زد فایل

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

زد فایل

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

تحقیق درباره بررسی الگوریتم ژنتیک

اختصاصی از زد فایل تحقیق درباره بررسی الگوریتم ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تحقیق درباره بررسی الگوریتم ژنتیک


تحقیق درباره بررسی الگوریتم ژنتیک

 

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

 

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 

 تعداد صفحه39

 

 

 

بخشی از فهرست مطالب

 چکیده

 مقدمه

  1. الگوریتم ژنتیک
  2. فرمول سازی مسئله
  3. الگوریتم طراحی مسیر پیشنهادی
  4. کروموزوم ها و جمعیت اولیه

.ارزیابیB

  1. C.عملگرها

این مقاله الگوریتمی جدید برای مسئله برنامه ریزی مسیرکلی به یک هدف ، برای ربات متحرک را با استفاده از الگوریتم ژنتیک ارائه می دهد .الگوریتم ژنتیک برای یافتن مسیر بهینه برای ربات متحرک جهت حرکت در محیط استاتیک که توسط نقشه ای با گره ها و لینک ها بیان شده است ،بکار گرفته شده است.موقعیت هدف و موانع برای یافتن یک مسیر بهینه در محیط دو بعدی داده شده است .هر نقطه اتصال در شبکه ژنی است که با استفاده از کد باینری ارائه شده است.تعداد ژن ها در یک کروموزوم تابعی از تعداد موانع در نقشه (نمودار)می باشد.

بنابراین از یک کروموزوم با طول ثابت استفاده کردیم.مسیر ربات ایجاد شده ، در مفهوم کوتاهترین مسیر ،بهینه است .ربات دارای محل آغاز و محل هدف تحت فرضیه ای است که ربات از هر محل فقط یکبار می گذرد یا اصلا نمی گذرد.نتایج بدست آمده در شبیه سازی ؛قدرت الگوریتم پیشنهادی را تایید می نماید.

 

مسئله طراحی مسیر ربات متحرک را می توان بصورت ذیل بیان کرد:

داده های مسئله (محل شروع،محل هدف، نقشه ای دو بعدی مسیرهاکه شامل موانع ساکن می باشد).هدف بدست آوردن یک مسیر بدون تصادم بین دو نقطه خاص در ایفای معیار بهینه سازی با در نظر گرفتن محدودیت ها (به احتمال زیاد:کوتاهترین مسیر)می باشد. مسئله طراحی مسیر از نظر محاسباتی بسیار پر هزینه است.

با اینکه حجم زیادی از تحقیقات برای حل بیشتر این مسائل انجام شده است،با این وجود،روش های معمول ،غیر قابل انعطاف می باشند.

  1. اهداف مختلف بهینه سازی و تغییرات اهداف
  2. عدم قطعیت ها در محیط ها
  3. محدودیت های متفاوت برای منابع محاسباتی

مرور و بازنگری روش های موجود برای حل مسئله طراحی مسیر ،در [1] ارائه شده است . روش های زیادی برای ایجاد یک مسیر بهینه از قبیل برنامه ریزی دینامیک و روش های تبدیل مسافت گزارش شده است .

در روش برنامه ریزی دینامیک اگر نقطه ی شروعSP و نقطه ی هدف GP باشد ، نقطه ی زیر هدف IP است.و روش تولید مسیر ،نحوه تعیین توالی زیر اهداف است که زیر اهداف خود از مجموعه IP (I=1,2,3,…) انتخاب می شوند.ما باید تمام مسیرهای ممکن را بررسی کرده و مسیر با کمترین  مقدار هزینه را به عنوان مسیر بهینه انتخاب نمائیم.توان محاسباتی بسیار فراوانی بویژه در محیط های دارای زیر اهداف فراوان مورد نیاز است . در روش تبدیل مسافت ،کارطراحی مسیر ،محیطی را با شبکه یکنواخت می پوشاند و فواصل را از طریق فضای خالی ،از سلول هدف،منتشر می کند.قسمت پیشین موج مسافت ،حول موانع و در نهایت از طریق تمامی فضاهای آزاد در محیط جریان می یابد.برای هر نقطه شروع در محیط نمایانگر محل اولیه ربات متحرک ،کوتاهترین مسیر به مقصد،از طریق رفتن به قسمت پائین و از طریق شیب دارترین مسیر نزولی رسم شده است.با این وجود به هنگام وجود دو سلول یا بیشتر جهت گزینش با همان حداقل تبدیل فاصله ابهام مسیرهای بهینه وجود دارد. دو روش مذکور ملزم توان محاسباتی بسیار بالا در محیطی است که دارای تعداد زیاد اهداف فرعی (زیر اهداف)و موانع است.

محققان روش های فراوان را برای حل مسائل طراحی مسیر ربات های متحرک با وجود موانع ایستا و متحرک بر مبنای soft computing ،بیان کرده اند. soft computing متشکل از منطق فازی،شبکه های عصبی و محاسبات تکاملی است (الگوریتم های ژنتیک و تکاملی GA & EA).تاکنون تلاش های زیادی در استفاده از منطق فازی برای طراحی و برنامه ریزی حرکت ربات متحرک وجود داشته است .اخیرا استفاده از محاسبات تکاملی رواج فراوانی پیدا کرده و در واقع روشی است که به منظور بکارگیری در موقعیت هایی که دانش اولیه راجع حل مسئله وجود نداشته و یا اطلاعات محدود می باشد،قابلیت استفاده به گونه ای موثرتر،عمومی تر و راحت تر را داراست.

الگوریتم های ژنتیکی و تکامکلی نیازمند اطلاعات اشتقاقی یا برآوردهای فرمال اولیه از راه حل نیستند و از آنجائیکه طبیعتا تصادفی می باشند دارای قابلیت جستجوی کل فضای جواب با احتمال بیشتر پیدا کردن بهینه عمومی می باشند.

می توان تحقیق قبلی راجع طراحی مسیر را به صورت یکی از دو روش مقابل طبقه بندی کرد: مبتنی بر مدل و مبتنی بر سنسور .

در حالت مبتنی بر مدل ،مدل های منطقی از موانع شناخته شده ،برای تولید تصادم بدون مسیر بکار گرفته می شوند.در حالیکه در روش مبتنی بر سنسور ، کشف و اجتناب از موانع ناشناخته است.در این مقاله الگوریتمی جدید جهت بدست آوردن مسیر بهینه بر مبنای مدل پیشنهاد شده است.

 

 

ادامه مطالب مقاله بصورت ذیل مرتب شده اند :

در بخش 2 ،مقدمه ای مختصر راجع الگوریتم ژنتیک ارائه شده است .در بخش 3 ،فرمول سازی مسئله مورد بررسی واقع شده،در بخش 4 الگوریتم پیشنهادی ، معرفی و در بخش 5 نتایج شبیه سازی نشان داده شده است.

 


دانلود با لینک مستقیم


تحقیق درباره بررسی الگوریتم ژنتیک

تحقیق درباره بررسی و ارزیابی الگوریتم ژنتیک و عملکرد آن

اختصاصی از زد فایل تحقیق درباره بررسی و ارزیابی الگوریتم ژنتیک و عملکرد آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تحقیق درباره بررسی و ارزیابی الگوریتم ژنتیک و عملکرد آن


تحقیق درباره بررسی و ارزیابی  الگوریتم ژنتیک  و عملکرد آن

فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 189 صفحه

 

 

 

 

 

 

چکیده :

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 برگشتی مانند وراثت و جهش استفاده می‌کند.در واقع الگوریتم‌های 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 زیر تشکیل می‌شوند: تابع برازش، نمایش، انتخاب، تغییر.

کلمات کلیدی:

الگوریتم ژنتیک، هیوریستیک، ترکیب و جهش، تکامل طبیعی داروین، معمای هشت وزیر.

 

فصل اول-------------------------------------------------- 1

1-1- مقدمه------------------------------------------------------- 2

1-2- به دنبال تکامل------------------------------------------- 3

1-3- ایدۀ اصلی استفاده از الگوریتم ژنتیک------------------------------- 4

1-4- درباره علم ژنتیک------------------------------------------ 6

1-5- تاریخچۀ علم ژنتیک---------------------------------------- 6

1-6- تکامل طبیعی (قانون انتخاب طبیعی داروین)--------------------------- 7

1-7- رابطه تکامل طبیعی با روش‌های هوش مصنوعی----------------------------- 10

1-8- الگوریتم--------------------------------------------------------- 11

1-8-1- الگوریتم‌های جستجوی ناآگاهانه----------------------------------- 12

1-8-1-الف- جستجوی لیست------------------------------------------ 12

1-8-1-ب- جستجوی درختی------------------------------------------ 13

1-8-1-پ- جستجوی گراف------------------------------------------- 14

1-8-2- الگوریتم‌های جستجوی آگاهانه------------------------------------ 14

1-8-2-الف- جستجوی خصمانه----------------------------------------- 15

1-9- مسائل NP-Hard------------------------------------------------- 15

1-10- هیوریستیک------------------------------------------------------ 17

1-10-1- انواع الگوریتم‌های هیوریستیک------------------------------------ 19

فصل دوم------------------------------------------------------ 21

2-1- مقدمه----------------------------------------------------------- 22

2-2- الگوریتم ژنتیک---------------------------------------------------- 23

2-3- مکانیزم الگوریتم ژنتیک---------------------------------------------- 25

2-4- عملگرهای الگوریتم ژنتیک------------------------------------------- 28

2-4-1- کدگذاری---------------------------------------------------- 28

2-4-2- ارزیابی------------------------------------------------------ 29

2-4-3- ترکیب------------------------------------------------------ 29

2-4-4- جهش------------------------------------------------------- 29

2-4-5- رمزگشایی---------------------------------------------------- 30

2-5- چارت الگوریتم به همراه شبه کد آن------------------------------------- 30

2-5-1- شبه کد و توضیح آن-------------------------------------------- 31

2-5-2- چارت الگوریتم ژنتیک------------------------------------------- 33

2-6- تابع هدف-------------------------------------------------------- 34

2-7- روش‌های کد کردن------------------------------------------------- 34

2-7-1- کدینگ باینری------------------------------------------------ 35

2-7-2- کدینگ جایگشتی---------------------------------------------- 36

2-7-3- کد گذاری مقدار----------------------------------------------- 37

2-7-4- کدینگ درخت------------------------------------------------ 38

2-8- نمایش رشته‌ها----------------------------------------------------- 39

2-9- انواع روش‌های تشکیل رشته------------------------------------------- 41

2-10- باز گرداندن رشته‌ها به مجموعه متغیرها---------------------------------- 42

2-10-1- تعداد بیت‌های متناظر با هر متغیر----------------------------------- 43

2-11- جمعیت--------------------------------------------------------- 44

2-11-1- ایجادجمعیت اولیه---------------------------------------------- 44

2-11-2- اندازه جمعیت------------------------------------------------ 45

2-12- محاسبه برازندگی (تابع ارزش)---------------------------------------- 46

2-13- انواع روش‌های انتخاب---------------------------------------------- 48

2-13-1- انتخاب چرخ رولت-------------------------------------------- 49

2-13-2- انتخاب حالت پایدار-------------------------------------------- 51

2-13-3- انتخاب نخبه گرایی--------------------------------------------- 51

2-13-4- انتخاب رقابتی------------------------------------------------- 52

2-13-5- انتخاب قطع سر------------------------------------------------ 52

2-13-6- انتخاب قطعی بریندل-------------------------------------------- 53

2-13-7- انتخاب جایگزینی نسلی اصلاح شده--------------------------------- 53

2-13-8- انتخاب مسابقه------------------------------------------------ 54

2-13-9- انتخاب مسابقه تصادفی------------------------------------------ 54

2-14- انواع روش‌های ترکیب---------------------------------------------- 54

2-14-1- جابه‌جایی دودوئی--------------------------------------------- 55

2-14-2- جابه‌جایی حقیقی---------------------------------------------- 58

2-14-3- ترکیب تک‌نقطه‌ای--------------------------------------------- 59

2-14-4- ترکیب دو نقطه‌ای--------------------------------------------- 60

2-14-5- ترکیب n نقطه‌ای---------------------------------------------- 60

2-14-6- ترکیب یکنواخت---------------------------------------------- 61

2-14-7- ترکیب حسابی------------------------------------------------ 62

2-14-8- ترتیب------------------------------------------------------ 62

2-14-9- چرخه------------------------------------------------------ 63

2-14-10- محدّب---------------------------------------------------- 64

2-14-11- بخش_نگاشته----------------------------------------------- 64

2-15- احتمال ترکیب---------------------------------------------------- 65

2-16- تحلیل مکانیزم جابجایی--------------------------------------------- 66

2-17- جهش---------------------------------------------------------- 66

2-17-1- جهش باینری------------------------------------------------- 69

2-17-2- جهش حقیقی------------------------------------------------- 69

2-17-3- وارونه سازی بیت---------------------------------------------- 70

2-17-4- تغییر ترتیب قرارگیری------------------------------------------- 70

2-17-5- وارون سازی------------------------------------------------- 71

2-17-6- تغییر مقدار--------------------------------------------------- 71

2-18- محک اختتام اجرای الگوریتم ژنتیک------------------------------------ 72

2-19- انواع الگوریتم‌های ژنتیکی------------------------------------------- 72

2-19-1- الگوریتم ژنتیکی سری------------------------------------------ 73

2-19-2- الگوریتم ژنتیکی موازی----------------------------------------- 74

2-20- مقایسه الگوریتم ژنتیک با سیستم‌های طبیعی------------------------------- 75

2-21- نقاط قوّت الگوریتم‌های ژنتیک---------------------------------------- 76

2-22- محدودیت‌های GAها---------------------------------------------- 78

2-23- استراتژی برخورد با محدودیت‌ها--------------------------------------- 79

2-23-1- استراتژی اصلاح عملگرهای ژنتیک--------------------------------- 79

2-23-2- استراتژی رَدّی------------------------------------------------ 79

2-23-3- استراتژی اصلاحی--------------------------------------------- 80

2-23-4- استراتژی جریمه‌ای--------------------------------------------- 80

2-24- بهبود الگوریتم ژنتیک----------------------------------------------- 81

2-25- چند نمونه از کاربردهای الگوریتم‌های ژنتیک------------------------------ 81

فصل سوم------------------------------------------------------ 86

3-1- مقدمه----------------------------------------------------------- 87

3-2- حلّ معمای هشت وزیر----------------------------------------------- 88

3-2-1- جمعیت آغازین------------------------------------------------ 90

3-2-2- تابع برازندگی------------------------------------------------- 94

3-2-3- آمیزش------------------------------------------------------ 95

3-2-4- جهش ژنتیکی------------------------------------------------- 96

3-3- الگوریتم ژنتیک و حلّ مسألۀ فروشندۀ دوره‌گرد----------------------------- 97

3-3-1- حل مسأله TSP به وسیله الگوریتم ژنتیک----------------------------- 99

3-3-2- مقایسه روشهای مختلف الگوریتم و ژنتیک برای TSP-------------------- 107

3-3-3- نتیجه گیری--------------------------------------------------- 108

3-4- حلّ مسأله معمای سودوکو-------------------------------------------- 109

3-4-1- حل مسأله---------------------------------------------------- 110

3-4-2- تعیین کروموزم------------------------------------------------ 110

3-4-3- ساختن جمعیت آغازین یا نسل اول---------------------------------- 111

3-4-4- ساختن تابع از ارزش--------------------------------------------- 112

3-4-5- ترکیب نمونه‌ها و ساختن جواب جدید-------------------------------- 113

3-4-6- ارزشیابی مجموعه جواب------------------------------------------ 118

3-4-7- ساختن نسل بعد------------------------------------------------ 118

3-5- مرتب سازی به کمک GA-------------------------------------------- 119

3-5-1- صورت مسأله-------------------------------------------------- 119

3-5-2- جمعیت آغازین------------------------------------------------ 119

3-5-3- تابع برازندگی------------------------------------------------- 122

3-5-4- انتخاب------------------------------------------------------ 123

3-5-5- ترکیب------------------------------------------------------ 123

3-5-6- جهش------------------------------------------------------- 124

فهرست منابع و مراجع--------------------------------------------- 126

 


دانلود با لینک مستقیم


تحقیق درباره بررسی و ارزیابی الگوریتم ژنتیک و عملکرد آن