پاورپوینت کامل الگوریتم PSO (ازدحام ذرات یا بررسی رفتار پرندگان / ماهی ها) ۱۱۲ اسلاید در PowerPoint

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

 پاورپوینت کامل الگوریتم PSO (ازدحام ذرات یا بررسی رفتار پرندگان / ماهی ها) ۱۱۲ اسلاید در PowerPoint دارای ۱۱۲ 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 PSO (ازدحام ذرات یا بررسی رفتار پرندگان / ماهی ها) ۱۱۲ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل الگوریتم PSO (ازدحام ذرات یا بررسی رفتار پرندگان / ماهی ها) ۱۱۲ اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۳: ایده پایه درPSO

اسلاید ۴: هر ذره چه کارهایی را انجام می دهد؟

اسلاید ۵: Ahmad Abdali Mohamadiانواع روش های جستجوجستجوی نا آگاهانه یا کورجستجوی آگاهانه یا هیورستیکجستجوی متاهیوریستیک

اسلاید ۶: الگوریتم‌های فرا ابتکاری یا فراتکاملی یا فرااکتشافی نوعی از الگوریتم‌های تصادفی هستند که برای یافتن پاسخ بهینه به کار می‌روند.روش‌ها و الگوریتم‌های بهینه‌سازی الف.الگوریتمهای دقیق( exact )قادر به یافتن جواب بهینه به صورت دقیق هستند اما در مورد مسائل بهینه‌سازی سخت کارایی کافی ندارند و زمان اجرای آن‌ها متناسب با ابعاد مسائل به صورت نمایی افزایش می‌یابد.ب. الگوریتم‌های تقریبی ((approximate algorithms قادر به یافتن جواب‌های خوب (نزدیک به بهینه) در زمان حل کوتاه برای مسائل بهینه‌سازی سخت هستند.

اسلاید ۷: انواع الگوریتم های تقریبیالگوریتم‌های ابتکاری (heuristic )فراابتکاری(meta-heuristic) فوق ابتکاری (hyper heuristic )الگوریتم‌های فراابتکاری، یکی از انواع الگوریتم‌های بهینه‌سازی تقریبی هستند که دارای راهکارهای برونرفت از نقاط بهینه محلی هستند و قابلیت کاربرد در طیف گسترده‌ای از مسائل را دارند.

اسلاید ۸: دسته‌بندی الگوریتم‌های فراابتکاری مبتنی بر یک جواب و مبتنی بر جمعیت: الگوریتم‌های مبتنی بر یک جواب در حین فرایند جستجو یک جواب را تغییر می‌دهند، در حالی که در الگوریتم‌های مبتنی بر جمعیت در حین جستجو، یک جمعیت از جواب‌ها در نظر گرفته می‌شوند.الهام گرفته شده از طبیعت و بدون الهام از طبیعت: بسیاری از الگوریتم‌های فراابتکاری از طبیعت الهام گرفته شده‌اند، در این میان برخی از الگوریتم‌های فراابتکاری نیز از طبیعت الهام گرفته نشده‌اند.

اسلاید ۹: با حافظه و بدون حافظهبرخی از الگوریتم‌های فراابتکاری فاقد حافظه می‌باشند، به این معنا که، این نوع الگوریتم‌ها از اطلاعات بدست آمده در حین جستجو استفاده نمی‌کنند (به طور مثال تبرید شبیه‌سازی شده).برخی از الگوریتم‌های فراابتکاری نظیر جستجوی ممنوعه از حافظه استفاده می‌کنند. این حافظه اطلاعات بدست آمده در حین جستجو را در خود ذخیره می‌کند.

اسلاید ۱۰: قطعی و احتمالییک الگوریتم فراابتکاری قطعی نظیر جستجوی ممنوعه، مسئله را با استفاده از تصمیمات قطعی حل می‌کند. اما در الگوریتم‌های فراابتکاری احتمالی نظیر تبرید شبیه‌سازی شده، یک سری قوانین احتمالی در حین جستجو مورد استفاده قرار می‌گیرد.

اسلاید ۱۱: انواع الگوریتم‌های فراابتکاری بر پایه جمعیت الگوریتم‌های تکاملی(الگوریتم ژنتیک، برنامه‌ریزی ژنتیک، …)، بهینه‌سازی کلونی مورچگان، کلونی زنبورها، روش بهینه‌سازی ازدحام ذرات، الگوریتم قهرمانی در لیگهای ورزشی، بهینه‌سازی ملهم از فیزیک نور، الگوریتم ریشه-پاجوش و الگوریتم چکه آبهای هوشمند

اسلاید ۱۲: انواع الگوریتم‌های متداول فراابتکاری مبتنی بر یک جوابالگوریتم جستجوی ممنوعه الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده

اسلاید ۱۳: نکات کلیدیPSOخاصیت هوش جمعیهوش ذراتکنترلPSOتعداد ذراتمحدوده ذراتشرایط توقف

اسلاید ۱۴: هوش جمعیهوش جمعی خاصیتی است سیستماتیک که در این سیستم، عامل ها به طور محلی با هم همکاری می نمایند و رفتار جمعی تمام عامل ها، باعث یک همگرایی در نقطه ای نزدیک به جواب بهینه سراسری می شود. نقطه قوت این الگوریتم عدم نیاز به یک کنترل سراسری می باشد. هر ذره(عامل) خود مختاری نسبی داردکه می تواند در سراسر فضای جواب ها حرکت کند و می بایست با سایرذرات(عامل ها) همکاری داشته باشد. یکی از الگوریتم های مشهور هوش جمعی، بهینه سازی توده ذرات می باشندSwarm Intelligence

اسلاید ۱۵: هوش جمعیدر کاربردهای محاسباتی، از موجوداتی مانند مورچه ها، زنبورها، موریانه ها، دسته های ماهیان و دسته ی پرندگان، الگو برداری می شود. در این نوع اجتماعات، هر یک از موجودات ساختار نستباً ساده ای دارند ولی رفتار جمعی آنها بی نهایت پیچیده است.برای مثال در کولونی مورچه ها، هر یک از مورچه ها یک کار ساده ی مخصوص را انجام می دهد ولی به طور جمعی عمل و رفتار مورچه ها، ساختن بهینه ی لایه محافظت از ملکه و نوزادان، تمیزکردن لانه، یافتن بهترین منابع غذایی و بهینه سازی استراتژی حمله را تضمین می کند.Swarm Intelligence

اسلاید ۱۶: ۱۷مثال همیاری:هوش جمعیSwarm Intelligence

اسلاید ۱۷: هوش ذراتبر پایه یکسری رفتار جمعیبصورت غیر متمرکز و خود سازمان یافتهتاکید برروی کنش متقابل ما بین عامل ها که رفتار عمومی می باشد.

اسلاید ۱۸: کنترلPSO هنگامیکه PSOبه مسایل بهینه سازی اعمال می شود دو مرحله کلیدی دارد:الف. نمایش راه حلب. تابعFitne