دانلود پاورپوینت شبکه عصبی سمینار درس الگوریتم فرا ابتکاری- 28 اسلاید

اختصاصی از اینو دیدی دانلود پاورپوینت شبکه عصبی سمینار درس الگوریتم فرا ابتکاری- 28 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

§اگر مغز انقدر ساده باشد که برای ما قابل درک باشد ما ساده تر از ان هستیم که بتوانیم ان را درک کنیم .

§شبکه عصبی از توان پردازشی مغز ما الگو برداری کرده است که کاربرد زیادی در تجارت دارد . در مدلسازی شبکه عصبی از روی مغز باید به دو ویژگی بیشتر توجه شود .

§1-ساختار موازی مغز : مغز کارهای موازی را مثل  دیدن و شنیدن بسیار راحت تر انجام می دهد تا اعمال پی در پی .

§2-توان فراگیری مغز : مغز می تواند به خود اموزش دهد. یاد گیری از طریق مثال همان شیوه ای است که ما خواندن، نوشتن و ...  را یاد گرفتیم .

§

§2-مبنای بیولوژیکی عصبی :

§نورون یک واحد سلولی از سیستم مغز می باشد که تقریبا به تعداد 1011 نورون در مغز وجود دارد که هر یک از نورون ها به  بیش از 1000 نورون دیگر متصل اند .

§

 

§- شبکه های عصبی مصنوعی :

§سیستم انطباقی که تعدادی عناصر پردازش ساده ( نورون ها ) را شامل می شود و از شبکه اعصاب مغز الگو برداری  شده است این مدل شامل سه لایه است .

§لایه ورودی : وظایف واحد های این لایه صرفا توزیع مقادیر ورودی به لایه بعدی می باشد بنابر این این لایه یک لایه محاسباتی نیست

§لایه پنهان ( میانی ) : این لایه مستقیما به داده های ورودی و نتایج خروجی متصل نیست به همین خاطر به آن لایه پنهان  می گویند .

§لایه خروجی : خروجی شبکه را در پاسخ به یک ورودی مشخص نشان می دهد .

§

 

§برای اینکه مشخص شود الگوریتم پس انتشار خطا چگونه عمل می کند مثالی را برای یادگیری این تابع بررسی می کنیم  است . nn(1,2,1)شکل زیر دارای ساختار

§معادله تابع را به صورت زیر در نظر میگیریم .

§

 

 

پاورپوینت درباره رتبه بندی مسیولین اداره پست

اختصاصی از اینو دیدی پاورپوینت درباره رتبه بندی مسیولین اداره پست دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل :powerpoint (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد صفحات 51  صفحه

تحقیق درمورد تحلیل الگوریتم شاخه و قید موازی آسنکرون

اختصاصی از اینو دیدی تحقیق درمورد تحلیل الگوریتم شاخه و قید موازی آسنکرون دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل:  ورد ( قابلیت ویرایش ) 

---

قسمتی از محتوی متن ...

تعداد صفحات : 51 صفحه

تحلیل الگوریتم شاخه و قید موازی آسنکرون. Asynchronous Parallel Branch and Bound Algorithm 1- خلاصه: در این مقاله توضیحی درباره کامپیوترهای موازی می‌دهیم و بعد الگوریتمهای موازی را بررسی می‌کنیم.
ویژگیهای الگوریتم branch & bound را بیان می‌کنیم و الگوریتمهای b&b موازی را ارائه می‌دهیم و دسته‌ای از الگوریتمهای b&b آسنکرون برای اجرا روی سیستم MIMD را توسعه می‌دهیم.
سپس این الگوریتم را که توسط عناصر پردازشی ناهمگن اجرا شده است بررسی می‌کنیم. نمادهای perfect parallel و achieved effiency را که بطور تجربی معیار مناسبی برای موازی‌سازی است معرفی می‌کنیم زیرا نمادهای قبلی speed up (تسریع) و efficiency (کارایی) توانایی کامل را برای اجرای واقعی الگوریتم موازی آسنکرون نداشتند.
و نیز شرایی را فراهم کردیم که از آنومالیهایی که به جهت موازی‌سازی و آسنکرون بودن و یا عدم قطعیت باعث کاهش کارایی الگوریتم شده بود، جلوگیری کند. 2- معرفی: همیشه نیاز به کامپیوترهای قدرتمند وجود داشته است.
در مدل سنتی محاسبات، یک عنصر پردازشی منحصر تمام taskها را بصورت خطی (Seqventia) انجام میدهد.
به جهت اجرای یک دستورالعمل داده بایستی از محل یک کامپیوتر به محل دیگری منتقل می‌شد، لذا نیاز هب کامپیوترهای قدرتمند اهمیت روز افزون پیدا کرد.
یک مدل جدید از محاسبات توسعه داده شد، که در این مدل جدید چندین عنصر پردازشی در اجرای یک task واحد با هم همکاری می‌کنند.
ایده اصل این مدل بر اساس تقسیم یک task به subtask‌های مستقل از یکدیگر است که می‌توانند هر کدام بصورت parallel (موازی) اجرا شوند.
این نوع از کامپیوتر را کامپیوتر موازی گویند. تا زمانیکه این امکان وجود داشته باشد که یک task را به زیر taskهایی تقسیم کنیم که اندازه بزرگترین زیر task همچنان به گونه‌ای باشد که باز هم بتوان آنرا کاهش داد و البته تا زمانیکه عناصر پردازشی کافی برای اجرای این sub task ها بطور موازی وجود داشته باشد، قدرت محاسبه یک کامپیوتر موازی نامحدود است.
اما در عمل این دو شرط بطور کامل برقرار نمی‌شوند: اولاً: این امکان وجود ندارد که هر taskی را بطور دلخواه به تعدادی زیر task‌های مستقل تقسیم کنیم.
چون همواره تعدادی زیر task های وابسته وجود دارد که بایستی بطور خطی اجرا شوند.
از اینرو زمان مورد نیاز برای اجرای یک task بطور موازی یک حد پایین دارد.
دوماً: هر کامپیوتر موازی که عملاً ساخته می‌شود شامل تعداد معینی عناصر پردازشی (Processing element) است.
به محض آنکه تعداد taskها فراتر از تعداد عناصر پردازشی برود، بعضی از sub task ها بایستی بصورت خطی اجرا شوند و بعنوان یک فاکتور ثابت در تسریع کامپیوتر موازی تصور می‌شود. الگوریتمهای B&B مسائل بهینه سازی گسسته را به روش تقسیم فضای حالت حل می‌کنند.
در تمام این مقاله فرض بر این است که تمام مسائل بهینه سازی مسائل می‌نیمم کردن هستند و منظور از حل یک مسئله پیدا کردن یک حل ممکن با مقدار می‌نیمم است.
اگر چندین حل وجود داشته باشد، مهم نیست کدامیک از آنها پیدا شده. الگوریتم B&B یک مسئله را به زیر مسئله‌های کوچکتر بوسیله تقسیم فضای حالت به زیر فضاهای (Subspace) کوچکتر، تجزیه می‌کند.
هر زیر مسئله تولید شده یا حل است و یا ثاب

متن بالا فقط تکه هایی از متن به صورت نمونه در این صفحه درج شده است.شما بعد از پرداخت آنلاین فایل را فورا دانلود نمایید

بعد از پرداخت ، لینک دانلود را دریافت می کنید و ۱ لینک هم برای ایمیل شما به صورت اتوماتیک ارسال خواهد شد.

دانلود پاورپوینت درس طراحی الگوریتم ها

اختصاصی از اینو دیدی دانلود پاورپوینت درس طراحی الگوریتم ها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

---

 قسمتی از محتوی متن پاورپوینت : 

تعداد اسلاید : 249 صفحه

درس طراحی الگوریتم ها(با شبه کد های c ++) فصل اول: کارایی ، تحلیل و مرتبه الگوریتم ها این کتاب در باره تکنیک های مربوط به حل مسائل است. تکنیک ، روش مورد استفاده در حل مسائل است. مسئله ، پرسشی است که به دنبال پاسخ آن هستیم. بکار بردن تکنیک منجر به روشی گام به گام (الگوریتم ) در حل یک مسئله می شود. منظورازسریع بودن یک الگوریتم، یعنی تحلیل آن از لحاظ زمان و حافظه.
نوشتن الگوریتم به زبان فارسی دو ایراد دارد: 1- نوشتن الگوریتم های پیچیده به این شیوه دشوار است. 2- مشخص نیست از توصیف فارسی الگوریتم چگونه می توان یک برنامه کامپیوتری ایجاد کرد. الگوریتم 1-1: جست و جوی ترتیبی Void seqsearch ( int n const keytype S[ ] keytype x, index& location) { location = 1; while (location <= n && S[location] ! = x) location++; if (location > n ) location = 0 ; الگوریتم 2-1:محاسبه مجموع عناصر آرایه number sum (int n , const number s[ ]) { index i; number result; result = 0; for (i = 1; i <= n; i++) result = result + s[i]; return result; } الگوریتم 3-1:مرتب سازی تعویضی مسئله: n کلید را به ترتیب غیر نزولی مرتب سازی کنید. void exchangesort (int n , keytype S[ ]) { index i,j; for (i = 1 ; i<= n -1; i++) for (j = i +1; j <= n ; j++) if ( S[j] < S[i]) exchange S[i] and S[j]; } الگوریتم 4-1:ضرب ماتریس ها void matrixmult (int n const number A [ ] [ ], const number B [ ] [ ], number C [ ] [ ], { index i , j, k; for ( i = 1; I <= n ; i++) for (i = 1; j <= n ; j++)} C [i] [j] = 0; for (k = 1 ; k <= n ; k++) C [i][j] = C[i] [j] + A [i][k] * B [k][j] }} 2- 1اهمیت ساخت الگوریتم های کارآمد جست و جوی دودویی معمولا بسیار سریع تر ازجست و جوی ترتیبی است. تعداد مقایسه های انجام شده توسط جست و جوی دودویی برابر با lg n + 1 است . الگوریتم 1-1: جست و جوی ترتیبی Void seqsearch ( int n const keytype S[ ] keytype x, index& location) { location = 1; while (location <= n && S[location] ! = x) location++; if (location > n ) location = 0 ; الگوریتم 5-1: جست و جوی دودویی Void binsearch (int n, const keytype S[ ], keytype x, index& location) { index low, high, mid; low = 1 ; high = n; location = 0; while (low <= high && location = = 0) { mid = Į(low + high)/2⌡; if ( x = = S [mi

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

---

  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

• در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
• به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
• پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
• در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
• در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  
• هدف فروشگاه ایران پاورپوینت کمک به سیستم آموزشی و رفاه دانشجویان و علم آموزان میهن عزیزمان میباشد. 
  

---

دانلود فایل  

تحقیق درمورد کاربرد الگوریتم ژنتیک ترکیبی برای زمان بندی تولید کارگاهی 18 ص

اختصاصی از اینو دیدی تحقیق درمورد کاربرد الگوریتم ژنتیک ترکیبی برای زمان بندی تولید کارگاهی 18 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 19

دانشگاه آزاد اسلامئ

گروه کامپیوتر

عنوان مقاله:

کاربرد الگوریتم ژنتیک ترکیبی برای زمان بندی تولید کارگاهی

زیر نظر استاد:

آقای مهندس گداز

تهیه کننده:

النازدخانچئ

بهار 87

فهرست:

چکیده ...............................................................3

مقدمه ................................................................4

الگوریتم ژنتیک ....................................................4

- مقدمه ...............................................................4

- مفاهیم اولیه در الگوریتم ژنتیک ...............................6

- مقدار برازندگی ...............................................8

- عملگر ترکیب .................................................9

- عملگر جهش ..................................................11

- فرآیند نتخاب..................................................11

- تعیین مراحل اولیه قبل از اجرای الگوریتم .................12

الگوریتم ژنتیک ترکیبی ابتکاری برای زمان بندی JOB SHOP ...........................................................15

نتایج محاسباتی ...................................................18

چکیده :

زمان بندی برای تولید کارگاهی (job shop) از دو زمینه مدیریت محصول و بهره وری گروهی خیلی مهم است.

هر چند که این امر کاملا متفاوت است با بدست آوردن یک جواب بهینه با متدهای بهینه یابی مرسوم، زیرا مسئله مورد نظر دارای محاسبات خیلی پیچیده می باشد.(مسئله فوق از نوع NP-Hardاست.)

اثبات شده است که الگوریتم ژنتیک (GA) برای تنوع وضعیت هایی که شامل زمان بندی و توالی می باشند(S.S) موثر می باشد.

در این مقاله یک نوع الگوریتم ژنتیکی ابتکاری هایبرید برای مسئله n/m/G/Cmax پیشنهاد شده است ، هایبرید به این خاطر که قوانین زمان بندی از قبیل SPT و MWKR با الگوریتم ژنتیک ادغام شده اند، همچنین از تکنیک جستجوی محلی (NST ) به عنوان رویه ای کمکی جهت بهبود حل عملکردی کمک گرفته ایم.

کارایی و اثر بخشی این الگوریتم جدید به وسیله مقایسه با برخی متدهای معروف دیگر از قبیل الگوریتم های NST (تکنیک جستجوی محلی)، SA (تبرید شبیه سازی شده) و ژنتیک ، به اثبات رسیده است.

مقدمه

زمان بندی برای تولید کارگاهی یک موضوع مهم در مدیریت تولید است، که توجه آن برروی معین کردن سفارش ترخیص و زمان های مجموعه پدیده ها بر روی ماشین های مربوطه،با در نظر گرفتن محدودیت های مربوطه معطوف شده است، که مجموعه n پدیده بایستی توسط m ماشین پروسه شوند، که عملیات iام بایستی برروی ماشین jام با زمان فرآیند معینی tij انجام شود. همچنین هر ماشین تنها یک پدیده را در یک زمان می تواند پروسه نماید و یک فعالیت نمی تواند مانع انجام کار شود.

هدف مسئله این است که Cmax (دوره ساخت) مینیمم شود.

این مسئله از نوع NP-Hard است(Garey.Johnson & Sethi 1976) که از متدهای موجود الگوریتم ژنتیک بالاترین کارایی را از خود نشان داده اند.

2.الگوریتم ژنتیک

1-2- مقدمه

در میان روش های بهینه سازی الهام گرفته از طبیعت جاندار، الگوریتم ژنتیک (GA) که بر اساس اصول تکامل طبیعی پایه ریزی شده،از تکامل یافته ترین ها به شمار می آید.

الگوریتم ژنتیک یک روش بهینه سازی غیر کلاسیک و جستجوی مستقیم است که فقط با خود تابع و نه مشتقات آن سرو کار داردو بر اساس مکانیزم بقای اصلح و علم ژنتیک طبیعی ،الهام گرفته از نظریه تکامل داروین بنا شده است. در این روش جستجو از چندین نقطه در فضای حل