توضیحات
در این محصول میتوانید کد متلب الگوریتم بهینه سازی ملخ (Grasshopper Optimization Algorithm) یا الگوریتم GOA به همراه توضیحات خط به خط کد را دریافت کنید.
چنانچه قصد شبیه سازی مدل یا مسئله خاصی با الگوریتم ملخ را دارید و میخواهید بهینه سازی با الگوریتم ملخ در یک فیلد خاص را انجام دهید با ما تماس بگیرد و از مشاوره و خدمات ما در خصوص شبیه سازی با الگوریتم ملخ بهره مند شوید.
برای دانلود کد متلب الگوریتم GOA یا الگوریتم ملخ به همراه توضیحات خط به خط کد بر روی دکمه افزودن به سبد خرید کلیک کرده و سپس به سبد خرید مراجعه کنید و ثبت سفارش کنید. بعد از ثبت سفارش در لیست سفارشات شما لینک دانلود به شما نمایش داده خواهد شد.
الگوریتم ملخ GOA یا Grasshopper Optimisation Algorithm ، یک الگوریتم فرا ابتکاری الهام گرفته از طبیعت است که رفتار ملخ ها را تقلید میکند. ما کد متلب الگوریتم ملخ GOA را بصورت کاملا روان و قابل فهم در متلب پیاده سازی کرده ایم و به همراه فایل توضیحات کامل کد در اختیار شما عزیزان قرار داده ایم.
مراحل اجرای الگوریتم ملخ (GOA) به صورت زیر می باشد:
1) مقدار دهی به پارامترهای الگوریتم
2) ساخت جمعیت اولیه ملخ ها به صورت تصادفی
3) ارزیابی موقعیت هر ملخ و محاسبه شایستگی آن
4) شناسایی بهترین ملخ بعنوان هدف یا Target
5) تا زمانی که شرط توقف برقرار نشده است مراحل 6 تا 12 را تکرار کن
6) برای هر ملخ مراحل 7 تا 11 را تکرار کن
7) مقدار c را بروزرسانی کن
8) برای هر ملخ موقعیت آن را بروزرسانی کن
9) شایستگی ملخ جدید را محاسبه کن
10) اگر میزان شایستگی ملخ جدید بهتر از هدف می باشد، ملخ جدید را بعنوان هدف قرار بده
11) اگر شرط توقف برقرار نشده است به مرحله 5 برو وگرنه پایان
حجت میرزائی، کارشناس ارشد هوش مصنوعی.
فارغ التحصیل کارشناسی ارشد در سال ۹۱ می باشم.از سال ۸۹ در زمینه کد نویسی متلب و تخصصی تر در زمینه هوش مصنوعی و پیاده سازی انواع الگوریتم های مرتبط با هوش مصنوعی فعالیت دارم. علاقه زیادی به رشته هوش مصنوعی دارم و شاخه هایی همانند الگوریتم های تکاملی، پردازش تصویر، شبکه های عصبی، یادگیری ماشین و .. از علابق کاری بنده هستند.
یکی از جدید ترین الگوریتم های بهینه سازی که در سال 2017 معرفی شده است الگوریتم بهینه سازی ملخ GOA یا GrassHopper Optimization Algorithm می باشد. الگوریتم ملخ یک الگوریتم فراابتکاری الهام گرفته شده از طبیعت می باشد که رفتار ملخ ها در طبیعت و حرکت گروهی ملخ ها به سمت منابع غذایی را تقلید کرده و آن را شبیه سازی میکند.
در کد متلب الگوریتم ملخ (GOA Algorithm) ما تابع Sphere را بعنوان تابع هدف در نظر گرفته ایم و با الگوریتم GOA نقطه بهینه این تابع را پیدا کرده ایم. تابع Sphere یکی از توابع محک معروف در زمینه بهینه سازی می باشد و شکل آن بصورت زیر می باشد
همچنین بیان و فرمول ریاضی تابع Sphere نیز بصورت زیر می باشد:
در کد الگوریتم GOA تابع Shere را بعنوان تابع هدف در نظر گرفته ایم و آن را بهینه کرده ایم. نتیجه بهینه سازی تابع Sphere با الگوریتم ملخ یا GOA نیز در نهایت بصورت زیر نمایش داده میشود.
این محصول که در حال مشاهده آن می باشید (کد متلب الگوریتم ملخ (GOA Algorithm)) بخشی از بسته آموزشی جامع الگوریتم ملخ، الگوریتم GOA می باشد.
در بسته آموزشی جامع الگوریتم ملخ ، ما آموزش مفاهیم و تعاریف الگوریتم GOA و همچنین نحوه کد نویسی الگوریتم ملخ در نرم افزار متلب را به صورت کامل آموزش داده ایم برای دریافت این بسته آموزشی با ما در تماس باشید
همچنین کد های زیر نیز می باشد به زودی در سایت منتشر خواهد شد:
- کد متلب الگوریتم ملخ یا GOA برای مینیمم سازی (Minimization) .
- کد متلب الگوریتم ملخ یا GOA برای ماکزیمم سازی (Maximization)
- کد باینری الگوریتم ملخ یا GOA (برای هر متغیر یک بیت در نظر گرفته می شود.مناسب برای حل مسائلی مانند کوله پشتی و ….)
- کد باینری الگوریتمملخ یا GOA با در نظر گرفتن تعداد بیت برای هر متغیر
- کد متلب الگوریتم ملخ یا GOA برای بهینه کردن تابع محک Sphere
- کد متلب الگوریتم ملخ یا GOA برای بهینه کردن تابع محک Ackley
- کد متلب الگوریتم ملخ یا GOA برای بهینه کردن تابع محک Rastrigin
- کد متلب الگوریتم ملخ یا GOA برای بهینه کردن تابع محک Rosenbrock
- کد متلب الگوریتم ملخ یا GOA برای بهینه کردن تابع محک Schwefel2.22
- و حل هر تابع ای که مد نظر شما می باشد با الگوریتم ملخ را ما برای شما انجام خواهیم داد.
برای مشاهده دموی کد متلب الگوریتم ملخ (GOA Algorithm) بر روی تصویر زیر کلیک کنید
چنانچه قصد شبیه سازی مدل یا مسئله خاصی با الگوریتم ملخ را دارید و میخواهید بهینه سازی با الگوریتم ملخ در یک فیلد خاص را انجام دهید با ما تماس بگیرد و از مشاوره و خدمات ما در خصوص شبیه سازی با الگوریتم ملخ بهره مند شوید.
نقد و بررسیها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.