پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک دارای 64 اسلاید می باشد . جهت دانلود فایل پاورپوینت بر روی گزینه خرید انتهای متن کلیک نموده و پس از وارد نمودن آدرس ایمیل و کلیک بر روی گزینه خرید به درگاه بانک متصل شده و از کلیه کارت های بانکی عضو شتاب قادر به پرداخت و تهیه آن می باشید. بلافاصله پس از پرداخت لینک دانلود فایل پاورپوینت در اختیارتان قرار می گیرد و می توانید آن را دانلود نمایید . ضمناً همان لحظه لینک دانلود فایل نیز به آدرس ایمیل  شما ارسال می گردد.

همچنین در صورت تهیه فایل پاورپوینت مربوطه و مناسب نبودن فایل با اعلام شماره کارت بانکی و آدرس ایمیلی که در سایت ثبت نموده اید مبلغ پرداختی حداکثر ۲۴ ساعت بعد برگشت داده می شود.

بزرگوارانی که به صورت انلاین قادر به تهیه فایل پاورپوینت نمی باشند می توانند عنوان فایل پاورپوینت درخواستی را  به همراه آدرس ایمیل و شماره همراه خود را به ایمیل bankmaghalehir@gmail.com ارسال نمایند تا فایل پاورپوینت از طریق ایمیل یا تلگرام برای آنها ارسال گردد و پس از آن هزینه را کارت به کارت به حساب ما واریز نمایند.

فهرست مطالب

الگوریتم ژنتیک

ایده کلی

فضای فرضیه

ویژگیها

کاربردها

زیر شاخه های EA

الگوریتم های ژنتیک

پارامترهای GA

الگورتیم

نحوه ایجاد جمعیت جدید

نمایش فرضیه ها

اپراتورهای ژنتیکی Mutation :

تابع تناسب

انتخاب فرضیه ها

نحوه جستجو در فضای فرضیه

راه حل رفع مشکل Crowding

چرا GA  کار میکند؟

قضیه Schema

خلاصه

تفاوت GA با سایر روشهای جستجو

مساله

الگوریتم ژنتیک

تابع تناسب

عملگرهای ژنتیکی

بهترین چینش

مدلهای تکامل

الگوریتم ژنتیک

الگوریتم  ژنتیک  روش یادگیری بر پایه  تکامل  بیولوژیک است.

این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید

این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.

ایده کلی

یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن را تولید میکند.

هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد.

آنگاه  تعدادی  از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند. که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد.

بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد

در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.

فضای فرضیه

الگوریتم  ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific  و یا  simple to complex  فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب  متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد.

در هرمرحله  مجموعه ای از فرضیه ها که  جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید.

ویژگیها

الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود.

همچنین در مسایلی  با فضای فرضیه پیچیده  که تاثیر اجزا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود.

برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد.

الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان  کامپیوترهای ارزان قیمت تری  را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد.

امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست.

از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند.

تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.

در سال 1999 شرکت Genetic Programming Inc. یک کامپیوتر موازی با 1000 گره  هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ  برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد.

کاربردها

کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد

optimization,

automatic programming,

machine learning,

economics,

operations research,

ecology,

studies of evolution and learning, and

social systems

زیر شاخه های EA

روش های EA  به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند:

Genetic Algorithms (GAs)

در این روش  راه حل یک مسئله بصورت  یک bit string نشان داده میشود.

Genetic Programming (GP)

این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp  مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.

الگوریتم های ژنتیک

روش متداول پیاده سازی الگوریتم ژنتیک بدین ترتیب است که:

مجموعه ای از فرضیه ها که population  نامیده میشود تولید وبطور متناوب با فرضیه های جدیدی جایگزین میگردد.

در هر بار تکرارتمامی فرضیه ها با استفاده از یک تابع تناسب یا Fitness مورد ارزیابی قرار داده میشوند. آنگاه تعدادی از بهترین فرضیه ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل میدهند.

تعدادی از این فرضیه های انتخاب شده به همان صورت مورد استفاده واقع شده و مابقی با استفاده از اپراتورهای ژنتیکی نظیر Crossover و Mutationبرای تولید فرزندان بکار میروند.

پارامترهای GA

یک الگوریتم GA دارای پارامترهای زیر است:

GA(Fitness,Fitness_threshold,p,r,m)

: Fitnessتابعی برای ارزیابی یک فرضیه  که مقداری عددی به هر فرضیه نسبت میدهد

: Fitness_threshold مقدار آستانه  که شرط پایان را معین میکند

: p تعداد فرضیه هائی که باید در جمعیت در نظر گرفته شوند

:r  در صدی از جمعیت که در هر مرحله توسط الگوریتم crossover  جایگزین میشوند

:m  نرخ mutation

الگورتیم

: Initializeجمعیت را با تعداد p فرضیه بطور تصادفی مقدار دهی اولیه کنید.

: Evaluateبرای هر فرضیه h در p مقدار تابع Fitness(h)   را محاسبه نمائید.

تا زمانیکه[max_h Fitness(h)] < Fitness_threshold  یک جمعیت جدید ایجاد  کنید.

فرضیه ای که دارای بیشترین مقدار Fitness است را برگردانید.

نحوه ایجاد جمعیت جدید

مراحل ایجاد یک جمعیت جدید بصورت زیر است:

: selectتعداد(1-r)p فرضیه از میان P  انتخاب و بهP_s  اضافه کنید. احتمال انتخاب یک فرضیهh_i از میانP  عبارت است از:

P(hi) = Fitness (hi) /  Σj Fitness (hj)

: Crossoverبا استفاده از احتمال  بدست آمده توسط رابطه فوق، تعداد(rp)/2 زوج فرضیه از میان P انتخاب و با استفاده از اپراتورCrossover دو فرزند از آنان ایجاد کنید. فرزندان را به P_s اضافه کنید.

: Mutateتعداد m درصد از اعضا P_s را با احتمال یکنواخت انتخاب و یک بیت از هر یک  آنها را بصورت تصادفی معکوس کنید

Pß P_s :Update

برای هر فرضیه h در P مقدار تابع Fitness را محاسبه کنید

نمایش فرضیه ها

در الگوریتم ژنتیک معمولا فرضیه ها بصورت رشته ای از بیت ها نشان داده میشوند تا اعمال اپراتورهای ژنتیکی برروی آنها ساده تر باشد.

: Phenotype به مقادیر یا راه حلهای واقعی گفته میشود.

: Genotypeبه مقادیر انکد شده یا کروموزم ها گفته میشود که مورد استفاده GA  قرار میگیرند.

باید راهی برای تبدیل این دو  نحوه نمایش به یکدیگر بدست آورده شود.

اپراتورهای ژنتیکی Crossover  :

پاورپوینت مربوطه به صورت فایل دنلودی می باشند و شما به محض پرداخت آنلاین مبلغ همان لحظه قادر به دریافت فایل خواهید بود. این عملیات کاملاً خودکار بوده و توسط سیستم انجام می پذیرد.

 جهت پرداخت مبلغ شما به درگاه پرداخت یکی از بانک ها منتقل خواهید شد، برای پرداخت آنلاین از درگاه بانک این بانک ها، حتماً نیاز نیست که شما شماره کارت همان بانک را داشته باشید و بلکه شما میتوانید از طریق همه کارت های عضو شبکه بانکی، مبلغ  را پرداخت نمایید.