دانلود پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

توضیحات

دانلود پاورپوینت الگوریتم های ژنتیکفایل دانلودی حاوی یک فایل پاورپوینتی قابل ویرایش میباشد. فهرست مطالب فایل دانلودی: ایده کلی فضای فرضیه ویژگیها Parallelization of Genetic Programming کاربر دها زیر شاخه های EA الگوریتم های ژنتیک پارامترهای GA الگورتیم نحوه ایجاد جمعیت جدید نمایش فرضیه ها مثال: نمایش قوانین If-then rules نمایش فرضیه ها: ملاحظات اپراتورهای ژنتیکی Crossover : Single-point crossover روشهای دیگر Crossover اپراتورهای ژنتیکی Mutation : Crossover OR mutation? تابع تناسب انتخاب فرضیه ها نحوه جستجو در فضای فرضیه Crowding راه حل رفع مشکل Crowding چرا GA کار میکند؟ قضیه Schema خلاصه تفاوت GA با سایر روشهای جستجو مثالی از کاربرد الگوریتم ژنتیک مقدمه مساله الگوریتم ژنتیک جمعیت تابع تناسب عملگرهای ژنتیکی کارایی بهترین چینش مدلهای تکامل Lamarckian evolution Baldwin Effect اجرای موازی الگوریتم های ژنتیک Evolving Neural Networks مراجع نمایش برنامه ها اپراتور crossoverبرای GP مثال مثال : طراحی فیلتر قسمتی از متن الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است. این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند. ایده کلی یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن را تولید میکند. هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد. آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند. که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد. بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید. فضای فرضیه الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد. در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید. و.....