پاورپوینت مقاله الگوریتم های ژنتیک

این فایل با تخفیف ویژه به مبلغ 24,000 تومان می‌باشد که بلافاصه بعد از پرداخت میتوانید آن را دانلود کنید. تعداد صفحات پاورپوینت مقاله الگوریتم های ژنتیک 62 صفحه است. همچنین این فایل با فرمت pptx قابل اجرا می‌باشد. برای خرید و دانلود روی دکمه زیر کلیک کنید.

تخفیف ویژه به مدت محدود فقط تا فردا یکشنبه 25 آبان

32 هزار تومان 24 هزار تومان

پشتیبانی: 09374433704

دانلود پاورپوینت مقاله الگوریتم های ژنتیک

دانلود پاورپوینت مقاله الگوریتم های ژنتیک جهت رشته ژنتیک در قالب 62 اسلاید و با فرمتpptxبصورت کامل و جامع و با قابلیت ویرایش

 
 
 
 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.

الگوریتم ژنتیک-(Genetic Algorithm - GA) تکنیک جستجویی در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتمهای تکامل است که از تکنیکهای زیست‌شناسی مانند وراثت و جهش استفاده می‌کند.الگوریتم ژنتیک که به‌عنوان یکی از روشهای تصادفی بهینه یابی شناخته شده, توسط جان هالند در سال ۱۹۶۷ ابداع شده‌است. بعدها این روش با تلاشهای گلدبرگ ۱۹۸۹, مکان خویش را یافته و امروزه نیز بواسطه تواناییهای خویش , جای مناسبی در میان دیگر روشها دارد.

الگوریتمهای ژنتیک معمولاً به عنوان یک شبیه‌ساز کامپیوتر که در آن جمعیت یک نمونهٔ انتزاعی (کروموزومها) از نامزدهای راه‌حل یک مسأله بهینه‌سازی به راه حل بهتری منجر شود، پیاده‌سازی می‌شوند. به طور سنتی راه‌حلها به شکل رشته‌هایی از ۰ و ۱ بودند، اما امروزه به گونه‌های دیگری هم پیاده‌سازی شده‌اند. فرضیه با جمعیتی کاملاً تصادفی منحصر بفرد آغاز می‌شود و در نسلها ادامه می‌یابد. در هر نسل گنجایش تمام جمعیت ارزیابی می‌شود، چندین فرد منحصر در فرایندی تصادفی از نسل جاری انتخاب می‌شوند (بر اساس شایستگیها) و برای شکل دادن نسل جدید، اصلاح می‌شوند (کسر یا دوباره ترکیب می‌شوند) و در تکرار بعدی الگوریتم به نسل جاری تبدیل می‌شود

عنوان:
ایده کلی
فضای فرضیه
کاربر دها
زیر شاخه های EA 
پارامترهای GA 
نحوه ایجاد جمعیت جدید
نمایش فرضیه ها
اپراتورهای ژنتیکی Crossover 
تابع تناسب
نحوه جستجو در فضای فرضیه
راه حل رفع مشکل Crowding 
چرا GA  کار میکند؟
قضیه Schema