مکان یابی بادبند ها با استفاده از الگوریتم ژنتیک 9 صفحه + pdf

مکان یابی بادبند ها با استفاده از الگوریتم ژنتیک

فرمت فایل: pdf

تعداد صفحات: 9

حجم فایل: 576 کیلو بایت

قسمتی از محتوای فایل و توضیحات:

پیدا کردن مکان بهینه بادبند ها در سازه های فلزی با استفاده از الگوریتم ژنتیک در یک فایل پی دی اف 9 صفحه ای

 


از این که از سایت ما اقدام به دانلود فایل ” مکان یابی بادبند ها با استفاده از الگوریتم ژنتیک ” نمودید تشکر می کنیم

هنگام دانلود فایل هایی که نیاز به پرداخت مبلغ دارند حتما ایمیل و شماره موبایل جهت پشتیبانی بهتر خریداران فایل وارد گردد.

فایل – مکان یابی بادبند ها با استفاده از الگوریتم ژنتیک – با کلمات کلیدی زیر مشخص گردیده است:
بادبند;محل بادبند;مکان بادبند;مهاربند;الگوریتم;الگوریتم ژنتیک

کد یافتن بزرگترین نقطه از صفحه محصور بین دو تابع با استفاده از ژنتیک الگوریتم 3 صفحه + zip

یافتن بزرگترین نقطه از صفحه محصور بین دو تابع با استفاده از ژنتیک الگوریتم

دسته بندی: متلب MATLAB

فرمت فایل: zip

تعداد صفحات: 3

حجم فایل: 1 کیلو بایت

قسمتی از محتوای فایل و توضیحات:

هدف از این برنامه که یک مثال از مسئله MOO و به زبان متلب نوشته شده است

یافتن بزرگترین نقطه از صفحه محصور بین دو تابع بااستفاده از ژنتیک الگوریتم است.

مقادیر اولیه درنظر گرفته شده به صورت زیر است:

دو تابع مرزی:

f1(X) = 2*x1 + 3*x2
f2(X) = 2/x1 + 1/x2

دامنه مقادیر:

x1<20 & x1>10

x2<30 & x2>20

تنظیمات اولیه :

iterations = 500;
population_size = 500;
mutation_rate = 0.02;
crossover_rate = 0.3;
population = zeros(population_size 3);

 


از این که از سایت ما اقدام به دانلود فایل ” کد یافتن بزرگترین نقطه از صفحه محصور بین دو تابع با استفاده از ژنتیک الگوریتم ” نمودید تشکر می کنیم

هنگام دانلود فایل هایی که نیاز به پرداخت مبلغ دارند حتما ایمیل و شماره موبایل جهت پشتیبانی بهتر خریداران فایل وارد گردد.

فایل – کد یافتن بزرگترین نقطه از صفحه محصور بین دو تابع با استفاده از ژنتیک الگوریتم – با کلمات کلیدی زیر مشخص گردیده است:
یافتن بزرگترین نقطه از صفحه محصور بین دو تابع با استفاده از ژنتیک الگوریتم;یافتن بزرگترین نقطه;الگوریتم MOO;مسئله MOO;matlab code;الگوریتم ژنتیک;حل یک مثال ساده با الگوریتم ژنتیک

الگوریتم ژنتیک 144 صفحه + pdf

اموزش و معرفی الگوریتم ژنتیک ویژه دانشجویان برق و کنترل و محققین به زبان ساده و کاربردی برای پایان نامه های دانشجویی کارا در مصاحبه های استخدامی

دسته بندی: برق

فرمت فایل: pdf

تعداد صفحات: 144

حجم فایل: 2.679 مگا بایت

قسمتی از محتوای فایل و توضیحات:

بسیار کاربردی و به زبان ساده در معرفی الگوریتم ژنتیک در حل مسایل مهندسی

 


از این که از سایت ما اقدام به دانلود فایل ” الگوریتم ژنتیک ” نمودید تشکر می کنیم

هنگام دانلود فایل هایی که نیاز به پرداخت مبلغ دارند حتما ایمیل و شماره موبایل جهت پشتیبانی بهتر خریداران فایل وارد گردد.

فایل – الگوریتم ژنتیک – با کلمات کلیدی زیر مشخص گردیده است:
الگوریتم ژنتیک

مقالات رباتیک دسته بندی برق

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

به صفحه دریافت مقالات رباتیک خوش آمدید.

قبل از اینکه به صفحه دانلود بروید پیشنهاد می کنیم قسمتی از متن و توضیحات مقالات رباتیک را در زیر مطالعه نمایید.

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

دسته بندی برق
فرمت فایل doc
تعداد صفحات 40
حجم فایل 14.817 مگا بایت

 رباتیک

 

 چکیده

 

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.

 

  مقدمه

 

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

داده های مسئله (محل شروع،محل هدف، نقشه ای دو بعدی مسیرهاكه شامل موانع ساكن 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 یك مسیر بهینه از قبیل برنامه ریزی دینامیك و روش های تبدیل مسافت گزارش شده است .

در روش برنامه ریزی دینامیك 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.

 

 

1.مسیریابی

 

مسئله مسیریابی ربات در چند حالت قابل بررسی است :

در یک مفهوم می توان مسیریابی روبات را در قالب تعقیب خط (عموما مسیری از پیش تعیین شده با رنگ متفاوت از زمینه ) معرفی نمود.روبات هایی با این کاربرد تحت عنوان مسیریاب شناخته می شوند . یکی از کاربرد های عمده این ربات ، حمل و نقل وسایل و کالاهای مختلف در کارخانجات ، بیمارستان ها ، فروشگاه ها ، کتابخانه ها و … میباشد .

ربات تعقیب خط تا حدی قادر به انجام وظیفه کتاب داری کتابخانه ها می باشد . به این صورت که بعد از دادن کد کتاب ، ربات با دنبال کردن مسیری که کد آن را تعیین میکند ، به محلی که کتاب در آن قرار گرفته می رود و کتاب را برداشته و به نزد ما می آورد .مثال دیگر این نوع ربات در بیمارستان های پیشرفته است ، کف بیمارستان های پیشرفته خط کشی هایی به رنگ های مختلف به منظور هدایت ربات های مسیریاب به محل های مختلف وجود دارد . (مثلا رنگ قرمز به اتاق جراحی یا آبی به اتاق زایمان.) بیمارانی که توانایی حرکت کردن و جا به جا شدن را ندارند و باید از ویلچر استفاده کنند ، این ویلچر نقش ربات تعقیب خط را دارد ، و بیمار را از روی مسیر مشخص به محل مطلوب می برد .

با توجه به وجود موانع (استاتیک و دینامیک) در محیط ،مسیریابی روبات در مفهومی کاربردی تر ،پیمودن مسیر مبدا تا مقصد بدون برخورد با موانع می باشد.مسلما با وجود تعداد زیاد موانع ،تعداد مسیرهای قابل عبور روبات بسیار زیاد خواهد بود و یقینا انتخاب کوتاه ترین مسیر توسط روبات برای حرکت از مبدا به مقصد ،دارای ارزش اجرایی بالایی خواهد بود.در این مقاله چنین مسئله ای مورد بررسی واقع شده است.نقاط مبدا و مقصد و نیز محل موانع به عنوان ورودی داده شده است ،نیز می دانیم موانع ایستا می باشند (در حالت وجود موانع پویا در عین نزدیکی بیشتر به شرایط واقعی ،روش های مورد استفاده بسیار پیچیده خواهند بود)و مسئله در حالت دو بعدی بررسی می شود (روبات بر روی صفحه حرکت می نماید). برای این منظور الگوریتم های مسیریابی با هدف انتخاب کوتاهترین مسیر قابل استفاده می باشند ،الگوریتم هایی که به منظور مسیریابی در شبکه ها قابلیت استفاده دارند.با این وجود در این بررسی از الگوریتم ژنتیک استفاده شده است . همچنین الگوریتم های ژنتیک و نیز دیگر روش های مشابه به منظور بهینه سازی مصرف انرژی روبات ،مسیر تغییر زاویه ازوی روبات ،زمان حرکت روبات و… قابل استفاده می باشند .     

 

 

2.الگوریتم ژنتیک

 

 GA در سال 1975 توسط Holland بر پایه تقلیدی از تکامل طبیعی یک جمعیت پایه ریزی شد به نحوی که کروموزوم ها به منظور خلق نسل جدید اجازه تولید مجدد داشته و جهت بقاء در نسل آینده به رقابت می پردازند.با گذشت زمان ،بر روی نسل ها ، fitness  بهبود می یابد و در نهایت بهترین راه حل قابل حصول است .اولین جمعیت p(0) به طور تصادفی با 0و1 کد می شود در هر نسل ،t، مناسبترین عناصر برای حضور در mating pool انتخاب می شوند و با سه عملگر پایه ای ژنتیک ؛ تولید مثل،ادغام و جهش ؛ جهت تولید نسل جدید تکامل می یابند .بر پایه بقاء بهترین هامی توان نتیجه گرفت کروموزوم های بدست آمده با استفاده از روشی منتخب بهترین کروموزوم ها قابل حصول می باشند.

 

از جمله مزایای GA که این روش را جهت بکارگیری آن در مورد انتخاب متغیر مناسب می نماید می توان به توانایی پیدا کردن بهینه عمومی  با سرعت بالا،امکان جستجو موازی چند نقطه و نیز فرار از بهینه های محلی اشاره نمود.

 


از این که از سایت ما اقدام به دانلود فایل ” مقالات رباتیک ” نمودید تشکر می کنیم

هنگام دانلود فایل هایی که نیاز به پرداخت مبلغ دارند حتما ایمیل و شماره موبایل جهت پشتیبانی بهتر خریداران فایل وارد گردد.

فایل – مقالات رباتیک – با برچسب های زیر مشخص گردیده است:
پروژه رباتیک,ربات متحرک,الگوریتم ژنتیک,محیط استاتیک,گره,لینک,پروژه,پژوهش,پایان نامه,مقاله,جزوه,دانلود پروژه,دانلود پژوهش,دانلود پایان نامه,دانلود مقاله,دانلود جزوه

جدیدترین و بهترین فایل های موجود در اینترنت برای استفاده کاربران در همین سایت گردآوری شده است. در همه زمینه ها می توانید تنها با یک جست و جو فایل خود را پیدا کرده و به سادگی دانلود نمایید. هنگام جست و جوی فایل از کلمات کلیدی موضوع یا عنوان مورد نظر خود استفاده نمایید.

ارائه الگوریتمی برای یافتن مسیر بهینه ربات متحرک جهت حرکت در محیط استاتیک دسته بندی کامپیوتر و IT

این مقاله الگوریتمی جدید برای مسئله برنامه ریزی مسیرکلی به یک هدف ، برای ربات متحرک را با استفاده از الگوریتم ژنتیک ارائه می دهد

به صفحه دریافت ارائه الگوریتمی برای یافتن مسیر بهینه ربات متحرک جهت حرکت در محیط استاتیک خوش آمدید.

قبل از اینکه به صفحه دانلود بروید پیشنهاد می کنیم قسمتی از متن و توضیحات ارائه الگوریتمی برای یافتن مسیر بهینه ربات متحرک جهت حرکت در محیط استاتیک را در زیر مطالعه نمایید.

این مقاله الگوریتمی جدید برای مسئله برنامه ریزی مسیرکلی به یک هدف ، برای ربات متحرک را با استفاده از الگوریتم ژنتیک ارائه می دهد

دسته بندی کامپیوتر و IT
فرمت فایل doc
تعداد صفحات 37
حجم فایل 237 کیلو بایت

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.

 فهرست مطالب

چکیده

مقدمه

1.مسیریابی

2.الگوریتم ژنتیک

3.فرمول سازی مسئله

4.الگوریتم طراحی مسیر پیشنهادی

كروموزوم ها و جمعیت اولیه

ارزیابی

عملگرها

5.نتایج شبیه سازی

6.منابع

شبه کد Matlab

 


از این که از سایت ما اقدام به دانلود فایل ” ارائه الگوریتمی برای یافتن مسیر بهینه ربات متحرک جهت حرکت در محیط استاتیک ” نمودید تشکر می کنیم

هنگام دانلود فایل هایی که نیاز به پرداخت مبلغ دارند حتما ایمیل و شماره موبایل جهت پشتیبانی بهتر خریداران فایل وارد گردد.

فایل – ارائه الگوریتمی برای یافتن مسیر بهینه ربات متحرک جهت حرکت در محیط استاتیک – با برچسب های زیر مشخص گردیده است:
الگوریتم, مسیر بهینه, ربات متحرک,محیط استاتیک,الگوریتم ژنتیک

جدیدترین و بهترین فایل های موجود در اینترنت برای استفاده کاربران در همین سایت گردآوری شده است. در همه زمینه ها می توانید تنها با یک جست و جو فایل خود را پیدا کرده و به سادگی دانلود نمایید. هنگام جست و جوی فایل از کلمات کلیدی موضوع یا عنوان مورد نظر خود استفاده نمایید.

شبکه های عصبی

این مقاله مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی است

دسته بندی کامپیوتر و IT
فرمت فایل doc
تعداد صفحات 79
حجم فایل 701 کیلو بایت

این مقاله مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی است. گونه های مختلف شبکه های عصبی توضیح و شرح داده شده است و کاربرد های شبکه های عصبی، نظیر ANN ها در پزشکی بیان شده و همچنین سابقه ای تاریخی از آن به تفصیل آورده شده است. همچنین رابطه بین چیزهای ساختگی و واقعی مورد بررسی قرار گرفته و در مورد آن توضیح داده شده است و به شرح مدل های ریاضی در رابطه با این موضوع و آنالیز رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی مکانیسم لرزش عضله و هماهنگ سازی نمایی شبكه های عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفی و شناسایی شبكه های آشوبگونه آغشته به نویز بر مبنای شبكه های عصبی feedforward رگولاریزاسیون و همچنین شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در تجارت  می پردازیم.

 فهرست مطالب

فهرست

صفحه

 

مقدمه

 

1

فصل اول:

2

سابقه تاریخی

2

استفاده های شبکه عصبی

3

مزیتهای شبکه عصبی

3

شبکه های عصبی در مقابل کامپیوتر های معمولی

4

شباهت های انسان و سلول های عصبی مصنوعی

5

چگونه مغز انسان می آموزد

5

انواع یادگیری برای شبکه های عصبی

6

هوش جمعی

12

فصل دوم:

15

معرفی

15

نورون با خاصیت آشوبگونه

16

شكل شبكه

17

قانون آموزش شبكه

18

مدلسازی ژنراتور سنكرون دریایی

21

نتایج فصل

26

فصل سوم :

27

معرفی

27

منحنی طول – کشش

28

فهرست

صفحه

 

شبکه های عصبی

 

29

نتایج تجربی

29

نتیجه فصل

33

فصل چهارم:

34

معرفی

34

نمادها و مقدمات

35

نتایج مهم

40

شرح مثال

47

نتیجه فصل

51

فصل پنجم:

53

معرفی

53

شبكه های feedforward رگولاریزاسیون

54

طراحی شبیه سازی

55

شبیه سازی ها

57

نتیجه فصل

59

فصل ششم :

60

فناوری شبکه عصبی

62

فناوری الگوریتم ژنتیک

65

بازاریابی

66

بانکداری و حوزه های مالی

68

منابع

73