پاورپوینت کامل Ant Colony Optimization 80 اسلاید در PowerPoint

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

 پاورپوینت کامل Ant Colony Optimization 80 اسلاید در PowerPoint دارای ۸۰ 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 Optimization 80 اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل Ant Colony Optimization 80 اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۴: ۴Section I (Introduction)Historical BackgroundAnt SystemModified algorithmsSection II (Applications +Conclusions)TSPQAP Conclusions, limitationsPresentation Outline

اسلاید ۵: ۵IntroductionSection I

اسلاید ۶: ۶Introduction (Swarm intelligence)Natural behavior of antsFirst Algorithm: Ant SystemImprovements to Ant SystemApplicationsSection I

اسلاید ۷: ۷Collective system capable of accomplishing difficult tasks in dynamic and varied environments without any external guidance or control and with no central coordination.Achieving a collective performance which could not normally be achieved by an individual acting alone. Constituting a natural model particularly suited to distributed problem solving.Swarm intelligence

اسلاید ۸: ۸

اسلاید ۹: ۹

اسلاید ۱۰: ۱۰

اسلاید ۱۱: ۱۱

اسلاید ۱۲: ۱۲

اسلاید ۱۳: ۱۳Inherent parallelismStochastic natureAdaptivityUse of positive feedbackAutocatalytic in natureInherent features

اسلاید ۱۴: ۱۴Wander modeSearch modeReturn modeAttracted modeTrace modeCarry modeNatural behavior of an ant Foraging modes

اسلاید ۱۵: ۱۵Natural behavior of ant

اسلاید ۱۶: ۱۶Work to date

اسلاید ۱۷: ۱۷Work to date

اسلاید ۱۸: ۱۸Ants:Simple computer agentsMove ant:Pick next component in the neighborhoodPheromone:Memory:MK or TabuKNext move:Use probability to move antHow to implement in a program

اسلاید ۱۹: ۱۹AEDCB1[]4[]3[]2[]5[]dAB =100;dBC = 60…;dDE =150A simple TSP example

اسلاید ۲۰: ۲۰AEDCB1[A]5[E]3[C]2[B]4[D]Iteration 1

اسلاید ۲۱: ۲۱AEDCB1[A]1[A]1[A]1[A]1[A,D]How to build next sub-solution

اسلاید ۲۲: ۲۲AEDCB3[C,B]5[E,A]1[A,D]2[B,C]4[D,E]Iteration 2

اسلاید ۲۳: ۲۳AEDCB4[D,E,A]5[E,A,B]3[C,B,E]2[B,C,D]1[A,D,C]Iteration 3

اسلاید ۲۴: ۲۴AEDCB4[D,E,A,B]2[B,C,D,A]5[E,A,B,C]1[A,DCE]3[C,B,E,D]Iteration 4

اسلاید ۲۵: ۲۵AEDCB1[A,D,C,E,B]3[C,B,E,D,A]4[D,E,A,B,C]2[B,C,D,A,E]5[E,A,B,C,D]Iteration 5

اسلاید ۲۶: ۲۶۱[A,D,C,E,B]5[E,A,B,C,D]L1 =300L2 =450L3 =260L4 =280L5 =4202[B,C,D,A,E]3[C,B,E,D,A]4[D,E,A,B,C]Path and Pheromone Evaluation

اسلاید ۲۷: ۲۷All ants dieNew ants are bornSave Best Tour (Sequence and length) End of First Run

اسلاید ۲۸: ۲۸t = 0; NC = 0; ij(t)=c for ij=0Place the m ants on the n nodesUpdate tabuk(s)Compute the length Lk of every antUpdate the shortest tour found=For every edge (i,j)Compute For k:=1 to m doInitializeChoose the city j to move to. Use probabilityTabu list managementMove k-th ant to town j. Insert town j in tabuk(s)Set t = t + n; NC=NC+1; ij=0 NC<NCmax && not stagn.YesEndNoYesAnt System (Ant Cycle) Dorigo [1] 1991

اسلاید ۲۹: ۲۹StagnationMax IterationsStopping Criteria

اسلاید ۳۰: ۳۰A stochastic construction procedureProbabilistically build a solutionIteratively adding solution components to partial solutions:- Heuristic information- Pheromone trailReinforcement learning reminiscenceModify the problem representation at each iterationGeneral ACO

اسلاید ۳۱: ۳۱Ants work concurrently and independentlyCollective interaction via indirect communication leads to good solutionsGeneral ACO

اسلاید ۳۲: ۳۲Application to ATSP is straightforwardNo modification of the basic algorithmVersatility

اسلاید ۳۳: ۳۳Positive Feedback accounts for rapid discovery of good solutionsDistributed computation avoids premature convergenceThe greedy heuristic helps find acceptable solution in the early solution in the early stages of the search process.The collective interaction of a population of agents.Some inherent advantages

اسلاید ۳۴: ۳۴Slower convergence than other HeuristicsPerformed poorly for TSP problems larger than 75 cities.No centralized processor to guide the AS towards good solutionsDisadvantages in Ant Systems

اسلاید ۳۵: ۳۵Daemon actions are used to apply centralized actionsLocal optimization procedureBias the search process from global informationImprovements to AS

اسلاید ۳۶: ۳۶Elitist strategyASrankImprovements to AS

اسلاید ۳۷: ۳۷ACSStrong elitist strategyPseudo-random proportional ruleWith Probability (1- q0):With Probability q0:Improvements to AS

اسلاید ۳۸: ۳۸ACS (Pheromone update)Update pheromone trail while building the solutionAnts eat pheromone on the trailLocal search added before pheromone updateImprovements to AS

اسلاید ۳۹: ۳۹High exploration at the beginningOnly best ant can add pheromoneSometimes uses local search to improve its performanceImprovements to AS

اسلاید ۴۰: ۴۰Applications +ConclusionsSection II

اسلاید ۴۱: ۴۱TSP PROBLEM : Given N cities, and a distance function d between cities, find a tour that: 1. Goes through every city once and only once 2. Minimizes the total distance. Problem is NP-hard Classical combinatorial optimization problem to test. Travelling Salesman Problem (TSP)

اسلاید ۴۲: ۴۲The TSP is a very important problem in the context of پاورپوینت کامل Ant Colony Optimization 80 اسلاید در PowerPoint because it is the problem to which the original AS was first applied, and it has later often been used as a benchmark to test a new idea and al