فی دوو

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

فی دوو

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

توازن بار و خودسازماندهی در گرید های رایانشی با استفاده از آتاماتای یادگیر

اختصاصی از فی دوو توازن بار و خودسازماندهی در گرید های رایانشی با استفاده از آتاماتای یادگیر دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

چکیده: گرید رایانشیمجموعهای از رایانهها میباشد که به صورت جغرافیایی متفرق شدهاند و با یکدیگر برنامهها،
دادهها و منابع ناهمگون رایانشی را به اشتراک می گذارند. گرید رایانشی بعنوان یک مدل جدید رایانشی برای حل
مسائل بزرگ و پیچیده در حوزههای مختلف مطرح شدهاست. یکی از مسائل اصلی در گرید، فراهمسازی نیازهای
رایانشی از منابع موجود است که مستلزم مدیریت منابع میباشد. منابع در گرید، اشتراکی و غیراختصاصی هستند و
رقابت برای بدست آوردن منابع موجب تغییر وضعیت بستر رایانشی و ارتباطی به صورت پویا میگردد و در نتیجه
مدیریت منابع را مشکل میسازد. از طرف دیگر، ماشینهای موجود در گرید دارای معماریها و مشخصات بسیار
متنوع و ناهمگون میباشند که هر کدام مناسب اجرای انواع خاصی از برنامهها هستند. بنابراین، میزان بهرهگیری از
گرید رایانشی بستگی به این دارد که تا چه میزان نیازمندیهای رایانشی برنامهها به ویژگیهای معماری ماشینها
نظیریابی شوند. به طور خلاصه، مدیریت منابع در گرید با دوچالش روبرو میباشد: تخصیص منابع در محیط پویا، و
نظیریابی نیازمندیهای رایانشی به منابع ناهمگون.


دانلود با لینک مستقیم


توازن بار و خودسازماندهی در گرید های رایانشی با استفاده از آتاماتای یادگیر

مقاله مدلی‌مبتنی ‌بر آنتروپی‌و ‌اتوماتاهای یادگیر برای حل بازی های تصادفی

اختصاصی از فی دوو مقاله مدلی‌مبتنی ‌بر آنتروپی‌و ‌اتوماتاهای یادگیر برای حل بازی های تصادفی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله مدلی‌مبتنی ‌بر آنتروپی‌و ‌اتوماتاهای یادگیر برای حل بازی های تصادفی


مقاله مدلی‌مبتنی ‌بر آنتروپی‌و ‌اتوماتاهای یادگیر برای حل  بازی های تصادفی

این مقاله در قالب ورد ارائه می شود و قابل ویرایش می باشد

چکیده‌

بازی های غیر قطعی(تصادفی) به عنوان توسعه ای از فرآیندهای تصادفی مارکوف با چندین عامل در سیستمهای چند عامله و مدل سازی آنها حائز اهمیت بوده و به عنوان چارچوبی مناسب در تحقیقات یادگیری‌تقویتی ‌چند‌عامله به‌کار‌رفته‌اند. در حال حاضراتوماتاهای‌یادگیر به عنوان ابزاری ارزشمند در طراحی الگوریتمهای یادگیری چند عامله به کار رفته اند. در این مقاله مدلی مبتنی براتوماتای یادگیر و مفهوم آنتروپی برای حل بازی های غیر قطعی و پیدا کردن سیاست بهینه در این بازیها ارائه شده است. در مدل پیشنهادی به ازای هر عامل در هر حالت از محیط بازی یک اتوماتای یادگیربا ساختار متغیر از نوع S قرارداده شده است که اعمال بهینه را در هر حالت یاد می گیرند. تعداد اعمال هر اتوماتا با توجه به همسایگان مجاور هر حالت تعیین شده و ترکیب اعمال اتوماتاها حالت بعدی محیط را انتخاب می‌کند. در مدل پیشنهادی از آنتروپی بردار احتمالات اتوماتای یادگیر حالت جدید برای کمک به پاداش دهی اتوماتاها و بهبود یادگیری استفاده شده است. برای بررسی و تحلیل رفتار الگوریتم یادگیری پارامتری به نام آنتروپی‌کلی تعریف گردیده که میزان همگرایی را در الگوریتم یادگیری بیان می کند. در نهایت الگوریتمی اصلاح یافته با ایجاد تعادل بین جستجوو استناد بر تجربیات پیشنهاد شده است. نتایج آزمایش ها نشان می دهد الگوریتم­ ارائه شده از کارایی مناسبی از هر دو جنبه هزینه و سرعت رسیدن به راه­حل بهینه برخوردار است.


دانلود با لینک مستقیم


مقاله مدلی‌مبتنی ‌بر آنتروپی‌و ‌اتوماتاهای یادگیر برای حل بازی های تصادفی

دانلودپاورپوینت تحقیق و مقاله کامل درمورداتوماتای یادگیر هوش مصنوعی (تعداد صفحات60 اسلاید)با قابلیت ویرایش کامل

اختصاصی از فی دوو دانلودپاورپوینت تحقیق و مقاله کامل درمورداتوماتای یادگیر هوش مصنوعی (تعداد صفحات60 اسلاید)با قابلیت ویرایش کامل دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلودپاورپوینت تحقیق و مقاله کامل درمورداتوماتای یادگیر هوش مصنوعی (تعداد صفحات60 اسلاید)با قابلیت ویرایش کامل


دانلودپاورپوینت تحقیق و مقاله کامل درمورداتوماتای یادگیر هوش مصنوعی (تعداد صفحات60  اسلاید)با قابلیت ویرایش کامل

یک اتوماتای یادگیر را می‌توان بصورت یک شئ مجرد که دارای تعداد متناهی عمل است، در نظر گرفت. اتوماتای یادگیر با انتخاب یک عمل از مجموعه عمل¬های خود و اِعمال آن بر محیط، عمل می‌کند. عمل مذکور توسط یک محیط تصادفی ارزیابی می‌شود و اتوماتا از پاسخ محیط برای انتخاب عمل بعدی خود استفاده می‌کند. در طی این فرایند اتوماتا یاد می‌گیرد که عمل بهینه را انتخاب نماید. نحوه استفاده از پاسخ محیط به عمل انتخابی اتوماتا که در جهت انتخاب عمل بعدی اتوماتا استفاده می‌شود، توسط الگوریتم یادگیری اتوماتا مشخص می‌گردد. یک اتوماتای یادگیر از دو قسمت اصلی تشکیل شده است:

1-      یک اتوماتای تصادفی با تعداد محدودی عمل و یک محیط تصادفی که اتوماتا با آن در ارتباط است.

2-      الگوریتم یادگیری که اتوماتا با استفاده از آن عمل بهینه را یاد می‌گیرد.

فهرست  :  

تعریف یادگیری

تاریخچه اتوماتای یادگیر

تقسیم بندی اتوماتاها

محیط  Enviroment

رابطه بین اتوماتای یادگیر و محیط

مدل های محیط

معیارهای رفتار اتوماتای یادگیر

الگوریتم یادگیری

انواع اتوماتاهای یادگیر

انواع اتوماتاهای یادگیر با ساختار ثابت

اتوماتای یادگیر با ساختار متغیر

ویژگی‌های اتوماتاهای یادگیر

 محدودیت ها  اتوماتاهای یادگیر

اتوماتای یادگیر توزیع شده


دانلود با لینک مستقیم


دانلودپاورپوینت تحقیق و مقاله کامل درمورداتوماتای یادگیر هوش مصنوعی (تعداد صفحات60 اسلاید)با قابلیت ویرایش کامل