فایل ورد کامل ترجمه مقاله الگوریتم های فراابتکاری و کاهش چند جمله ای تورینگ ۲۸ صفحه در word

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

 فایل ورد کامل ترجمه مقاله الگوریتم های فراابتکاری و کاهش چند جمله ای تورینگ ۲۸ صفحه در word دارای ۲۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل ورد فایل ورد کامل ترجمه مقاله الگوریتم های فراابتکاری و کاهش چند جمله ای تورینگ ۲۸ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ترجمه مقاله الگوریتم های فراابتکاری و کاهش چند جمله ای تورینگ ۲۸ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله الگوریتم های فراابتکاری و کاهش چند جمله ای تورینگ ۲۸ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله الگوریتم های فراابتکاری و کاهش چند جمله ای تورینگ ۲۸ صفحه در word
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۱۵
تعداد صفحه ترجمه:۱۷
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۸

موضوع انگلیسی :Metaheuristic Algorithms and Polynomial Turing Reductions: A
Case Study Based on Ant Colony Optimization
Anandkumar Prakasama,*, Nickolas Savarimuthub
موضوع فارسی: دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله الگوریتم های فراابتکاری و کاهش چند جمله ای تورینگ ۲۸ صفحه در word
چکیده انگلیسی:Nowadays, there is an increasing dependence on metaheuristic algorithms for solving combinatorial optimization problems. This
paper discusses various metaheuristic algorithms, their similarities and differences and how Ant Colony Optimization algorithm
is found to be much more suitable for providing a generic implementation. We start with the solution for Travelling Salesman
Problem using Ant Colony Optimization (ACO) and show how Polynomial Turing Reduction helps us solve Job Shop
Scheduling and Knapsack Problems without making considerable changes in the implementation. The probabilistic nature of
metaheuristic algorithms, especially ACO helps us to a greater extent in avoiding parameter fine-tuning. Through Sensitivity
analysis we find that ACO exhibits better resilience to changes in parameter values in comparison to other metaheuristic
algorithms.
چکیده فارسی:امروزه، یک وابستگی روز افزون به الگوریتم های فراابتکاری برای حل مسائل بهینه سازی ترکیبی وجود دارد. این مقاله در مورد الگوریتم های فراابتکاری مختلف ، شباهت ها و تفاوت های آنها و چگونه الگوریتم بهینه سازی مورچگان برای فراهم کردن یک پیاده سازی کلی مناسب می باشد را بحث می کند. ما با راه حل مسئله فروشنده دوره گرد با استفاده از الگوریتم مورچگان (ACO) شروع می کنیم و نشان می دهیم که چگونه چند کاهش جمله ای تورینگ به ما کمک می کند تا مسائل برنامه ریزی فروشگاه شغلی و کوله پشتی را بدون ایجاد تغییرات قابل توجه در پیاده سازی، حل نماییم. ماهیت احتمالاتی الگوریتم فراابتکاری، به ویژه ACO به ما در اجتناب از تنظیم دقیق پارامتر کمک می کند. از طریق تجزیه و تحلیل حساسیت می فهمیم که ACO انعطاف پذیری بهتری نسبت به تغییرات در مقادیر پارامتر در مقایسه با دیگر الگوریتم های فراابتکاری از خود نشان می دهد.