پایان نامه رشته کامپیوتر با عنوان بررسی الگوریتم ژنتیک - با فرمت word

اختصاصی از فی دوو پایان نامه رشته کامپیوتر با عنوان بررسی الگوریتم ژنتیک - با فرمت word دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان پایان نامه :  بررسی الگوریتم ژنتیک در TSP و NP-HARD

شرح مختصر :

الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm – GA) تکنیک جستجویی در علم رایانه برای یافتن راه حل تقریبی برای بهینه سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریت مهای تکامل است که از تکنیک های زیست شناسی فرگشتی مانند وراثت و جهش استفاده می کند. در واقع الگوریت مهای ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش بینی یا تطبیق الگو استفاده میکنند. الگوریت مهای ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک های پیش بینی بر مبنای یک تکنیک برنامه نویسی است که از (GA تصادف هستند. مختصراً گفته می شود که الگوریتم ژنتیک ) یا تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می کند. مسأله ای که باید حل شود  ورودی است و راه حلها طبق یک الگو کد گذاری میشوند که تابع fitness نام دارد هر راه حل کاندید را ارزیابی می کند که اکثر آنها به صورت تصادفی انتخاب می شوند.

فهرست :

 مقدمه

 به دنبال تکامل…

 ایده اصلی استفاده از الگوریتم ژنتیک

 درباره علم ژنتیک

 تاریخچۀ علم ژنتیک

 تکامل طبیعی (قانون انتخاب طبیعی داروین)

 رابطه تکامل طبیعی با روش های هوش مصنوعی

 الگوریتم

 الگوریتم های جستجوی ناآگاهانه

جستجوی لیست

جستجوی درختی

جستجوی گراف

 الگوریتم های جستجوی آگاهانه

 الف جستجوی خصمانه

  مسائل NP Hard

 هیوریستیک

 انواع الگوریتم های هیوریستیک

فصل دوم

 مقدمه

 الگوریتم ژنتیک

 مکانیزم الگوریتم ژنتیک

 عملگرهای الگوریتم ژنتیک

 کدگذاری

 ارزیابی

 ترکیب

 جهش

 رمزگشایی

 چارت الگوریتم به همراه شبه کد آ ن

 شبه کد و توضیح آن

 چارت الگوریتم ژنتیک

 تابع هدف

 روش های کد کردن

 کدینگ باینری

 کدینگ جایگشتی

 کد گذاری مقدار

 کدینگ درخت

 نمایش رشته ها

 انواع روش های تشکیل رشته

 باز گرداندن رشته ها به مجموعه متغیرها

 تعداد بیت های متناظر با هر متغی ر

 جمعیت

 ایجاد جمعیت اولیه

 اندازه جمعیت

 محاسبه برازندگی (تابع ارزش)

 انواع روش های انتخاب

 انتخاب چرخ رولت

 انتخاب حالت پایدار

 انتخاب نخبه گرایی

 انتخاب رقابتی

 انتخاب قطع سر

 انتخاب قطعی بریندل

 انتخاب جایگزینی نسلی اصلاح شده

 انتخاب مسابقه

 انتخاب مسابقه تصادفی

 انواع روش های ترکیب

 جابه جایی دودوئی

 جابه جایی حقیقی

 ترکیب تک نقطه ا ی

 ترکیب دو نقطه ای

 ترکیب یکنواخت

 ترکیب حسابی

 ترتیب

 چرخه

 بخش نگاشته

 احتمال ترکیب

 تحلیل مکانیزم جابجایی

 جهش

 جهش باینری

 جهش حقیقی

 وارونه سازی بیت

 تغییر ترتیب قرارگیر ی

 وارون سازی

 تغییر مقدار

 محک اختتام اجرای الگوریتم ژنتیک

 انواع الگوریتم های ژنتیکی

 الگوریتم ژنتیکی سری

 الگوریتم ژنتیکی موازی

 مقایسه الگوریتم ژنتیک با سیستم های طبیعی

 نقاط قوت الگوریتم های ژنتیک

 استراتژی برخورد با محدودیت ها

 استراتژی اصلاح عملگرهای ژنتیک

 استراتژی اصلاحی

 استراتژی جریمه ای

 بهبود الگوریتم ژنتیک

 چند نمونه از کاربردهای الگوریتم های ژنتیک

فصل سوم

 مقدمه

حلّ معمای هشت وزیر

 جمعیت آغازین

 تابع برازندگی

 آمیزش

 جهش ژنتیکی

 الگوریتم ژنتیک و حلّ مسألۀ فروشندة دوره گرد

به وسیله الگوریتم ژنتیک   TS P  حل مسأله

 TS P  مقایسه روشهای مختلف الگوریتم و ژنتیک برای

 نتیجه گیر ی

 حلّ مسأله معمای سودوکو

 حل مسأله

 تعیین کروموزم

 ساختن جمعیت آغازین یا نسل اول

 ساختن تابع از ارزش

 ترکیب نمونه ها و ساختن جواب جدید

 ارزشیابی مجموعه جواب

 ساختن نسل بعد

مرتب سازی به کمک  G A

 صورت مسأله

 جمعیت آغازین

 تابع برازندگی

 انتخاب

 ترکیب

 جهش

فهرست منابع و مراجع

پیوست

واژه نامه

نقاط بهینه محلی و بهینه کلی

 چارت الگوریتم ژنتیک

 ترکیب تک نقطه

 ترکیب جایگشتی

 جهش کدینگ جایگشتی

 جهش کدینگ مقدار

 کدینگ درختی

 نمونه کروموزوم الگوریتم ژنتیکی

 روش سری

 روش محاطی

  چرخه رولت

  جابجایی چند نقطه

  ترکیب تک نقطه ای

  ترکیب دو نقطه ای

  ترکیب یکنواخت

  شبیه سازی جهش به کمک نمودار

  جهش باینری

  جهش:وارونه سازی بیت

  جهش:تغییر ترتیب قرارگیری

  جهش: وارون ساز ی

  جهش: تغییر مقدار

  نمودار بررسی رابطه های جمعیت، کیفیت جواب و معیار توقف بایکدیگر

 چینش هشت مهره وزیر در صفحه شطرنج بدون تهدید یکدیگر

جدول سودوکو

(پایان نامه هوش مصنوعی )پروسه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس انتشار خطا bpn - کامل 100ص + برنامه ها

اختصاصی از فی دوو (پایان نامه هوش مصنوعی )پروسه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس انتشار خطا bpn - کامل 100ص + برنامه ها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

(پایان نامه هوش مصنوعی )پروسه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس انتشار خطا bpn - کامل 100ص + برنامه ها

دانلود پایان نامه الگوریتم ژنتیک

اختصاصی از فی دوو دانلود پایان نامه الگوریتم ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

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 فرگشتی 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.

فصل اول

1-1- مقدمه

1-2- به دنبال تکامل

1-3- ایدۀ اصلی استفاده از الگوریتم ژنتیک

1-4- درباره علم ژنتیک

1-5- تاریخچۀ علم ژنتیک

1-6- تکامل طبیعی (قانون انتخاب طبیعی داروین

1-7- رابطه تکامل طبیعی با روش‌های هوش مصنوعی

1-8- الگوریتم

1-8-1- الگوریتم‌های جستجوی ناآگاهانه

1-8-1-الف- جستجوی لیست

1-8-1-ب- جستجوی درختی

1-8-1-پ- جستجوی گراف

1-8-2- الگوریتم‌های جستجوی آگاهانه

1-8-2-الف- جستجوی خصمانه

1-9- مسائل NP-Hard

1-10- هیوریستیک

1-10-1- انواع الگوریتم‌های هیوریستیک

فصل دوم

2-1- مقدمه

2-2- الگوریتم ژنتیک

2-3- مکانیزم الگوریتم ژنتیک

2-4- عملگرهای الگوریتم ژنتیک

2-4-1- کدگذاری

2-4-2- ارزیابی

2-4-3- ترکیب

2-4-4- جهش

2-4-5- رمزگشایی

2-5- چارت الگوریتم به همراه شبه کد آن

2-5-1- شبه کد و توضیح آن

2-5-2- چارت الگوریتم ژنتیک

2-6- تابع هدف

2-7- روش‌های کد کردن

2-7-1- کدینگ باینری

2-7-2- کدینگ جایگشتی

2-7-3- کد گذاری مقدار

2-7-4- کدینگ درخت

2-8- نمایش رشته‌ها

2-9- انواع روش‌های تشکیل رشته

2-10- باز گرداندن رشته‌ها به مجموعه متغیرها

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

2-11- جمعیت

2-11-1- ایجادجمعیت اولیه

2-11-2- اندازه جمعیت

2-12- محاسبه برازندگی (تابع ارزش

2-13- انواع روش‌های انتخاب

2-13-1- انتخاب چرخ رولت

2-13-2- انتخاب حالت پایدار

2-13-3- انتخاب نخبه گرایی

2-13-4- انتخاب رقابتی

2-13-5- انتخاب قطع سر

2-13-6- انتخاب قطعی بریندل

2-13-7- انتخاب جایگزینی نسلی اصلاح شده

2-13-8- انتخاب مسابقه

2-13-9- انتخاب مسابقه تصادفی

2-14- انواع روش‌های ترکیب

2-14-1- جابه‌جایی دودوئی

2-14-2- جابه‌جایی حقیقی

2-14-3- ترکیب تک‌نقطه‌ای

2-14-4- ترکیب دو نقطه‌ای

2-14-5- ترکیب n نقطه‌ای

2-14-6- ترکیب یکنواخت

2-14-7- ترکیب حسابی

2-14-8- ترتیب

2-14-9- چرخه

2-14-10- محدّب

2-14-11- بخش_نگاشته

2-15- احتمال ترکیب

2-16- تحلیل مکانیزم جابجایی

2-17- جهش

2-17-1- جهش باینری

2-17-2- جهش حقیقی

2-17-3- وارونه سازی بیت

2-17-4- تغییر ترتیب قرارگیری

2-17-5- وارون سازی

2-17-6- تغییر مقدار

2-18- محک اختتام اجرای الگوریتم ژنتیک

2-19- انواع الگوریتم‌های ژنتیکی

2-19-1- الگوریتم ژنتیکی سری

2-19-2- الگوریتم ژنتیکی موازی

2-20- مقایسه الگوریتم ژنتیک با سیستم‌های طبیعی

2-21- نقاط قوّت الگوریتم‌های ژنتیک

2-22- محدودیت‌های GAها

2-23- استراتژی برخورد با محدودیت‌ها

2-23-1- استراتژی اصلاح عملگرهای ژنتیک

2-23-2- استراتژی رَدّی

2-23-3- استراتژی اصلاحی

2-23-4- استراتژی جریمه‌ای

2-24- بهبود الگوریتم ژنتیک

2-25- چند نمونه از کاربردهای الگوریتم‌های ژنتیک

فصل سوم

3-1- مقدمه

3-2- حلّ معمای هشت وزیر

3-2-1- جمعیت آغازین

3-2-2- تابع برازندگی

3-2-3- آمیزش

3-2-4- جهش ژنتیکی

3-3- الگوریتم ژنتیک و حلّ مسألۀ فروشندۀ دوره‌گرد

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

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

3-3-3- نتیجه گیری

3-4- حلّ مسأله معمای سودوکو

3-4-1- حل مسأله

3-4-2- تعیین کروموزم

3-4-3- ساختن جمعیت آغازین یا نسل اول

3-4-4- ساختن تابع از ارزش

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

3-4-6- ارزشیابی مجموعه جواب

3-4-7- ساختن نسل بعد

3-5- مرتب سازی به کمک GA

3-5-1- صورت مسأله

3-5-2- جمعیت آغازین

3-5-3- تابع برازندگی

3-5-4- انتخاب

3-5-5- ترکیب

3-5-6- جهش

فهرست منابع و مراجع

پیوست

واژه‌نامه   

کاربردهای الگوریتم ژنتیک

اختصاصی از فی دوو کاربردهای الگوریتم ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این پایان نامه درمورد کاربردهای الگوریتم ژنتیک تهیه شده و برای مقاطع کاردانی و کارشناسی می باشد .

پاور پوینت اصلاح نباتات(مهندسی ژنتیک)

اختصاصی از فی دوو پاور پوینت اصلاح نباتات(مهندسی ژنتیک) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پاور پوینت اصلاح نباتات(مهندسی ژنتیک) با فرمت ppt و قابل ویرایش تعداد اسلاید 32

دانلود پاور پوینت آماده

هدفهای کلی اصلاح نباتات

هدفهای کلی اصلاح نباتات افزایش عملکرد در واحد سطح بهتر نمودن کیفیت محصولات کشاورزی و تولید مواد اولیه مورد نیاز جوامع انسانی است. ارقام و واریته‌های اصلاح شده گیاهان زراعی و زینتی هر ساله از کشوری به کشور دیگر انتقال داده می‌شود. بدین طریق کیفیت و کمیت محصولات کشاورزی افزایش یافته و احتیاجات فراورده‌های زراعی رفع می‌شود.

 در اغلب گیاهان یک یا چند ژن باارزش اقتصادی فراوان دارد. ژنهایی که حساسیت و مقاومت گیاهان را نسبت به امراض و آفات کنترل می‌کنند در اولویت برنامه‌های اصلاح نباتات قرار دارند. هدف اصلاحگر نبات نباید در توسعه روشهای معمول کشت نباتات اصلاحی منحصر گردد بلکه بایستی همواره در جستجوی ترکیبات نو از ژنوتیپهای مطلوب باشد