فایل ورد کامل ترجمه مقاله بهینه سازی چند هدفی با استفاده از الگوریتم های ژنتیک یک آموختار ۴۱ 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 بهینه سازی چند هدفی با استفاده از الگوریتم های ژنتیک یک آموختار ۴۱ صفحه در word دارای ۴۱ 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 بهینه سازی چند هدفی با استفاده از الگوریتم های ژنتیک یک آموختار ۴۱ 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 بهینه سازی چند هدفی با استفاده از الگوریتم های ژنتیک یک آموختار ۴۱ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله بهینه سازی چند هدفی با استفاده از الگوریتم های ژنتیک یک آموختار ۴۱ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله بهینه سازی چند هدفی با استفاده از الگوریتم های ژنتیک یک آموختار ۴۱ صفحه در word
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۰۵
تعداد صفحه ترجمه:۳۱
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۵

موضوع انگلیسی :Multi-objective optimization using genetic algorithms: A tutorial
موضوع فارسی:دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله بهینه سازی چند هدفی با استفاده از الگوریتم های ژنتیک یک آموختار ۴۱ صفحه در word
چکیده انگلیسی:Multi-objective formulations are realistic models for many complex engineering optimization problems. In many real-life problems,
objectives under consideration conflict with each other, and optimizing a particular solution with respect to a single objective can result
in unacceptable results with respect to the other objectives. A reasonable solution to a multi-objective problem is to investigate a
set of solutions, each of which satisfies the objectives at an acceptable level without being dominated by any other solution. In this
paper, an overview and tutorial is presented describing genetic algorithms (GA) developed specifically for problems with multiple
objectives. They differ primarily from traditional GA by using specialized fitness functions and introducing methods to promote solution
diversity
چکیده فارسی:فرمولاسیون های چند شیئی (هدفی) مدل های واقعی مسائل بهینه سازی مهندسی پیچیده متعددی هستند. در بسیاری از مسائل زندگی واقعی، اشیای تحت نظر با یکدیگر تناقض پیدا می کنند، و بهینه سازی راه حلی خاص با توجه به یک شیء منفرد می تواند حاصل نتایج غیر قابل قبول از نظر دیگر اشیاء باشد. راه حل منطقی برای مسأله چند منظوره (شیئی) بررسی مجموعه ای از راه حل هاست، که هر یک از آن ها اهداف را در سطح قابل قبولی بدون اینکه دیگر راه حل ها بر آن تفوق یابند، برطرف می کنند. در این مقاله، بررسی اجمالی و آموختاری ارائه شده که الگوریتم های ژنتیک (GA) توسعه یافته را شرح می دهند، خصوصاً الگوریتم هایی که برای مسائل همراه با چند هدف طراحی شده اند. آن ها عمدتاً از GA مرسوم بواسطه استفاده از توابع تناسب تخصصی و معرفی روش هایی برای توسعه و پیشرفت تنوع راه حل ها متمایز شده اند.