فایل ورد کامل پروژه الگوریتم ژنتیک GA 163 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 پروژه الگوریتم ژنتیک GA 163 صفحه در word دارای ۱۶۳ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد فایل ورد کامل پروژه الگوریتم ژنتیک GA 163 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 پروژه الگوریتم ژنتیک GA 163 صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل پروژه الگوریتم ژنتیک GA 163 صفحه در word :

چکیده:
الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm- GA) تکنیک جستجویی در علم رایانه برای یافتن راه‌ حل تقریبی برای بهینه‌سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکامل است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت و جهش استفاده می‌کند.
در واقع الگوریتم‌ های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای تصادف هستند. مختصراً گفته می‌شود که الگوریتم ژنتیک (یا GA) یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسأله‌ای که باید حل شود ورودی است و راه‌حل‌ها طبق یک الگو کد گذاری می‌شوند که تابع fitness نام دارد هر راه حل کاندید را ارزیابی می‌کند که اکثر آنها به صورت تصادفی انتخاب می‌شوند. کلاً این الگوریتم‌ها از بخش های تابع برازش، نمایش، انتخاب، تغییر تشکیل می شوند.

فایل ورد کامل پروژه الگوریتم ژنتیک GA 163 صفحه در word
فهرست مطالب:
چکیده
فصل اول
۱-۱- مقدمه
۱-۲- به دنبال تکامل
۱-۳- اید اصلی استفاده از الگوریتم ژنتیک
۱-۴- درباره علم ژنتیک
۱-۵- تاریخچ علم ژنتیک
۱-۶- تکامل طبیعی (قانون انتخاب طبیعی داروین)
۱-۷- رابطه تکامل طبیعی با روش‌های هوش مصنوعی
۱-۸- الگوریتم
۱-۸-۱- الگوریتم‌های جستجوی ناآگاهانه
۱-۸-۱-الف- جستجوی لیست
۱-۸-۱-ب- جستجوی درختی
۱-۸-۱-پ- جستجوی گراف
۱-۸-۲- الگوریتم‌های جستجوی آگاهانه
۱-۸-۲-الف- جستجوی خصمانه
۱-۹- مسائل NP-Hard
۱-۱۰- هیوریستیک
۱-۱۰-۱- انواع الگوریتم‌های هیوریستیک
فصل دوم
۲-۱- مقدمه
۲-۲- الگوریتم ژنتیک
۲-۳- مکانیزم الگوریتم ژنتیک
۲-۴- عملگرهای الگوریتم ژنتیک
۲-۴-۱- کدگذاری
۲-۴-۲- ارزیابی
۲-۴-۳- ترکیب
۲-۴-۴- جهش
۲-۴-۵- رمزگشایی
۲-۵- چارت الگوریتم به همراه شبه کد آن
۲-۵-۱- شبه کد و توضیح آن
۲-۵-۲- چارت الگوریتم ژنتیک
۲-۶- تابع هدف
۲-۷- روش‌های کد کردن
۲-۷-۱- کدینگ باینری
۲-۷-۲- کدینگ جایگشتی
۲-۷-۳- کد گذاری مقدار
۲-۷-۴- کدینگ درخت
۲-۸- نمایش رشته‌ها
۲-۹- انواع روش‌های تشکیل رشته
۲-۱۰- باز گرداندن رشته‌ها به مجموعه متغیرها
۲-۱۰-۱- تعداد بیت‌های متناظر با هر متغیر
۲-۱۱- جمعیت
۲-۱۱-۱- ایجادجمعیت اولیه
۲-۱۱-۲- اندازه جمعیت
۲-۱۲- محاسبه برازندگی (تابع ارزش)
۲-۱۳- انواع روش‌های انتخاب
۲-۱۳-۱- انتخاب چرخ رولت
۲-۱۳-۲- انتخاب حالت پایدار
۲-۱۳-۳- انتخاب نخبه گرایی
۲-۱۳-۴- انتخاب رقابتی
۲-۱۳-۵- انتخاب قطع سر
۲-۱۳-۶- انتخاب قطعی بریندل
۲-۱۳-۷- انتخاب جایگزینی نسلی اصلاح شده
۲-۱۳-۸- انتخاب مسابقه
۲-۱۳-۹- انتخاب مسابقه تصادفی
۲-۱۴- انواع روش‌های ترکیب
۲-۱۴-۱- جابه‌جایی دودوئی
۲-۱۴-۲- جابه‌جایی حقیقی
۲-۱۴-۳- ترکیب تک‌نقطه‌ای
۲-۱۴-۴- ترکیب دو نقطه‌ای
۲-۱۴-۵- ترکیب n نقطه‌ای
۲-۱۴-۶- ترکیب یکنواخت
۲-۱۴-۷- ترکیب حسابی
۲-۱۴-۸- ترتیب
۲-۱۴-۹- چرخه
۲-۱۴-۱۰- محدّب
۲-۱۴-۱۱- بخش_نگاشته
۲-۱۵- احتمال ترکیب
۲-۱۶- تحلیل مکانیزم جابجایی
۲-۱۷- جهش
۲-۱۷-۱- جهش باینری
۲-۱۷-۲- جهش حقیقی
۲-۱۷-۳- وارونه سازی بیت
۲-۱۷-۴- تغییر ترتیب قرارگیری
۲-۱۷-۵- وارون سازی
۲-۱۷-۶- تغییر مقدار
۲-۱۸- محک اختتام اجرای الگوریتم ژنتیک
۲-۱۹- انواع الگوریتم‌های ژنتیکی
۲-۱۹-۱- الگوریتم ژنتیکی سری
۲-۱۹-۲- الگوریتم ژنتیکی موازی
۲-۲۰- مقایسه الگوریتم ژنتیک با سیستم‌های طبیعی
۲-۲۱- نقاط قوّت الگوریتم‌های ژنتیک
۲-۲۲- محدودیت‌های GA ها
۲-۲۳- استراتژی برخورد با محدودیت‌ها
۲-۲۳-۱- استراتژی اصلاح عملگرهای ژنتیک
۲-۲۳-۲- استراتژی رَدّی
۲-۲۳-۳- استراتژی اصلاحی
۲-۲۳-۴- استراتژی جریمه‌ای
۲-۲۴- بهبود الگوریتم ژنتیک
۲-۲۵- چند نمونه از کاربردهای الگوریتم‌های ژنتیک
فصل سوم
۳-۱- مقدمه
۳-۲- حلّ معمای هشت وزیر
۳-۲-۱- جمعیت آغازین
۳-۲-۲- تابع برازندگی
۳-۲-۳- آمیزش
۳-۲-۴- جهش ژنتیکی
۳-۳- الگوریتم ژنتیک و حلّ مسأل فروشند دوره‌گرد
۳-۳-۱- حل مسأله TSP به وسیله الگوریتم ژنتیک
۳-۳-۲- مقایسه روشهای مختلف الگوریتم و ژنتیک برای TSP
۳-۳-۳- نتیجه گیری
۳-۴- حلّ مسأله معمای سودوکو
۳-۴-۱- حل مسأله
۳-۴-۲- تعیین کروموزم
۳-۴-۳- ساختن جمعیت آغازین یا نسل اول
۳-۴-۴- ساختن تابع از ارزش
۳-۴-۵- ترکیب نمونه‌ها و ساختن جواب جدید
۳-۴-۶- ارزشیابی مجموعه جواب
۳-۴-۷- ساختن نسل بعد
۳-۵- مرتب سازی به کمک GA
۳-۵-۱- صورت مسأله
۳-۵-۲- جمعیت آغازین
۳-۵-۳- تابع برازندگی
۳-۵-۴- انتخاب
۳-۵-۵- ترکیب
۳-۵-۶- جهش
فایل ورد کامل پروژه الگوریتم ژنتیک GA 163 صفحه در word
فهرست منابع و مراجع
پیوست
واژه‌نامه