ اما رفتار گروهی آنها، بهویژه هنگام شکلگیری دستههای بزرگ، الهامبخش یک مدل محاسباتی مؤثر در بهینهسازی شده است.
زندگی ملخها را میتوان به دو مرحله اصلی تقسیم کرد:
رفتار دستهجمعی ملخها در هر دو مرحله دیده میشود، اما نوع حرکت آنها متفاوت است. حرکت آرام و کوتاه در مرحله نخست، در مدل الگوریتمی میتواند به جستوجوی دقیقتر در اطراف پاسخهای مناسب مرتبط باشد؛ در مقابل، حرکت سریع و گسترده ملخهای بالغ به جستوجو در نواحی جدید و کشف پاسخهای ناشناخته کمک میکند.
یکی از مهمترین ویژگیهای الگوریتم GOA، ایجاد تعادل بین دو فرایند اصلی در بهینهسازی است:
در الگوریتم بهینهسازی ملخ، ابتدا عاملها آزادی بیشتری برای جستوجو در فضای مسئله دارند. با ادامه تکرارها، دامنه حرکت آنها کاهش مییابد و جمعیت به سمت بهترین جواب شناساییشده هدایت میشود. همین سازوکار باعث میشود GOA بتواند در حل بسیاری از مسائل پیوسته، غیرخطی و چندبعدی عملکرد مناسبی ارائه دهد.
در الگوریتم GOA، هر ملخ نماینده یک جواب کاندید برای مسئله است. موقعیت هر عامل بر پایه چند مؤلفه مهم بهروزرسانی میشود:
با تکرار این فرایند، موقعیت ملخها بهتدریج اصلاح میشود و جمعیت به سمت جوابهای بهینه یا نزدیک به بهینه حرکت میکند.
این فایل با ترتیب آموزشی مناسب برای ارائه دانشگاهی و مطالعه فردی تهیه شده و شامل مباحث زیر است:
الگوریتم GOA به دلیل ساختار ساده، قدرت جستوجوی مناسب و الهام از هوش جمعی، در حوزههای گوناگون قابل استفاده است؛ از جمله:
پاورپوینت الگوریتم بهینهسازی ملخ GOA در محیط Microsoft PowerPoint 2016 تهیه شده و دارای ۱۹ اسلاید قابل ویرایش با پسوند .pptx است. پس از خرید، لینک دانلود فایل بلافاصله در دسترس شما قرار میگیرد و میتوانید آن را برای ارائه دانشگاهی یا مطالعه تخصصی استفاده کنید.
تیم طراحی و تولید پی استور از اولین تیمهای 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 تولید محتوای تخصصی فعال هستند.
جهت تسلط عمیقتر و تکمیل مهارتهای خود، یادگیری این سرفصلها پیشنهاد میشود.
برای مشاهده بخشی از محتوای فایل و آشنایی با کیفیت طراحی
موضوع، متن یا فایل خود را وارد و پاورپوینت بسازید!
دیدگاهها و نظرات
فاطمه ناظمکی
سلام . بسیار عالی بود . خداخیرتون بده . ممنونم
فاطمه اسماعیلی
سلام. ممنون از همراهی تون دوست عزیز
مدیریت و پشتیبانی
نظرات و پیشنهادات خود را با ما در میان بگذارید.