پاورپوینت کامل رایانش نرم ۲۸ اسلاید در PowerPoint

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

 پاورپوینت کامل رایانش نرم ۲۸ اسلاید در PowerPoint دارای ۲۸ 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 رایانش نرم ۲۸ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل رایانش نرم ۲۸ اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۴: Optimization problemفرض کنید که هدف از بهینه­سازی، پیدا کردن بیشینه تابع f در یک دامنه مشخص باشد:در این وضعیت، پیدا کردن مقادیری برای متغیرهای تا مد نظر است که تابع f، به ازای آنها بیشترین مقدار را به خود بگیرد.به عبارتی هدف از بیشنه­سازی، یافتن است به گونه­ای که ۴

اسلاید ۵: Decision variablesمتغیرهای مساله Variablesفضای جستجو search spacem=2m=35

اسلاید ۶: Search spaceSearch space is the m-dimensional space that determined by the boundaries of variables.Agents search this space to find the best settings for variables.6x1x2x3m=3

اسلاید ۷: تابع هدف Objective functionm=27

اسلاید ۸: OptimizationMethods of optimizationDerivative based methods (gradient base)Derivative freeمبتنی بر مشتق / بی نیاز از مشتقExhaustive Search جستجوی همه جانبهRandom search جستجوی تصادفی۸

اسلاید ۹: Classic OptimizationLet be an unknown parameter vector and J ( ) the corresponding cost function to be minimized. Function J ( ) is assumed to be differentiable.Gradient descent algorithmThe algorithm starts with an initial estimate (0) of the minimum point and the subsequent algorithmic iterations are of the form:where µ> 0. If a maximum is sought, the method is known as gradient ascent and the minus sign in (C.2) is neglected.9

اسلاید ۱۰: Gradient descent algorithmThe new estimate (new) is chosen in the direction that decreases J().The parameter µ is very important and it plays a crucial role in the convergence of the algorithm.If it is too small, the corrections are small and the convergence to the optimum point is very slow.if it is too large, the algorithm may oscillate around the optimum value and convergence is not possible10

اسلاید ۱۱: Gradient descent algorithmHowever, if the paramet