فایل ورد کامل یک رویکرد ماشین های یادگیری برای بهینه ساز ازدحام ذرات همیاری

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

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 فایل ورد کامل یک رویکرد ماشین های یادگیری برای بهینه ساز ازدحام ذرات همیاری،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۹ صفحه

۶ نتیجه گیری .
در این مقاله، ما یک بهینه ساز ازدحام ذره همیاری را با کنترل سازگار بر روی لایه بیرونی همیاری موسوم به CPSOLA ارائه کردیم. نتایج، یک بهبود معنادار را در عملکرد و نیرومندی نشان داده اند. مانند الگوریتم CPSO-Hk در CPSOLA ما دو جمعیت داریم: اولی به صورت جمعیت اصلی نامگذاری میشود و به CPSO تعلق دارد، در حالیکه دومی به الگوریتم PSO تعلق دارد. در رویکرد ارائه شده، یک ماشین خودکار یادگیری، بهترین شایستگی کلی جمعیت اصلی را مشاهده میکند و تصمیم میگیرد چه زمانی با جمعیت ثانویه همکاری داشته باشد. با داشتن یک طرح جامع از مساله ای که باید بهینه سازی شود، ماشین خودکار یادگیری، فرایند تکامل را کنترل میکند. از آنجاییکه تکامل جمعیت ثانویه ممکن است از جمعیت اول عقب بماند، ماشین خودکار یک تنوع غیر مستقیم را ایجاد میکند در حالیکه راه گزینی بین اعمالش آن صورت میگیرد. در دنیای حقیقی، هر عملی دارای پیامدی است؛ همگرایی کند، هزینه ای است که ما برای الگوریتم خود میپردازیم.

عنوان انگلیسی:A Learning Automata Approach to Cooperative Particle Swarm Optimizer~~en~~

۶ Conclusions

In this paper we presented a cooperative particle swarm optimizer with adaptive control on the outer layer of cooperation named as CPSOLA. The results are shown a significant improvement in performance and robustness. Like CPSO-HK algorithm in CPSOLA we have two populations: The first one named as primary population and belongs to CPSO, while the secondary one belongs to PSO algorithm. In the proposed approach a learning automaton observe the global best fitness of primary population and decide when to cooperate with secondary one. Having a comprehensive scheme of problem to be optimized, the learning automaton controls the evolution process. Since the evolution of secondary population may lag from the first one, the automaton brings an indirect diversity while switching between its actions. In the real world every action has a consequence; slow convergence is the cost that we paid for our algorithm.

$$en!!