پاورپوینت کامل Ant Colony Optimisation applications Comparing PSO and ACO 24 اسلاید در PowerPoint

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل Ant Colony Optimisation applications Comparing PSO and ACO 24 اسلاید در PowerPoint دارای ۲۴ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی پاورپوینت کامل Ant Colony Optimisation applications Comparing PSO and ACO 24 اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن پاورپوینت کامل Ant Colony Optimisation applications Comparing PSO and ACO 24 اسلاید در PowerPoint :

دانلود پاورپوینت کامل Ant Colony Optimisation applications Comparing PSO and ACO 24 اسلاید در PowerPoint
نوع فایل: power point

فرمت فایل: pptx

قابل ویرایش

تعداد اسلاید : ۱۸ صفحه

قسمتی از پاورپوینت :

Each path followed by an ant represents a candidate solution to the target problem
An ant constructs its path (candidate solution) incrementally, typically by adding one component at a time to the solution
The amount of pheromone that an ant deposits on its path is proportional to the quality of the corresponding candidate solution
When an ant has to choose between alternative paths, the larger the amount of pheromone on a path, the larger the probability of the ant choosing that path
An appropriate representation of the problem
components that an ant will use to incrementally construct a solution
A problem-dependent heuristic function () that measures the quality of each component that can be added to a solution
A rule for updating the amount of pheromone () associated with each component in a path followed by an ant
Pheromone increases in proportion to quality of the path (solution)
A probabilistic transition rule: the probability of choosing a component i is proportional to the product i i
In a data network each data packet can follow a different route
E.g., the Internet
Problem: to find the fastest (minimum cost) path between two nodes, using routing tables at each node of the network
This is a difficult problem because:
Traffic load varies (potentially a lot) with time, in unpredictable ways
Network topology also varies with time (e.g. links break down)
The problem involves distributed processing – no central coordinator
All these characteristics suggest that ant colony algorithms are a suitable type of algorithm for this problem