پاورپوینت درباره الگوریتم ژنتیکی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 12 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

الگوریتم ژنتیکی

تعریف

الگوریتم ژنتیکی، رویه ای تکراری است که راه حل های انتخابیش را بصورت رشته ای از ژنها که کروموزوم نامیده می شوند، بازنمایی می کند.

موفقیت آنها را با تابع fitness اندازه می گیرد.

تابع fitness میزان نزدیکی به هدف را محاسبه می کند.

در هر تکرار الگوریتم، (مانند سیستم های بیولوژیکی) راه حلهای انتخابی، برای تولید فرزند (که generation نامیده می شوند) ترکیب می شوند.

والدین نسل بعدی، با توجه به fitness والدین و فرزندان نسل قبل، از بین آنها انتخاب می شوند.

خود فرزندان نیز می توانند به عنوان راه حل انتخاب شوند.

عملگرهای ژنتیکی، برای تولید فرزندان

Reproduction: از طریق این عملگر، الگوریتمهای ژنتیکی، نسل جدیدی از راه حلهای بهبودیافته را با انتخاب والدینی که بالاترین fitness را دارند تولید می کنند.

Crossover: با توجه به اینکه الگوریتمهای ژنتیکی از رشته هایی از نمادهای باینری برای کروموزومها استفاده می کنند، crossover به معنی انتخاب موقعیتی تصادفی در رشته و تعویض بخشهای چپ و راست این نقاط با رشته دیگر برای تولید دو فرزند جدید می باشد.

Mutation: تغییر دلخواه در موقعیت است. رویه تغییر یک به صفر و یا صفر به یک می باشد و با احتمال خیلی کم (1000/1) رخ می دهد.

نحوه کار الگوریتم ژنتیک

بازنمایی شرح مساله به نحوی که بتواند از طریق الگوریتم ژنتیکی حل شود: بازنمایی راه حل، بصورت رشته ای از صفر و یک ها.

تولید مجموعه اولیه جوابها و محاسبه fitness آنها.

محاسبه مجموع تابع fitness

محاسبه احتمال اینکه هر راه حل برای تولید فرزندان انتخاب شود: تقسیم تابع fitness آن به مجموع

انتخاب والدین

تولید فرزندان از طریق crossover یا (با احتمال کم) mutation

نسل جدید شامل مجموعه ای از بهترین فرزندان و والدین می باشد.

فرایند آنقدر ادامه می یابد تا اینکه راه حل بهینه حاصل شود و یا اینکه در چندین نسل بهبود نداشته باشیم.

پاورپوینت الگوریتم حریصانه

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 40 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

فصل پنجم

روش حریصانه

Greedy

الگوریتم حریصانه ، به ترتیب عناصر را انتخاب کرده ، هر بار آن عنصری را که طبق ملاکی معین ”بهترین“ به نظر می رسد، بدون توجه به انتخاب هایی که قبلا انجام داده یا در آینده انجام خواهد داد، بر می دارد.

الگوریتم حریصانه ، غالبا برای حل مسائل بهینه سازی به کار می روند.

در روش حریصانه ، تقسیم به نمونه های کوچک تر صورت نمی پذیرد.

الگوریتم حریصانه با انجام یک سری انتخاب، که هر یک در لحظه ای خاص ،بهترین به نظر می رسد عمل می کند، یعنی انتخاب در جای خود بهینه است.امید این است که یک حل بهینه سرتاسری یافت شود، ولی همواره چنین نیست.

برای یک الگوریتم مفروض باید تعیین کرد که آیا حل همواره بهینه است یا خیر.

تحقیق درباره کارایی الگوریتم مسیریابی شکسته شده برای شبکه های چندبخشی سه طبقهکارایی الگوریتم مسیریابی شکسته شد

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 35

«کارایی الگوریتم مسیریابی شکسته شده برای شبکه های چندبخشی سه طبقه»

چکیده:

این مقاله شبکه های سویچنگ سه طبقه clos را از نظر احتمال bloking برای ترافیک تصادفی در ارتباطات چند بخشی بررسی می کند حتی چنانچه سویچ های ورودی توانایی چند بخشی را نداشته باشند و نیاز داشته باشند به تعداد زیاد وغیرمجازی از سویچهای میانی برای فراهم کردن این مسیرهایی که پلاک نشوند مطابق درخواستها مدل احتمالی این دید را به ما میدهد که احتمال پلاک شدن در آن بسیار کاهش یافته و تقریبا به صفر می رسد در ضمن اینکه تعداد سویچهای میانی بسیار کمتر از تعداد تئوریک آن است.

در این مقاله یک الگوریتم مسیریابی شکسته شده را فعال پلاک شدن در آن معدنی شده است برای اینکه قابلیت مسیریابی با fanout بالا را برآورده کند. ما همچنین مدل تحلیلی را بوسیله شبه سازی کردن شبکه بر روی

فهرست اصطلاحات: چند بخشی، ارزیابی عملکرد، مدل احتمالی، شبکه های سویچینگ

معدنی:

شبکه های clos بخاطر انعطاف پذیری وساده بود نشان بطور گسترده در شبکه های تلفن، ارتباطات Data و سیستمهای محاسبه ای موازی بکار برده می شوند. کارایی خیلی از برنامه های کاربردی بوسیله یک عمل چند بخشی موثر که پیغامی را به چند دریافت کننده بصورت همزمان می فرستد بهتر می شود. به عنوان مثال در سیستمهای چند پردازنده ای یک متغیر همزمان سازی قبل از آنکه پرازنده ا بکارشان ادامه دهند باید فرستاده شود. همانطوریکه برنامه های کاربردی به خدمات چند بخشی موثر که توسعه پیدا کرده نیاز دارند در طی چند سال اخیر حتی در شبکه های با دامنه عمومی طراحی سیستمهای سویچینگ که بطور موثر بادرخواستهای چندبخشی سروکار دارد نیز اهمیت پیدا کرده است.

تلاشهای زیادی برای سازگار کردن شبکه های clos (که در ابتدا برای ارتباطات نقطه به نقطه توسعه پیدا کرده بودند) برای آنکه با ارتباطات چند بخشی وفق پیدا کنند انجام شده است.شبکه clos چند بخشی با قابلیت پلاک نشدن هنوز بسیار گران در نظر گرفته میشوند برای همین کارایی آن را روی پیکربندی های کوچکتر از معمول در نظر نمی گیرند.

یک شبکه clos سه طبقه بوسیله نشان داده می شود که سویچهای طبقه ورودی m سویچهای لایه میانی و سویچهای لایه خروجی است، هر کدام از سویچهای لایه ورودی تاپورت ورودی خارجی دارند و به هر کدام از سویچهای لایه میانی اتصال دارد بنابراین ارتباط بین طبقه ورودی وطبقه میانی وجود دارد . هر سویچ طبقه خروجی عدد پورت خروجی دارد و به هر کدام از سویچها یک درخواست اتصال نشان داده میشود به شکل c(x,y) که در آن x یک سویچ ورودی و را یک مجموعه مقصد از سویچهای خروجی است.

چندی /1 درجه fanout درخواست نامیده می شود. به یک مجموعه از درخواستهای اتصال سازگار گفته می شود اگر جمع تصادفات هر کدام از سویچهای ورودی از بزرگتر نباشد وجمع تصادفات کدام از سویچهای خروجی بزرگتر از نباشد.

یک درخواست با شبکه موجود سازگار است اگر تمام درخواستها و

دانلود پاورپوینت الگوریتم حریصانه

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 40 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

فصل پنجم

روش حریصانه

Greedy

الگوریتم حریصانه ، به ترتیب عناصر را انتخاب کرده ، هر بار آن عنصری را که طبق ملاکی معین ”بهترین“ به نظر می رسد، بدون توجه به انتخاب هایی که قبلا انجام داده یا در آینده انجام خواهد داد، بر می دارد.

الگوریتم حریصانه ، غالبا برای حل مسائل بهینه سازی به کار می روند.

در روش حریصانه ، تقسیم به نمونه های کوچک تر صورت نمی پذیرد.

الگوریتم حریصانه با انجام یک سری انتخاب، که هر یک در لحظه ای خاص ،بهترین به نظر می رسد عمل می کند، یعنی انتخاب در جای خود بهینه است.امید این است که یک حل بهینه سرتاسری یافت شود، ولی همواره چنین نیست.

برای یک الگوریتم مفروض باید تعیین کرد که آیا حل همواره بهینه است یا خیر.

دانلود پاورپوینت الگوریتم حریصانه

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 40 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

فصل پنجم

روش حریصانه

Greedy

الگوریتم حریصانه ، به ترتیب عناصر را انتخاب کرده ، هر بار آن عنصری را که طبق ملاکی معین ”بهترین“ به نظر می رسد، بدون توجه به انتخاب هایی که قبلا انجام داده یا در آینده انجام خواهد داد، بر می دارد.

الگوریتم حریصانه ، غالبا برای حل مسائل بهینه سازی به کار می روند.

در روش حریصانه ، تقسیم به نمونه های کوچک تر صورت نمی پذیرد.

الگوریتم حریصانه با انجام یک سری انتخاب، که هر یک در لحظه ای خاص ،بهترین به نظر می رسد عمل می کند، یعنی انتخاب در جای خود بهینه است.امید این است که یک حل بهینه سرتاسری یافت شود، ولی همواره چنین نیست.

برای یک الگوریتم مفروض باید تعیین کرد که آیا حل همواره بهینه است یا خیر.