پاورپوینت کامل ۶۳ اسلاید الگوریتم های ژنتیک ۶۳ اسلاید در PowerPoint

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

 پاورپوینت کامل ۶۳ اسلاید الگوریتم های ژنتیک ۶۳ اسلاید در PowerPoint دارای ۶۳ 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 ۶۳ اسلاید الگوریتم های ژنتیک ۶۳ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن پاورپوینت کامل ۶۳ اسلاید الگوریتم های ژنتیک ۶۳ اسلاید در PowerPoint :

فایل دانلودی حاوی یک فایل پاورپوینتی قابل ویرایش میباشد.
پاورپوینت کامل ۶۳ اسلاید الگوریتم های ژنتیک ۶۳ اسلاید در PowerPoint
فهرست مطالب فایل دانلودی:
الگوریتم ژنتیک
ایده کلی
فضای فرضیه
ویژگیها
کاربر دها
زیر شاخه های EA
الگوریتم های ژنتیک
پارامترهای GA
الگورتیم
نحوه ایجاد جمعیت جدید
نمایش فرضیه ها
مثال: نمایش قوانین If-then rules
نمایش فرضیه ها: ملاحظات
اپراتورهای ژنتیکی Crossover :
Single-point crossover
روشهای دیگر Crossover
اپراتورهای ژنتیکی Mutation :
Crossover OR mutation
تابع تناسب
انتخاب فرضیه ها
نحوه جستجو در فضای فرضیه
Crowding
راه حل رفع مشکل Crowding
چرا GA کار میکند؟
ارزیابی جمعیت و قضیه Schema
قضیه Schema
Schema Theorem
خلاصه
تفاوت GA با سایر روشهای جستجو
مثالی از کاربرد الگوریتم ژنتیک
مقدمه
چینش کنونی حروف فارسی بر روی صفحه‌کلید
مساله
الگوریتم ژنتیک
جمعیت
تابع تناسب
عملگرهای ژنتیکی
کارایی
بهترین چینش
مدلهای تکامل
Lamarckian evolution
Baldwin Effect
اجرای موازی الگوریتم های ژنتیک
Evolving Neural Networks
مراجع
Genetic Programming
نمایش برنامه ها
اپراتور crossoverبرای GP
مثال
مثال : طراحی فیلتر

قسمتی از متن:
الگوریتم ژنتیک
الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است.
این روش در سال ۱۹۷۰ توسط John Holland معرفی گردید
این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
ایده کلی
یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن را تولید میکند.
هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد.
آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند. که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد.
بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد
در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
فضای فرضیه
الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد.
در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید.
ویژگیها
الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود.
همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجزا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود.
برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد.
الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد.
امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست.
از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند.
تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.
Parallelization of Genetic Programming
در سال ۱۹۹۹ شرکت Genetic Programming Inc. یک کامپیوتر موازی با ۱۰۰۰ گره هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد.
کاربر دها
کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد
optimization,
automatic programming,
machine learning,
economics,
operations research,
ecology,
studies of evolution and learning, and
social systems
زیر شاخه های EA
روش های EA به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند:
۱. Genetic Algorithms (GAs)
در این روش راه حل یک مسئله بصورت یک bit string نشان داده میشود.
۲. Genetic Programming (GP)
این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.