• بازدید : 84 views
  • بدون نظر

خرید و دانلود
با قیمت 6,000 تومان
این فایل در ۹۵صفحه قابل ویرایش تهیه شده وشامل موارد زیر است:

با سلام گرم خدمت تمام دانشجویان عزیز و گرامی . در این پست دانلود پروژه و پایان نامه کارشناسی رشته  مهندسی برق  آشنایی با الگوریتم بهینه¬¬سازی PSO و بکارگیری آن 
در پروسه¬ی Curve Fitting  را در اختیار شما عزیزان قرار داده ایم   . این پروژه پایان نامه در قالب ۹۵صفحه به زبان فارسی میباشد . فرمت پایان نامه به صورت ورد word قابل ویرایش هست و قیمت پایان نامه نیز درمقایسه با سایر فروشگاهها با قیمت مناسب در اختیار شما قرار میگیرد

از این پروژه پایان نامه آماده میتوانید در نگارش متن پایان نامه خودتون استفاده کرده و یک پایان نامه خوب رو تحویل استاد دهید .
    عنوان                                                                                                                                         صفحه
فصل اول: “آشنایی با برخی ازانواع  الگوریتم های بهینه سازی ”   
مقدمه ای بر بهینه سازی  
۱- ۱ الگوریتم اجتماع پرندگان(particle swarm optimization Algorithm – pso)  …………..3                                
۱-۲ الگوریتم ژنتیک(Genetic Algorithm – GA)……………………………………………6
۱-۳ الگوریتم کلونی مورچه ها(Aco- Ant colony optimization Algorithm )………………7
۱-۴ الگوریتم کلونی زنبور عسل(Abc-Artificial bee colony algorithm)……………………11
۱-۵ الگوریتم چکه های آب هوشمند یا چکاه(Intelligent water Drops Algorithm -Iwd)……..13
فصل دوم : ” الگوریتم(particle swarm optimization – pso) و  
           ”  Cooperative Particle swarm optimization – cpso) (
مقدمه
۲-۱ ماهیت الگوریتم……………………………………………………………………………………..۱۷
۲-۲ مفاهیم اولیه………………………………………………………………………………………..۱۹
۲-۳ فلو چارت……………………………………………………………………………………………۲۰
۲-۴ اطلاعات فنی………………………………………………………………………………………..۲۱
۲-۵ ساختار کلی ………………………………………………………………………………………..۲۲
۲-۶ قاعده کلی توپولوژی همسایگی……………………………………………………………………..۲۳
۲-۷ نکات کلیدی ………………………………………………………………………………………..۲۶
۲-۷-۱ خاصیت هوش جمعی…………………………………………………………………………….۲۶
۲-۷-۲  هوش ذرات…………………………………………………………………………………….۲۶
۲-۷-۳ کنترل الگو ریتم…………………………………………………………………………………۲۶
۲-۷-۴ تعداد ذرات…………………………………………………………………………………….۲۷
۲-۷-۵ محدوده ی ذرات……………………………………………………………………………….۲۷
۲-۷-۶ شرایط توقف…………………………………………………………………………………….۲۷
۲- ۸ مزایا و کاربردهای الگو ریتم……………………………………………………………………….۲۷
۲-۹ ذرات swarm در تعدادی فضای واقعی……………………………………………………………..۲۸
۲-۱۰مثال هایی از حرکت ذرات…………………………………………………………………………۳۷

۲-۱۰  مثالی از پرواز پرندگان برای یافتن غذا…………………………………………………………….۳۸
۲-۱۱ الگوریتم   Cooperative Particle swarm optimization …………………………………………42
۲-۱۲ معرفی نرم افزار بکار رفته در شبیه سازی پروسه……………………………………………………۴۵
فصل سوم: به ” بکار گیری   cpsoو pso در پروسه ی Curve Fitting” 
مقدمه
۳-۱ ماهیت کار………………………………………………………………………………………….۴۷
۳-۲ مراحل انجام کار به کمک الگوریتمpso……………………………………………………………..48
۳-۲-۱ بدست آوردن تابع برازندگی…………………………………………………………………….۵۲
۳-۲-۲ مشخص کردن اندازه جمعیت اولیه و ابعاد آن……………………………………………………۵۳
۳-۲-۳ بررسی خروجی های بدست آمده از تابع Fitnessدر تکرار اول………………………………….۵۳
۳-۲-۴ ایجاد لیست اول جهت نگهداری خروجی های بدست آمده………………………………………۵۴
۳-۲-۵ پیدا کردن بهترین خروجی تابع Fitness و یافتن مکان آن در لیست اول………………………….۵۴
۳-۲-۶ آبدیت کردن سرعت و مکان ذرات با توجه به اینکه  سرعت اولیه ذرات قبلا تعریف ………………..۵۵
۳-۲-۷ ایجاد لیست دوم جهت نگهداری خروجی های تابع Fitness در تکرار دوم………………………..۵۶
۳-۲-۸ پیدا کردن مکان بهترین ذره در جمعیت دوم…………………………………………………….۵۶
۳-۲-۹ مقایسه خروجی های تابع Fitness در دو تکرار اول……………………………………………..۵۶
۳-۲-۱۰ پیدا کردن بهترین ذرات در دو جمعیت اول و دوم و تولید جمعیت سوم………………………….۵۶
۳-۲-۱۱ محاسبه تابع Fitness برای جمعیت سوم………………………………………………………..۵۷
۳-۲-۱۲ تکرار از مرحله پنجم الی یازدهم تا رسیدن به نقاط بهینه……………………………………….۵۷
۳-۳ مراحل انجام کار برای الگوریتمcpso………………………………………………………………57
فصل چهارم : نتایج
۴-۱ انجام پروسه توسط الگوریتم  pso………………………………………………………………….60
۴-۲ انجام پروسه توسط الگوریتم cpso………………………………………………….68
۴-۳ بررسی تفاوت بین   psoوcpso……………………………………………………..71
فصل پنجم: نتیجه گیری و پیشنهاد
۵-۱ نتیجه گیری………………………………………………………………………..۷۳
۵-۲ پیشنهاد……………………………………………………………………………۷۶
مراجع……………………………………………………………………………..۷۹
پیوست……………………………………………………………………………………..۸۱
توضیحات متن:
بهینه سازی در ادبیات مهندسی به فرآیند بهتر کردن هر چیزی اطلاق می شود. یک مهندس و یا یک محقق ایده جدیدی خلق می کندو بهینه سازی به این ایده خلق شده کیفیت می بخشد در فرآیند بهینه سازی تغییراتی بر روی ایده اولیه انجام می شود و با نتایج حاصل از این تغییرات ایده اولیه بهبود می یابد. مادآمی که بتوان ایده مورد نظر را در غالب الکترونیکی نوشت کامپیوتر وسیله ای مناسب برای بهینه سازی خواهد بود. در زبان برنامه نویسی و ریاضیات بهینه سازی را فرآیند تعریف می کنند که در آن از طریق انتخاب و طراحی ساختارهای داده¬ای الگوریتم ها و دستورالعمل های مناسب به تولید برنامه های کار آمد(کوچکتر یا سریعتر)دست پیدا کرد. در تعاریف دیگر در بحث بهینه سازی در علوم مهندسی بهینه سازی به معنای رسیدن به وضعیتی بهینه در محاسبات مربوط میباشد که در آن کمترین محاسبه و بیشترین میزان بازدهی میسر می شود. در دهه های اخیر همزمان با مطرح شدن مسا ئل بهینه سازی جدید، روش های جدید بهینه سازی نیز ابداع شدند. مهمترین گروه از این روشهای بهینه سازی روش های تکاملی می باشند که توانایی حل مسائل با ابعاد بزرگ و تعداد متغیرهای زیاد را دارا هستند از سوی دیگر مسائل مورد توجه در علوم مهندسی ازجمله مسائلی هستند که غالبا دارای متغیرهای زیاد می باشند. در این بحث بهینه سازی توابع مطرح میباشد، از این رو استفاده از روشهای تکاملی چندگاه در این گونه مسائل در سال های اخیر مورد توجه قرار گرفته است به همین دلیل در حل مسائل تک هدف مهندسی از الگوریتم بهینه سازی ذرات استفاده بسیاری  شده است بهینه سازی توابع ریاضی و یافتن و رسم یک سری اطلاعات در برخی از اطلاعات و داده های غیر خطی از مسائلی  بوده که همواره این مسائل مد نظر می باشد .که الگوریتم ها شامل ۱- الگوریتم فرا اکتشافی است که از حرکت گروهی از پرندگان یا ماهی ها می باشد ۲- الگوریتم ژنتیک، الگوریتم ژنتیک 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. این الگوریتم برای اولین بار توسط جان هلند معرفی شد. ۳-الگوریتم تکاملی کاربرد این روش ها و بهینه سازی و یافت تابع مورد نظر توجه بسیاری از محققین قرار گرفته است.                                                                                          
۱- ۱ الگوریتم اجتماع پرندگان  
 الگوریتم بهینه سازی ذرات ،یک الگوریتم بهینه سازی فرا اکتشافی است که از حرکات گروهی از پرندگان یا دسته ای از ماهیان که به شکل گروهی زندگی می کنند، الگوبرداری شده است. این الگوریتم از مفهوم اثر متقابل اجتماعی برای حل کردن مسئله استفاده می کند. در واقع این الگوریتم رفتار گروهی از پرندگان را شبیه سازی می کند به سنا ریو زیر توجه کنید:                                            
   یک گروه از پرندگان بطور تصادفی در حال جستجوی غذا دریک ناحیه می باشند و تنها یک قطعه غذا در ناحیه مورد جستجو قرار دارد و هیچ یک از پرندگان اطلاعی از مکان غذا ندارند اما می دانند که در هر مرحله چه فاصله ای از غذا دارند. در واقع مسئله در اینجا یافتن بهترین راه برای پیدا کردن غذا می باشد. یک روش موثر دنبال کردن پرندگانی می باشد که کمترین فاصله را با غذا دارند pso  مانند همه ی الگوریتم های تکاملی دیگر، با ایجاد یک جمعیت تصادفی از افراد شروع می شود که در اینجا با عنوان یک گروه از ذره ها خوانده می شوند. مشخصات هر ذره در گروه براساس مجموعه ای از پارامتر ها تعیین می شود. در این روش هر ذره یک نقطه از فضای جواب مسئله را نشان می دهد .هر کدام از ذرات دارای حافظه هستند یعنی بهترین موقعیتی که در فضای جستجو به آن می رسند را بخاطر می سپارند. به طور کلی این الگوریتم از یک مجموعه از نقاط(ذره)به مجموعه ای دیگر از نقاط در یک تکرار واحد، حرکت می کند که به طور احتمال با استفاده از ترکیب قوانین بهبودهایی حاصل می دهد.
در واقع یک الگوریتم رایانه‌ای مبتنی بر جمعیت برای حل مسئله ‌است. این تکنیک ها بسیار رشد کرده‌اند و نسخه اصلی این الگوریتم به طور واضحی در نسخه ‌های امروزی قابل شناخت است. تاثیر گذاری اجتماعی و یاد گیری اجتماعی یک شخص را قادر میسازد تا ثبات دانستنی‌هایش را برقرار سازد. انسانها مسائل شان را به کمک صحبت با دیگران و نیز به کمک برهم کنش با باورهای شان، گرایش هایشان و تغییر رفتارشان حل می کنند؛ این تغییرات را می توان به طور نمونه به شکل حرکت افراد به سوی یکدیگر در فضای آگاهی اجتماعی مجسم کرد. ساختار ارتباطی یا شبکه اجتماعی برای واگذار کردن هر همسایگی به یک فرد تعریف شده تا آن فرد با آن همسایگی بر هم کنش داشته باشد. سپس گروه کارگزاران به عنوان مهمان های سر زده برای راه حل‌های مسئله تعریف میشوند که آنها را به نام “ذرات” نیز می شناسیم؛ از این رو آنها را “ذرات دسته جمعی” نام نهاده ایم. یک فرآیند تکراری برای بهبود کاندیداها در طی حرکت ذرات در نظر گرفته شده ‌است. ذرات مکررا شایستگی راه حلهای کاندیدا را ارزیابی میکنند و موقعیتی را که در آن بهترین موفقیت را داشته‌اند، به خاطر می سپارند. بهره راه حل کارگزاران “بهترین ذره” یا “بهترین محل” نامیده میشود. هر ذره این اطلاعات را برای دیگر ذرات موجود در همسایگی قابل دسترسی میکند.
همچنین آنها نیز میتوانند ببینند که دیگر ذرات موجود در همسایگی در کجا بهترین موفقیت را داشته‌اند.
PSO تحت نامهای مختلفی همچون الگوریتم انبوه ذرات، الگوریتم ازدحام ذرات و الگوریتم پرندگان درایران شناخته شده است.عبارت Swarm در زبان انگلیسی به اجتماع دسته انبوهی از جانوران و حشرات اشاره می کند. در زیر یک swarm از زنبور ها را می بینید.

خرید و دانلود

با قیمت 6,000 تومان

عتیقه زیرخاکی گنج