پاورپوینت کامل الگوریتم های ژنتیک ۴۲ اسلاید در PowerPoint

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

 پاورپوینت کامل الگوریتم های ژنتیک ۴۲ اسلاید در PowerPoint دارای ۴۲ 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 الگوریتم های ژنتیک ۴۲ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن پاورپوینت کامل الگوریتم های ژنتیک ۴۲ اسلاید در PowerPoint :

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل الگوریتم های ژنتیک ۴۲ اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۳: فهرست۳الگوریتم ژنتیکایده کلیفضای فرضیهویژگیهاکاربر دهازیر شاخه های EA پاورپوینت کامل الگوریتم های ژنتیک ۴۲ اسلاید در PowerPointپارامترهای GA نحوه ایجاد جمعیت جدیدنمایش فرضیه هااپراتورهای ژنتیکی Crossover :روشهای دیگر Crossover

اسلاید ۴: فهرست۴اپراتورهای ژنتیکی Mutation : تابع تناسبانتخاب فرضیه هانحوه جستجو در فضای فرضیهCrowdingراه حل رفع مشکل Crowding چرا GA کار میکند؟ارزیابی جمعیت و قضیه Schema قضیه Schema تفاوت GA با سایر روشهای جستجومثالی از کاربرد الگوریتم ژنتیکمراجع

اسلاید ۵: الگوریتم ژنتیک۵الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است.این روش در سال ۱۹۷۰ توسط John Holland معرفی گردیداین روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.

اسلاید ۶: ایده کلی۶یک 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 برسددر صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.

اسلاید ۷: فضای فرضیه۷الگوریتم 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.

اسلاید ۸: ویژگیها۸پاورپوینت کامل الگوریتم های ژنتیک ۴۲ اسلاید در PowerPoint در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود.همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجزا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود.برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد.پاورپوینت کامل الگوریتم های ژنتیک ۴۲ اسلاید در PowerPoint را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد.امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست.از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند.تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.

اسلاید ۹: ۹