انجام پروژه های الگوریتم شاهین هریس

س یا Harris Hawks Optimizer که به اختصار HHO نامیده می شود بصورت رایگان از 0 تا 100 تشریح می شود. این الگوریتم در سال 2019 توسط علی اصغر حیدری در ژورنال Future Generation Computer Systems از الزویر ابداع و چاپ شده است. الگوریتم HHO یک الگوریتم بهینه‌سازی مبتنی بر جمعیت و الهام‌گرفته از طبیعت است که از رفتار مشارکتی و سبک تعقیب و گریز شاهین‌های هریس در غافلگیری طعمه نشأت می گیرد.

در این رفتار و استراتژی هوشمند، چندین شاهین با همکاری یکدیگر یک طعمه را از جهات مختلف مورد حمله قرار می دهند تا آن را غافلگیر کنند. از این رفتار شاهین های هریس برای به دام انداختن طعمه برای حل مسائل بهینه سازی استفاده شده است که در ادامه به توضیح و تشریح آن خواهیم پرداخت.
فهرست مطالب مخفی
آشنایی با شاهین هریس
الگوریتم شاهین هریس
مرحله اکتشاف در الگوریتم شاهین هریس
انتقال از مرحله اکتشاف به بهره برداری در الگوریتم شاهین هریس
مرحله بهره برداری در الگوریتم شاهین هریس
محاصره نرم soft besiege
محاصره سخت Hard besiege
محاصره نرم با شیرجه های سریع پیشرونده
محاصره سخت با شیرجه های سریع پیشرونده
شبه کد الگوریتم شاهین هریس HHO
پیچیدگی محاسباتی الگوریتم HHO
نتیجه گیری
منابع
آشنایی با شاهین هریس

در سال 1997، لوئیس لوفور رویکردی را برای اندازه گیری “ضریب هوشی” پرندگان پیشنهاد کرد. بر اساس مطالعات او، شاهین ها را می توان در زمره باهوش ترین پرندگان طبیعت قرار داد. شاهین هریس پرنده ای شکاری است که در گروه‌های نسبتاً ثابتی در نیمه جنوبی آریزونا، ایالات متحده یافت می‌شوند، زندگی می کنند.

در طبیعت جستجوی هماهنگ شده برای شکار و سپس اشتراک گذاری حیوان کشته شده تنها برای پستانداران خاصی مشاهده شده است. پرندگان شکاری دیگر معمولاً به تنهایی برای کشف و گرفتن یک طعمه حمله می کنند اما شاهین هریس به دلیل فعالیت های منحصر به فردش به همراه سایر اعضای خانواده که در یک گروه ثابت زندگی می کنند متمایز از سایر پرندگان شکاری است.

این شکارچی، توانایی‌های مبتکرانه‌ای را در تعقیب در ردیابی، محاصره کردن، بیرون ریختن و در نهایت حمله به طعمه احتمالی را از خود نشان می‌دهد. این پرندگان هوشمند می توانند مهمانی های چند نفره را در فصل غیر تولید مثل ترتیب دهند. آنها به عنوان شکارچیان هماهنگ و زبردست شناخته می شوند. آنها مأموریت تیمی خود را در گرگ و میش صبح آغاز می کنند، این کار با ترک محل های زندگی آنها که اغلب بر روی درختان غول پیکر است، آغاز می شود. آنها اعضای خانواده خود را می شناسند و سعی می کنند از حرکات آنها در هنگام حمله آگاه باشند.

شاهین هریس

وقتی شاهین های هریس جمع شدند، برخی شاهین‌ها یکی پس از دیگری تورها یا جستجوهای کوتاهی را انجام می‌دهند و سپس بر روی مکان های نسبتاً بلندی فرود می‌آیند. به این ترتیب، شاهین‌ها گاهی یک حرکت «جهشی» را در سرتاسر محل مورد نظر انجام می‌دهند و دوباره به هم می‌پیوندند و چندین بار از هم جدا می‌شوند تا به طور فعال، حیوان تحت پوشش را که معمولاً یک خرگوش است جستجو کنند.

تاکتیک اصلی شاهین‌های هریس برای گرفتن طعمه، «پرش غافلگیرانه» (surprise pounce) است که به عنوان استراتژی «هفت کشته» (seven kills) نیز شناخته می‌شود. در این استراتژی هوشمند، چندین شاهین سعی می کنند به طور مشترک از جهات مختلف به طعمه حمله کنند و به طور همزمان روی یک خرگوش در حال فرار شناسایی شده در خارج از پوشش همگرا شوند.

حمله ممکن است به سرعت با گرفتن طعمه غافلگیر شده در چند ثانیه تکمیل شود، اما گاهی اوقات، با توجه به قابلیت های فرار و رفتار طعمه، هفت کشته ممکن است شامل شیرجه های چندگانه، کوتاه و سریع در نزدیکی طعمه در طول چند دقیقه باشد. شاهین‌های هریس می‌توانند انواع مختلفی از سبک‌های تعقیب را که به ماهیت پویای شرایط و الگوهای فرار از طعمه بستگی دارد، نشان دهند. تاکتیک تعویض، زمانی اتفاق می افتد که بهترین شاهین (رهبر) روی طعمه فرود می آید و گم می شود و تعقیب و گریز توسط یکی از اعضای گروه ادامه می یابد.

این فعالیت های سوئیچینگ را می توان در موقعیت های مختلف مشاهده کرد زیرا برای گیج کردن خرگوش فراری مفید هستند. مزیت اصلی این تاکتیک‌های همکاری این است که شاهین‌های هریس می‌توانند خرگوش شناسایی‌شده را تا فرط خستگی تعقیب کنند، تا آسیب‌پذیری او را افزایش دهند. علاوه بر این، با گیج کردن طعمه فراری، توانایی های دفاعی خرگوش را کاهش می دهند و در نهایت خرگوش نمی تواند از محاصره تیمی که در مقابل آن قرار گرفته است بگریزد چون یکی از شاهین ها که اغلب قدرتمندترین و با تجربه ترین آنهاست، بدون زحمت خرگوش خسته را می گیرد و آن را با دیگر اعضا به اشتراک می گذارد.

رفتار های شاهین هریس
الگوریتم شاهین هریس

در این بخش، مراحل اکتشاف (exploration) و بهره‌برداری (exploitation) الگوریتم HHO با الهام از جستجوی طعمه، حملات غافلگیرکننده و استراتژی‌های مختلف حمله مدل‌سازی می شود. الگوریتم شاهین هریس یک روش بهینه سازی مبتنی بر جمعیت و بدون گرادیان است. از این رو، می توان آن را برای هر مسئله بهینه سازی با یک فرمول مناسب اعمال کرد. شکل زیر تمام مراحل الگوریتم را نشان می دهد که در بخش های بعدی به طور کامل تشریح خواهند شد.
azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

مراحل مختلف الگوریتم HHO
پاورپوینت الگوریتم شاهین هریس HHO

پاورپوینت آماده الگوریتم شاهین هریس HHO

پاورپوینت آماده الگوریتم شاهین هریس HHO در 23 اسلاید در قالب ppt. یا pptx. با قابلیت ویرایش برای ارائه درسی آماده دانلود می‌باشد. برای تهیه و دانلود این پاورپوینت از طریق لینک زیر اقدام کنید.
همین الان کلیک کنید
مرحله اکتشاف در الگوریتم شاهین هریس

در این مرحله اکتشاف در الگوریتم HHO با توجه به ماهیت شاهین هریس می توان گفت این پرندگان می توانند طعمه را با چشمان قدرتمند خود ردیابی و تشخیص دهند، اما گاهی اوقات طعمه به راحتی دیده نمی شود. از این رو، شاهین‌ها منتظر می‌مانند و منطقه را مشاهده و نظارت می‌کنند تا شاید پس از چند ساعت طعمه‌ای را شناسایی کنند.

در الگوریتم شاهین هریس، شاهین های هریس راه حل های کاندید هستند و بهترین راه حل کاندید در هر مرحله به عنوان طعمه مورد نظر یا تقریباً بهینه در نظر گرفته می شود. شاهین‌های هریس به‌طور تصادفی در مکان‌هایی نشسته و منتظرند. اگر شانس q را برای هر استراتژی نشستن در نظر بگیریم، بر اساس دو استراتژی، طعمه شناسایی می شود:

    شاهین ها بر اساس موقعیت سایر شاهین ها و خرگوش نشسته و منتظر هستند ( q < 0.5 ).
    یا بر روی درختان بلند بصورت تصادفی (مکان تصادفی در محدوده خانه گروه)، نشسته و منتظر هستند (q >= 0.5 )

معادله 1 الگوریتم شاهین هریس

که در آن X(t+1) بردار موقعیت شاهین ها در تکرار t است، Xrabbit(t) موقعیت خرگوش، X(t) بردار موقعیت فعلی شاهین ها، r1، r2، r3، r4 و q اعداد تصادفی در داخل (0،1) هستند که در هر تکرار به روز می شوند، LB و UB کران های بالایی و پایینی متغیرها را نشان می‌دهند، Xrand(t) موقعیت یک شاهین تصادفی از جمعیت فعلی و Xm میانگین موقعیت از جمعیت فعلی شاهین ها است.

در قانون اول راه حل هایی، بر اساس یک مکان تصادفی متاثر از موقعیت قبلی و سایر شاهین ها (به تصادف) ایجاد می شود. اما در قانون دوم معادله 1 ما یک مدل برای ایجاد مکان‌های تصادفی در محدوده LB و UB ارائه شده است. تفاوت مکان بهترین موقعیت کنونی و میانگین موقعیت گروه را به اضافه یک مؤلفه با مقیاس تصادفی بر اساس دامنه متغیرها داریم.

متغیر های r3 و r4 ضریب مقیاس برای افزایش ماهیت تصادفی بودن کران بالا و پایین است. در این قانون، یک طول حرکت با مقیاس تصادفی به LB اضافه شده است سپس، یک ضریب مقیاس‌پذیری تصادفی را برای مؤلفه در نظر گرفته شده تا روند متنوع‌سازی جمعیت در مناطق مختلف فضای ویژگی کشف شود. میانگین موقعیت شاهین ها با استفاده از معادله 2 به دست می آید.

معادله 2 الگوریتم شاهین هریس

که در آن Xi(t) مکان هر شاهین را در تکرار t و N نشان دهنده تعداد کل شاهین ها است.
انتقال از مرحله اکتشاف به بهره برداری در الگوریتم شاهین هریس

الگوریتم HHO می تواند از مرحله اکتشاف به بهره برداری و سپس بین رفتارهای استثماری مختلف بر اساس انرژی فرار طعمه تغییر کند. انرژی یک طعمه در طول فرار به طور قابل توجهی کاهش می یابد. برای مدل سازی این واقعیت، انرژی یک طعمه به صورت زیر مدل می شود:

معادله 3 الگوریتم شاهین هریس

که در آن E انرژی فرار طعمه را نشان می دهد، T حداکثر تعداد تکرارها و E0 انرژی اولیه طعمه  است. E0 می تواند به طور تصادفی در بازه (1+ ، 1-) در هر تکرار تغییر کند. هنگامی که مقدار E0 از 0 به 1- کاهش می یابد، خرگوش از نظر فیزیکی ضعف می کند، در حالی که زمانی که مقدار E0 از 0 به 1 افزایش می یابد، به این معنی است که خرگوش در حال تقویت خود است. انرژی فرار دینامیکی E در طول تکرارها روند کاهشی دارد.

وقتی انرژی در حال فرار 1=<|E| می شود، شاهین ها مناطق مختلف را برای یافتن مکان خرگوش جستجو می کنند، از این رو، در الگوریتم شاهین هریس مرحله اکتشاف انجام می شود و زمانی که 1>|E| می شود، الگوریتم سعی می کند از همسایگی راه حل ها در طول مرحله بهره برداری، استفاده کند. به طور خلاصه، اکتشاف زمانی اتفاق می افتد که 1=<|E| باشد و بهره برداری در مراحل بعدی با1>|E| اتفاق می افتد. رفتار وابسته به زمان E نیز در شکل زیر نشان داده شده است.

رفتار E در طول دو اجرا و 500 تکرار HHO
مرحله بهره برداری در الگوریتم شاهین هریس

در این مرحله، شاهین های هریس با حمله به طعمه شناسایی شده در مرحله قبل، پرش غافلگیرکننده (surprise pounce) را انجام می دهند (همان حمله معروف seven kills). طعمه ها اغلب سعی می کنند از موقعیت های خطرناک فرار کنند. از این رو، سبک های مختلف تعقیب در موقعیت های واقعی رخ می دهد. با توجه به رفتارهای فرار طعمه و استراتژی های تعقیب و گریز شاهین های هریس، چهار استراتژی در الگوریتم HHO برای مدل سازی مرحله حمله وجود خواهد داشت.

طعمه ها همیشه سعی می کنند از موقعیت های تهدیدآمیز فرار کنند. فرض می کنیم r شانس فرار موفقیت آمیز یک طعمه با مقدار (r<0.5) است و عدم فرار موفقیت آمیز (r>=0.5) قبل از حمله غافلگیرانه باشد. هر کاری که طعمه انجام دهد، شاهین ها برای گرفتن طعمه محاصره سخت hard besiege یا نرم soft besiege انجام می دهند. این بدان معنی است که شاهین ها طعمه را از جهات مختلف به آرامی یا بصورت سخت بسته به انرژی حفظ شده طعمه محاصره می کنند. در موقعیت‌های واقعی، شاهین‌ها به طعمه مورد نظر نزدیک‌تر و نزدیک‌تر می‌شوند تا شانس خود را برای کشتن مشترک خرگوش با انجام فرود های غافلگیرکننده افزایش دهند.

پس از چند دقیقه فرار، طعمه انرژی بیشتر و بیشتری را از دست می دهد. سپس، شاهین‌ها فرآیند محاصره را تشدید می‌کنند تا طعمه‌ خسته را بدون دردسر بگیرند. برای مدل‌سازی این استراتژی و فعال کردن الگوریتم برای تغییر بین فرآیندهای محاصره نرم و سخت، از پارامتر E استفاده می‌شود. در این رابطه وقتی 0.5=<|E|، محاصره نرم اتفاق می افتد، و زمانی که 0.5>|E|، محاصره سخت رخ می دهد.
محاصره نرم soft besiege

وقتی r>=0.5 و E|>=0.5|، خرگوش هنوز انرژی کافی دارد و سعی می کند با پرش های تصادفی و گمراه کننده فرار کند اما در نهایت نمی تواند. در طول این تلاش ها، شاهین های هریس به آرامی آن را محاصره می کنند تا خرگوش را خسته تر کنند و سپس جهش غافلگیرکننده را انجام می دهند. این رفتار با قوانین زیر مدل سازی می شود:

معادله محاصره نرم soft besiege در الگوریتم شاهین هریس

که در آن ΔX(t) تفاوت بین بردار موقعیت خرگوش و مکان فعلی در تکرار t است، r5 یک عدد تصادفی در محدوده (0,1) است، و J=2(1-r5) نشان دهنده قدرت پرش تصادفی خرگوش در تمام مراحل فرار است. مقدار J را به طور تصادفی در هر تکرار تغییر می کند تا ماهیت حرکات خرگوش را شبیه سازی کند.
محاصره سخت Hard besiege

وقتی r>=0.5 و E|<0.5| باشد طعمه بسیار خسته است و انرژی فرار کمی دارد. در این حالت شاهین‌های هریس طعمه مورد نظر را  به صورت سخت محاصره می‌کنند تا در نهایت حمله غافلگیرکننده را انجام دهند. در این وضعیت، موقعیت های فعلی با استفاده از معادله (6) به روز می شوند:

معادله محاصره سخت Hard besiege در الگوریتم شاهین هریس

یک مثال ساده از این مرحله با یک شاهین در شکل زیر نشان داده شده است.

مثالی از محاصره سخت در الگوریتم HHO
محاصره نرم با شیرجه های سریع پیشرونده

هنگامی که E|>=0.5| اما r<0.5 است، خرگوش انرژی کافی برای فرار موفقیت آمیز را دارد و همچنان یک محاصره نرم قبل از حمله غافلگیرکننده ایجاد می شود. این روش هوشمندتر از مورد قبلی است. برای مدل‌سازی ریاضی الگوهای فرار حرکات طعمه و جهش، مفهوم پرواز یا Levy Flight (LF) در الگوریتم HHO استفاده می‌شود.
azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

LF برای تقلید از حرکات فریبنده زیگزاگی واقعی طعمه ها در مرحله فرار و شیرجه های نامنظم، ناگهانی و سریع شاهین ها در اطراف طعمه فراری استفاده می شود. در واقع، شاهین ها چندین شیرجه سریع تیمی را در اطراف خرگوش انجام می دهند و سعی می کنند مکان و جهت خود را با توجه به حرکات فریبنده طعمه تصحیح کنند.

تأیید شده است که فعالیت‌های مبتنی بر LF تاکتیک‌های جستجوی بهینه برای جستجوگران/شکارچیان در شرایط جستجوی غیر مخرب هستند. علاوه بر این، تشخیص داده شده است که الگوهای مبتنی بر LF را می توان در فعالیت های تعقیب و گریز حیواناتی مانند میمون ها و کوسه ها تشخیص داد. از این رو، حرکات مبتنی بر LF در این مرحله از الگوریتم HHO مورد استفاده قرار گرفت.

با الهام از رفتارهای واقعی شاهین ها، فرض شده که آنها می توانند به تدریج بهترین شیرجه ممکن را به سمت طعمه انتخاب کنند، بنابراین، برای انجام یک محاصره نرم، فرض شده که شاهین ها بتوانند حرکت بعدی خود را بر اساس قانون زیر در معادله (7) ارزیابی کرده تصمیم بگیرند
    
08 مارس
کد متلب الگوریتم شاهین هریس :  شبیه سازی الگوریتم HHO در نرم افزار متلب، به همراه یک فایل توضیحات خط به خط فارسی.
کد متلب الگوریتم شاهین هریس   
کد متلب الگوریتم HHO
شبیه سازی HHO در متلب
پیاده سازی الگوریتم شاهین هریس

همانطور که میدانید ، الگوریتم شاهین هریس ، یک الگوریتم فراابتکاری الهام گرفته شده از رفتار تعاملی نوعی از شاهین ها بنام شاهین هریس ، برای شکار خرگوش الهام گرفته شده است.

الگوریتم HHO یک الگوریتم بهینه سازی جدید است که در سال 2019 ارائه شده است.
بهترین فرصت برای دانشجویان، اساتید و محققان است تا به رائه مقاله و پایان نامه با این الگوریتم جدید ، الگوریتم HHO بپردازند.
دموی کد متلب الگوریتم HHO یا شاهین هریس

اولین گام ، برای انجام کار با الگوریتم شاهین هریس ، یادگیری مفاهیم این الگوریتم می باشد و سپس کدنویسی الگوریتم HHO در نرم افزار Matlab تا بتوانید مسئله مورد نظر خود را با این الگوریتم حل کنید.

ما در تیم برنامه نویسی هوشمند، کد متلب الگوریتم HHO را در نرم افزار Matlab پیاده سازی کرده ایم و برای فهم بهتر کد، یک فایل جداگانه توضیحات فارسی و خط به خط ، نیز در کنار کد برای شما عزیزان قرار داده ایم.

%% preparing matlab
clc
clear
close all
%% Define problem parameters
varNum=4; % number of decision variables
lowerBound=-100 * ones(1,varNum); % lower bound for each decision variables
upperBound=100 * ones(1,varNum); % upper bound for each decision variables

%% HHO Parameters
N=40; % Number of search agents
maxLoop=50; % Maximum numbef of iterations
%% Define Function and Solution
costFunction=@SphereFun;
solution=[];
solution.Position=[];
solution.Cost=0;
%% Initialization Step
Hawks=repmat(solution,[N,1]);
for i=1:N
    Hawks(i).Position=unifrnd(lowerBound,upperBound);
    Hawks(i).Cost=costFunction(Hawks(i).Position,varNum);
end

 
دانلود رایگان کد متلب الگوریتم شاهین هریس :

الگوریتم شاهین هریس توسط آقای حیدری و میرجلیلی معرفی شد. و خود این افراد کدشان را بصورت رایگان برای دانلود قرار داده اند.

متاسفانه دیده میشود که برخی سایت ها ، این کد رایگان را با مبالغ مختلف به فروش میرسانند.
برای دانلود کد رایگان الگوریتم HHO اینجا را کلیک کنید.

 

اگر کد رایگان است پس کد زیر که برای فروش است چیست؟

از آنجا که این کد رایگان، با توابع بنچ مارک مختلف می باشد و فهم آن ممکن است برای دوستان سخت باشد، ما در تیم برنامه نویسی هوشمند، پیاده سازی شاهین هریس را با روش و متد خودمان انجام داده ایم و  آن را با توضیح خط به خط کد در اختبار شما عزیزان قرار داده ایم.

کد ما این قابلیت را دارد که به سادگی و با تغییر تابع هدف، توابع و مسائل مختلف را با آن حل کنید.
جهت خرید و دانلود کد متلب الگوریتم شاهین هریس اینجا را کلیک کنید
جهت دانلود کد متلب الگوریتم شاهین هریس بر روی دکمه فوق کلیک کنید. لینک دانلود بلافاصله بعد از پرداخت برای شما ایمیل می شود.

فایل هایی که ارسال میشود :

    فایلهای مرتبط با کد متلب الگوریتم HHO
    فایل توضیح فارسی خط به خط کد نوشته شده.
    سوالات قبل از خرید خود را با شماره درج شده در سایت ، از طریق واتساپ ، تلگرام یا تماس مستقیم مطرح کنید.

انجام پروژه با الگوریتم HHO در متلب

چنانچه به دنبال حل مسئله ای خاص با الگوریتم HHO در نرم افزار Matlab هستید، برنامه نویسان حرفه ای تیم برنامه نویسی هوشمند، آمادگی دارند تا به شما در این مسیر یاری برسانند.

 
حل مسائل مختلف ، در رشته های مخلتف با الگوریتم HHO را به ما بسپارید.
صرفه جویی در زمان ما روزها و ماه ها تلاش کرده ایم و وقت گذاشته ایم، دیگر نیازی نیست شما هم زمان خود را صرف یادگیری و نوشتن کد کنید، از دانش ما بهره ببرید.
کدهای بدون خطا داشته باشید ما سالهاست کدنویسی میکنیم، قطعا کدی که توسط متخصصین نوشته میشود کم خطاتر و قابل اعتمادتر است.
کد متلب الگوریتم شاهین هریس
کد متلب HHO   
شبیه سازی الگوریتم HHO در متلب ، به همراه توضیح خط به خط کد
ترجمه مقاله شاهین هریس
کد متلب HHO   
ترجمه آماده مقاله HHO به فارسی
اسلاید آماده الگوریتم شاهین هریس
کد متلب HHO   
اسلاید آماده الگوریتم HHO ، پاورپوینت الگوریتم شاهین هریس.
برای خرید و دانلود کد متلب الگوریتم HHO اینجا را کلیک کنید
جهت دانلود کد متلب الگوریتم شاهین هریس بر روی دکمه فوق کلیک کنید. لینک دانلود بلافاصله بعد از پرداخت برای شما ایمیل می شود.

فایل هایی که ارسال میشود :

    فایلهای مرتبط با کد متلب الگوریتم HHO
    فایل توضیح فارسی خط به خط کد نوشته شده.

سوالات قبل از خرید خود را با شماره درج شده در سایت ، از طریق واتساپ ، تلگرام یا تماس مستقیم مطرح کنید.
ما در الگوریتم شاهین هریس متلب24 بصورت کامل هر آنچه شما نیاز دارید را جمع آوری کرده ایم:
-  ترجمه مقاله شاهین هریس ،
-  اسلاید الگوریتم شاهین هریس
- کد متلب الگوریتم شاهین هریس
- انجام پروژه با الگوریتم شاهین هریس

اگر شما نیاز به کدنویسی مسائل مختلف با الگوریتم شاهین هریس یا HHO را دارید کافی است با ما تماس بگیرید.
کد متلب الگوریتم شاهین هریس : پیاده سازی الگوریتم HHO در متلب

کد الگوریتم شاهین هریس ، پیاده سازی شده در نرم افزار matlab

    دانلود فایل کد قابل اجرا در matlab
    بهینه سازی تابع shpere بعنوان نمونه
    فایل توضیحات خط به خط کد

29,000 تومان
کد متلب الگوریتم شاهین هریس : پیاده سازی الگوریتم HHO در متلب عدد
مقایسه
افزودن به علاقه‌مندی‌ها
دسته: الگوریتم شاهین هریس برچسب: کد آماده
تامین شده از فروشگاه متلب24
مشاهده نظرات محصول
توضیحات
کد متلب الگوریتم شاهین هریس : در این محصول ، الگوریتم شاهین هریس یا HHO را در Matlab پیاده سازی کرده ایم و به همراه فایل توضیحات خط به خط فارسی برای دانلود قرار داده ایم.

 

 

 

همانطور که میدانید ، الگوریتم شاهین هریس ، یک الگوریتم فراابتکاری الهام گرفته شده از رفتار تعاملی نوعی از شاهین ها بنام شاهین هریس ، برای شکار خرگوش الهام گرفته شده است.
azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

الگوریتم HHO یک الگوریتم بهینه سازی جدید است که در سال 2019 ارائه شده است.
بهترین فرصت برای دانشجویان، اساتید و محققان است تا به رائه مقاله و پایان نامه با این الگوریتم جدید ، الگوریتم HHO بپردازند.

اولین گام ، برای انجام کار با الگوریتم شاهین هریس ، یادگیری مفاهیم این الگوریتم می باشد و سپس کدنویسی الگوریتم HHO در نرم افزار Matlab تا بتوانید مسئله مورد نظر خود را با این الگوریتم حل کنید.

ما در تیم برنامه نویسی هوشمند، کد متلب الگوریتم HHO را در نرم افزار Matlab پیاده سازی کرده ایم و برای فهم بهتر کد، یک فایل جداگانه توضیحات فارسی و خط به خط ، نیز در کنار کد برای شما عزیزان قرار داده ایم.

%% preparing matlab
clc
clear
close all
%% Define problem parameters
varNum=4; % number of decision variables
lowerBound=-100 * ones(1,varNum); % lower bound for each decision variables
upperBound=100 * ones(1,varNum); % upper bound for each decision variables

%% HHO Parameters
N=40; % Number of search agents
maxLoop=50; % Maximum numbef of iterations
%% Define Function and Solution
costFunction=@SphereFun;
solution=[];
solution.Position=[];
solution.Cost=0;
%% Initialization Step
Hawks=repmat(solution,[N,1]);
for i=1:N
    Hawks(i).Position=unifrnd(lowerBound,upperBound);
    Hawks(i).Cost=costFunction(Hawks(i).Position,varNum);
end

 

ما در گروه برنامه نویسی هوشمند کد الگوریتم HHO را بصورت اختصاصی و خودمان در متلب پیاده سازی کرده ایم و بصورت ساده و قابل فهم و قابل انعطاف می باشد.

 
azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

 
دانلود رایگان کد متلب الگوریتم شاهین هریس :

الگوریتم شاهین هریس توسط آقای حیدری و میرجلیلی معرفی شد. و خود این افراد کدشان را بصورت رایگان برای دانلود قرار داده اند.

متاسفانه دیده میشود که برخی سایت ها ، این کد رایگان را با مبالغ مختلف به فروش میرسانند.
برای دانلود کد رایگان الگوریتم HHO اینجا را کلیک کنید.

 

اگر کد رایگان است پس کد زیر که برای فروش است چیست؟

از آنجا که این کد رایگان، با توابع بنچ مارک مختلف می باشد و فهم آن ممکن است برای دوستان سخت باشد، ما در تیم برنامه نویسی هوشمند، پیاده سازی شاهین هریس را با روش و متد خودمان انجام داده ایم و  آن را با توضیح خط به خط کد در اختبار شما عزیزان قرار داده ایم.

کد ما این قابلیت را دارد که به سادگی و با تغییر تابع هدف، توابع و مسائل مختلف را با آن حل کنید.

    الگوریتم شاهین هریس

ترجمه الگورتیم شاهین هریس

الگوریتم شاهین هریس یک الگوریتم فراابتکاری الهام گرفته شده از رفتار شاهین های هریس می باشد. الگوریتم HHO در سال 2019 منتشر شد و نتایج آن نشان دهنده برتری این الگوریتم بر سایر الگوریتم های تکاملی و فراابتکاری می باشد.   الگوریتم شاهین هریس یا HHO الگوریتم های تکاملی یا بهی

کد متلب الگوریتم شاهین هریس
الگوریتم شاهین هریس ، یک الگوریتم بهینه سازی جدید و یک الگوریتم فراابتکاری جدید است که در سال 2019 ارائه شده است. جدید بودن الگوریتم شاهین هریس یا بازشکاری هریس از این جهت مهم است که میتوانید بی دغدغه و با خیال راحت از آن در پایان نامه یا مقاله خود استفاده کنید.

الگوریتم شاهین هریس
الگوریتم harris hawks optimization که به اختصار به آن الگوریتم HHO نیز گفته میشود ، مناسب برای همه دانشجویان در همه رشته ها در مقطع کارشناسی ارشد و دکترا برای انجام مقاله و یا پایان نامه می باشد.
 

اگر به دنبال منابع معتبری برای شاهین هریس هستید به لینک های زیر مراجعه کنید.

 
azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

دانلود کد الگوریتم شاهین هریس HHO

ترجمه شاهین هریس ، ترجمه مقاله الگوریتم شاهین هریس

شبیه سازی شاهین هریس HHO در متلب

پاورپوینت آماده شاهین هریس : اسلاید الگوریتم کد متلب الگوریتم شاهین هریس
الگوریتم شاهین هریس ، یک الگوریتم بهینه سازی جدید و یک الگوریتم فراابتکاری جدید است که در سال 2019 ارائه شده است. جدید بودن الگوریتم شاهین هریس یا بازشکاری هریس از این جهت مهم است که میتوانید بی دغدغه و با خیال راحت از آن در پایان نامه یا مقاله خود استفاده کنید.

الگوریتم شاهین هریس
الگوریتم harris hawks optimization که به اختصار به آن الگوریتم HHO نیز گفته میشود ، مناسب برای همه دانشجویان در همه رشته ها در مقطع کارشناسی ارشد و دکترا برای انجام مقاله و یا پایان نامه می باشد.
 

اگر به دنبال منابع معتبری برای شاهین هریس هستید به لینک های زیر مراجعه کنید.

 

دانلود کد الگوریتم شاهین هریس HHO

ترجمه شاهین هریس ، ترجمه مقاله الگوریتم شاهین هریس

شبیه سازی شاهین هریس HHO در متلب

پاورپوینت آماده شاهین هریس : اسلاید الگوریتم آموزش الگوریتم شاهین هریس
آموزش نرم افزار الگوریتم شاهین هریس
نرم افزار الگوریتم شاهین هریس
الگوریتم شاهین هریس
آموزش تحلیل الگوریتم شاهین هریس
آموزش روش الگوریتم شاهین هریس
حل مثال الگوریتم شاهین هریس
آموزش مجازی بستری برای یادگیری آنلاین است.پروژه متلب الگوریتم شاهین هریس (HHO)

HHO یک الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام مبتنی بر شیب، با چندین فاز فعال و زمان متفاوت اکتشاف و بهره‌برداری است. در سال 2019، این الگوریتم توسط مجله معتبر سیستم های کامپیوتری نسل آینده (FGCS) منتشر شد و به دلیل ساختار انعطاف پذیر، عملکرد بالا و نتایج با کیفیت بالا از همان روزهای اولیه توجه فزاینده ای را از سوی محققان به خود معطوف کرد. لازم به ذکر است که، منطق اصلی روش HHO بر پایه رفتار مشارکتی و سبک های تعقیب و گریز شاهین های هریس در طبیعت تحت عنوان “پرش غافلگیرانه” طراحی شده است. هم اکنون، پیشنهادات زیادی در خصوص نحوه افزایش عملکرد HHO وجود داشته و چندین نوع پیشرفته از HHO نیز در مجلات الزویر و IEEE وجود دارد.

داستان مربوط به این ایده بسیار جذاب و ساده است. شاهین های هریس می توانند الگوهای تعقیب تیمی مختلفی را بر پایه ماهیت پویای سناریوها و الگوهای فرار خرگوش نشان دهند. آنها منتظر می مانند و سپس با شاهین های دیگر از جهات مختلف حمله می کنند، در حالی که خرگوش با چندین حرکت زیگزاگ شروع به دویدن می کند.

برطبق دیدگاه رفتار الگوریتمی، چندین ویژگی موثر در خصوص HHO وجود دارد:

    پارامتر انرژی فرار دارای ماهیت تصادفی متغیر با زمان پویا است که می تواند الگوهای اکتشافی و بهره برداری HHO را بیشتر بهبود بخشیده و هماهنگ کند. همچنین این عامل برای انجام یک انتقال هموار و یکنواخت بین اکتشاف و بهره برداری از HHO پشتیبانی می کند.
    مکانیسم های مختلف اکتشاف با در نظر گرفتن میانگین موضع شاهین ها می تواند در طول تکرارهای اولیه روند اکتشافی HHO را افزایش دهد.
    الگوهای مختلف مبتنی بر LF با پرش های کوتاه، رفتارهای استثماری HHO را هنگام هدایت جستجوی محلی افزایش می دهد.
    طرح انتخاب تصاعدی برای پیشبرد تدریجی موقعیت خود و صرفا انتخاب موقعیت بهتر، از عوامل جستجو پشتیبانی می کند که در طی فرآیند بهینه سازی می تواند برتری راه حل ها و قدرت افزایش HHO را بهبود بخشد.
    HHO مجموعه ای از استراتژی های جستجو را نشان داده و سپس، بهترین مرحله حرکت را انتخاب می کند. این ویژگی همچنین از تأثیر سازنده ای بر تمایلات بهره برداری HHO برخوردار است.
    قدرت پرش تصادفی می تواند به راه حل های موجود در زمینه هماهنگ سازی تمایلات اکتشافی و بهره برداری کمک کند.
    استفاده از اجزای تطبیقی ​​و متغیر با زمان این امکان را برای HHO فراهم می کند تا مسائل مربوط به یک فضای ویژگی، نظیر راه حل های بهینه محلی، چند وجهی و بهینه گمراه کننده را مدیریت کند.

این شبیه سازی در محیط نرم افزار متلب (MATLAB) انجام شده و در ادامه نیز تصاویر مربوط به خروجی های این شبیه سازی قرار داده شده است:
azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

مقالات مرتبط

    arxiv
    دانلود شبیه سازی مقاله تقسیم وظایف آگاه از انرژی در پلتفرم چند پردازنده ناهمگن
    متلب
    دانلود شبیه سازی محاسبه پارامتر های شبکه عصبی با طراحی شبکه عصبی و الگوریتم پس انتشار خطا
    دانلود پروژه شبیه سازی کامپیوتر مبنا
    اشپرینگر
    دانلود شبیه سازی مقاله بررسی مقایسه ای گروه بندی سن بر اساس ابعاد فراکتال با استراتژی های تست های مختلف

الگوریتم شاهین هریس یک الگوریتم فراابتکاری الهام گرفته شده از رفتار شاهین های هریس می باشد. الگوریتم HHO در سال 2019 منتشر شد و نتایج آن نشان دهنده برتری این الگوریتم بر سایر الگوریتم های تکاملی و فراابتکاری می باشد.

 
الگوریتم شاهین هریس یا HHO

الگوریتم های تکاملی یا بهینه سازی فراابتکاری یکی از داغ ترین شاخه های هوش مصنوعی است که توسط دانشجویان و محققین رشته های مختلف استفاده میشود. یکی از جدیدترین الگوریتم های فراابتکاری الگوریتم شاهین هریس است که در سال 2019 معرفی شده است.

الگوریتم شاهین هریس که به اختصار به آن HHO گفته میشود در مقاله ای با نام Harris Hawks Optimization توسط آقای حیدری و میرجلیلی معرفی شد.
ایده اولیه الگوریتم HHO

این الگوریتم از رفتار تعاملی و مشارکتی نوعی از شاهین ها بنام شاهین هریس در طبیعت الهام گرفته شده است. این شاهین ها برای شکار خرگوش ، با هم نوعی تعامل و رفتار اجتماعی را شکل میدهند تا بتوانند طعمه را غافلیر ، محاصره و در نهایت شکار کنند.

 
شاهین هریس
شاهین هریس

شاهین های هریس، منتظر می مانند تا یک طعمه از مخفیگاه خود خارج شود، سپس او را دنبال می کنند و با اعمال محاصره نرم ، و محاصره سخت و سپس یورش های غافلگیرانه ، تلاش میکنند تا در گام اول، طعمه را خسته کنند و انرژی او را تحلیل ببرند و سپس طعمه را محاصره کرده و به راحتی او را شکار میکنند.

حال با ایده گرفتن از رفتار شکار شاهین های هریس ، الگوریتم HHO فرموله شده است که قدرت آن در حل مسائل بهینه سازی ، به خوبی در شبیه سازی ها نشان داده شده است.
فرصتی بی نظیر برای دانشجویان ، محققین و اساتید :

از انجا که این الگوریتم به تازگی منتشر شده است ، فرصتی مناسب است برای دانشجویان و محققینی که میخواهند مقاله بدهند و یا پایان نامه خود را با الگوریتم های فراابتکاری انجام دهند.

مسائل بهینه سازی مختلف، در رشته های مختلف را میتوان با الگوریتم شاهین هریس حل کرد و جوابهای بهینه را بدست آورد.

البته شما میتوانید این کار را با الگوریتم های دیگر نیز مقایسه کنید ، برای آگاهی از سایر الگوریتم های بهینه سازی به لیست الگوریتم های فراابتکاری سر بزنید که بیش از 40 الگوریتم تکاملی و فراابتکاری را معرفی کرده است.
شبیه سازی با الگوریتم HHO

برای اینکه بتوانید مسائل خود را با الگوریتم شاهین ، شبیه سازی و حل کنید در گام اول نیاز به کد متلب الگوریتم HHO دارید ، کدی که بتوان آن را به راحتی به مسائل مختلف تطبیق داد.

اما برای فهم الگوریتم HHO ، بهترین رفرنس خود مقاله اصلی معرفی الگوریتم است ، که ترجمه فارسی و روان آن در سایت ترجمه داری ، سایت متلب24 و سایت متلب مارکت در دسترس است.

برای افرادی که تمایل دارند این الگوریتم را در کلاس درس ارائه کنند نیز اسلاید آماده الگوریتم شاهین هریس گزینه بسیار مناسبی است.

در نهایت چنانچه نیاز به فردی متخصص داشتید، که در شبیه سازی و حل مسائل مختلف با الگورتیم HHO و سایر الگوریتم های فراابتکاری توانایی انجام کار داشته باشد، با بنده در تماس باشید .
کد متلب الگوریتم HHO ، شاهین هریس

تومان40,000 تومان29,000

سورس کد الگوریتم شاهین هریس در نرم افزار متلب : در این محصول الگوریتم شاهین هریس یا HHO در Matlab شبیه سازی و پیاده سازی شده است.

    ضمانت اجرای کد
    گارانتی شده توسط matlab24
    رمز فایل دانلودی : matlab24.ir
azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

امتیازدهی 4.00 از 5 در 1 امتیازدهی مشتری
(دیدگاه 1 کاربر)
امتیاز 4.00 از 1 رأی
4.00 1 Votes
78 فروش
تاریخ انتشار : آوریل 7, 2020
تاریخ بروزرسانی : آوریل 24, 2024
matlab24
مشاهده فروشگاه
مشخصات محصول

    دسته بندیالگوریتم شاهین هریس, الگوریتم2019

    توضیحات
    نظرات (1)

در این محصول، الگوریتم شاهین هریس یا HHo که بعضا آن را الگوریتم بازشکاری هریس هم نامگذاری کرده اند در نرم افزار Matlab کد نویسی و شبیه سازی شده است.
شبیه سازی الگوریتم HHO در متلب بصورت ساده ، روان و قابل تغییر . با این کد میتوانید مسائل مختلف را بهینه سازی کنید.

بخش اولیه کد نیز در زیر آورده شده است:
%% preparing matlab
 
clc
clear
close all
%% Define problem parameters
 
varNum=4; % number of decision variables
lowerBound=-100 * ones(1,varNum); % lower bound for each decision variables
upperBound=100 * ones(1,varNum); % upper bound for each decision variables
 
%% HHO Parameters
 
N=40; % Number of search agents
maxLoop=50; % Maximum numbef of iterations
%% Define Function and Solution
 
costFunction=@SphereFun;
solution=[];
solution.Position=[];
solution.Cost=0;
%% Initialization Step
 
Hawks=repmat(solution,[N,1]);
for i=1:N
    Hawks(i).Position=unifrnd(lowerBound,upperBound);
    Hawks(i).Cost=costFunction(Hawks(i).Position,varNum);
end

کد متلب الگوریتم HHO به همراه توضیح فارسی :

شما با خرید این محصول ، علاوه به کد متلب الگوریتم شاهین هریس ، که شبیه سازی در نرم افزار  Matlab هست ، یک فایل توضیح فارسی کد نیز دریافت میکنید که تمام کد را بصورت خط به خط به زبان فارسی توضیح داده است.

 
جام پروژه با الگوریتم شاهین هریس ،انجام پروژه های بهینه سازی با الگوریتم شاهین هریس

گروه هوش مصنوعی azsoftir  آماده انجام پروژه های بهینه سازی شما با استفاده از الگوریتم شاهین هریس می باشد .

چه پروژه هایی توسط سایت azsoftir  با الگوریتم شاهین هریس قابل انجام است ؟

انجام پروژه های بهینه سازی با الگوریتم شاهین هریس
انجام پروژه با الگوریتم شاهین هریس در پایتون
انجام پروژه با الگوریتم شاهین هریس در متلب
پروژه الگوریتم شاهین هریس
انجام پروژه های صنعتی با الگوریتم شاهین هریس

with harris waks optimazation

برای  ثبت سفارش انجام پروژه با الگوریتم شاهین از چه راه هایی باید اقدام کرد ؟
azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

برای ثبت سفارش می توانید از طریق ایمیل ادرس [e-mail] یا شماره موبایل [phone] پروژه خود را ثبت کنید .

چرا باید سفارشات انجام پروژه با الگوریتم شاهین را به سایت azsoftir  سپرد ؟

با توجه سابقه پیاده سازی پروژه های الگوریتم شاهین  هریس،کیفیت ودرسی کار شما را تضمین می کند.

کیفیت وتمیزی کد برنامه نویسی شده توسط سایت azsoftir  چگونه خواهد بود ؟

با توجه به سابقه چندین ساله سایت azsoftir  در انجام پروژه های مهندسی و هوش مصنوعی کیفیت انجام پروژه با الگوریتم شاهین را تضمین می کند .

شروع وتحویل انجام پروژه با الگوریتم شاهین چگونه خواهد بود ؟

بر اساس هزینه توافقی که بستگی به پیچیدگی پروژه شما دارد ،برای شروع کار نصف هزینه رو واریز کنید ،بعد از اتمام  کار دمویی جهت اطممینان شما ارسال خواهد شد ،بعد از اطمینان از درستی پروژه ،الباقی رو واریز خواهید تا ارسال شود .

پشتیبانی از پروژه های انجام با الگوریتم هریس چگونه خواهد بود ؟

بعد از تحویل به مدت 24 ساعت در صورت وجود هر مشکلی در پروژه شاهین هریس ،کد مورد نظر شما اصلاح وتغییر خواهد کرد .به مدت یک هفته هر سوالی داشته باشید ،پاسخ خواهیم داد .

what-alghorithm-waks-harris-optimazation

تاریخچه الگوریتم شاهین هریسی

الگوریتم شاهین هریسی یک الگوریتم بهینه‌سازی جهت‌گیری شده است که برای حل مسائل بهینه‌سازی محدوده‌مبنا به کار می‌رود. این الگوریتم در سال ۱۹۹۶ توسط دکتر شاهین هریسی (Shahin Hesary) از دانشگاه صنعتی شریف اختراع شد.

به طور خلاصه، الگوریتم شاهین هریسی یک الگوریتم تکاملی است که با ترکیب عملیات تکاملی، عملیات محلی و روش‌های تولید تصادفی، به دنبال بهینه‌سازی یک مسئله می‌گردد. الگوریتم شاهین هریسی به دلایل زیر قابل توجیه استفاده است:

به دلیل اینکه با ترکیب روش‌های متفاوت بهینه‌سازی، احتمال دستیابی به جواب بهینه افزایش می‌یابد.

به دلیل اینکه الگوریتم شاهین هریسی به دنبال جواب بهینه در محدوده‌مبنا است، از پیچیدگی‌های مرتبط با مسائل بی‌محدوده مانند رفتار آشفته و گرادیان صفر جلوگیری می‌کند.

الگوریتم شاهین هریسی به دلیل استفاده از روش‌های تصادفی، در مقابل گیر کردن در مینیمم محلی مقاومت بیشتری دارد.

الگوریتم شاهین هریسی در سال‌های اخیر برای حل مسائل بهینه‌سازی در مختلف زمینه‌ها مورد استفاده قرار گرفته است.

الگوریتم شاهین هریسی بر اساس فرایندهای تکاملی و الهام گرفته از روش‌های طبیعی مانند رفتار جمعی حیوانات و گیاهان، طوفان‌ها و رفتار متقابل میان آن‌ها، طراحی شده است. این الگوریتم از عملکرد جمعیت در جستجوی بهینه برای حل مسائل پیچیده استفاده می‌کند.

الگوریتم شاهین هریسی شامل مراحل زیر است:

مقداردهی اولیه: جمعیتی از نقاط تولید تصادفی در فضای جستجو تولید می‌شود. این نقاط به عنوان افراد جمعیت در نظر گرفته می‌شوند.

ارزیابی: هر عضو جمعیت بر اساس هدف مورد نظر مسئله ارزیابی می‌شود و مقدار مناسبی به آن اختصاص داده می‌شود.

انتخاب: عضوی از جمعیت با احتمال برابر با ارزش بالاتر برای زندگی و تولید نسل بعدی انتخاب می‌شود.

تولید نسل بعدی: با استفاده از عملیات تکاملی مانند ترکیب، جهش و تطبیق، نسل بعدی از جمعیت تولید می‌شود.

همگرایی: عضوی با مقدار مناسب به عنوان جواب بهینه در نظر گرفته می‌شود. در صورت رسیدن به شرایط توقف مورد نظر، الگوریتم پایان می‌یابد. در غیر این صورت، به مرحله ۳ برگشته و فرآیند تکرار می‌شود.

الگوریتم شاهین هریسی به دلیل سادگی پیاده‌سازی، قابلیت تطبیق با مسائل پیچیده، عملکرد خوب در حل مسائل و توانایی کاهش زمان محاسبه، در بسیاری از حوزه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.
azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir

لیست کاربرد های ال

انجام پروژهای الگوریتم علف های هرز

الگوریتم علف های هرز مهاجم، بر اساس تئوری انتخاب R و K عمل میکند. علف های مصنوعی یا همان راه حل ها، در شروع الگوریتم از سیاست انتخاب R استفاده میکنند و به تدریج استراتژی خود را به استراتژی انتخاب K تغییر میدهند.

 

در آغاز  برخی از جنبه های زیست شناسی و محیط زیست علف های هرز را مروز خواهیم کرد.

علف هرز چیست و چه اهمیتی دارد؟

یک گیاه را علف هرز می نامند  اگر در هر منطقه جغرافیایی مشخص، جمعیت آنها مستقل از اینکه بشر چگونه برای ریشه کن کردن آنها تلاش کرده باشد افزایش می یابد و گسترش پیدا میکنند.جالبترین ویژگی علف های هرز که در حال حاضر به یک باور رایج در زراعت تبدیل شده است این است که “علف های هرز همیشه برنده اند”.

 

در ادامه در فایل آموزشی الگوریتم علف های هرز مهاجم iwo ، که برای شما آماده کرده ایم موارد زیر نیز بحث شده است:

– شبیه سازی رفتار علف های هرز

– مراحل اجرای الگوریتم بهینه سازی علف های هرز

– جزییات گام های الگوریتم بهینه سازی علف هرز

– اجزا و پارامترهای الگوریتم بهینه سازی علف هرز

– فلوچارت الگوریتم علف های هرز

– شبه کد الگوریتم علف های هرز

فلوچارت الگوریتم علف های هرز

فلوچارت الگوریتم علف های هرز
پیاده سازی گام به گام الگوریتم بهینه سازی علف های هرز در محیط متلب :

پس از تشریح مفاهیم الگوریتم علف های هرز مهاجم iwo ، این الگوریتم را در نرم افزار متلب پیاده سازی کرده ایم و به همراه کد متلب الگوریتم علف های هرز یک فایل شامل توضیحات همه مراحل کد برای شما آماده کرده ایم تا به فهم لازم از کد برسید و بتوانید در صورت نیاز کد را برای حل مسائل خود تغییر دهید.

 
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

جهت دریافت فایل متنی آموزش الگوریتم علف های هرز، و کد متلب الگوریتم علف های هرز، اقدام کنید

این بسته آموزشی (الگوریتم علف های هرز مهاجم iwo) را تنها با هزینه 5 هزارتومان دریافت کنید.
id=”120″

 

جهت دریافت فایل توضیحات خط به خط کد الگوریتم علف های هرز از لینک زیر اقدام فرمایید

لینک به زودی فعال خواهد شد.

 

جهت انجام پروژه و حل مسائل مختلف با الگوریتم علف های هرز ، و انجام کد نویسی های مختلف با الگوریتم علف های هرز با ما تماس بگیرید.


ایمیل : matlab
انجام پروژه های بهینه سازی با استفاده از علف های هرز

گروه هوش مصنوعی آماده انجام پروژه های بهینه سازی با استفاده از الگوریتم علف های هرز می باشد ،برای ثبت سفارش خود می توانید از طریق شماره تماس [phone] یا ایمیل آدرس [e-mail]  ثبت کنید .

چه خدماتی در زمینه الگوریتم علف های هرز سایت ای زد سافت ارائه می دهد ؟

انجام پروژه های بهینه سازی با الگوریتم علف های هرز

انجام پروژه های با الگوریتم IWO

پروژه های بهینه سازی علف های هرز IWO

تاریخچه الگوریتم بهینه سازی علف های هرز

what alghorithm weed

تاریخچه الگوریتم بهینه سازی علف های هرز

الگوریتم‌های بهینه‌سازی علف‌های هرز یکی از موضوعات مهم در زمینه کنترل علف‌های هرز در کشاورزی است. این الگوریتم‌ها برای تعیین بهترین روش‌ها و استراتژی‌ها برای کنترل و مدیریت علف‌های هرز در مزارع و باغ‌ها استفاده می‌شوند.

تاریخچه الگوریتم‌های بهینه‌سازی علف‌های هرز به سال‌های پیش از این برمی‌گردد. در دهه ۱۹۶۰، با پیدایش شیمیایی‌های جدید برای کنترل علف‌های هرز، نیاز به تعیین بهترین زمان و روش‌های استفاده از این شیمیایی‌ها به وجود آمد. در ابتدا، این تصمیمات به صورت تجربی و تجربیات کشاورزان اتخاذ می‌شد. اما در اواخر دهه ۱۹۶۰ و اوایل دهه ۱۹۷۰، با پیشرفت در زمینه رایانه و ریاضیات، الگوریتم‌های بهینه‌سازی علف‌های هرز توسعه یافتند.

یکی از اولین الگوریتم‌های بهینه‌سازی علف‌های هرز الگوریتم دوزدهگانه (Algorithm 12) است که در سال ۱۹۶۷ توسط دکتر جان ریلی ابداع شد. این الگوریتم بر اساس مدل رشد علف‌های هرز و تأثیر عوامل مختلف محیطی بر رشد آن‌ها توسعه یافت. الگوریتم دوزدهگانه مبتنی بر روش‌های ریاضی و آماری بود و برای تعیین بهترین زمان و روش استفاده از شیمیایی‌ها برای کنترل علف‌های هرز استفاده می‌شد.

از آن زمان به بعد، الگوریتم‌های بهینه‌سازی علف‌های هرز به طور مداوم توسعه یافتند. روش‌های مبتنی بر الگوریتم‌های ژنتیک، الگوریتم‌های تکاملی، الگوریتم‌های شبیه‌سازی تبرید و سایر روش‌های بهینه‌سازی نیز در این زمینه مورد استفاده قرار گرفتند. این الگوریتم‌ها با استفاده از مدل‌های ریاضی و شبیه‌سازی‌های کامپیوتری، بهترین استراتژی‌ها و زمان‌ها برای کنترل علف‌های هرز را تعیین می‌کنند.

استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی علف‌های هرز در کشاورزی مزایای زیادی دارد. این الگوریتم‌ها به کشاورزان کمک می‌کنند تا منابع خود را بهینه استفاده کنند، هزینه‌ها را کاهش دهند و عملکرد محصولات خود را افزایش دهند. همچنین، استفاده از این الگوریتم‌ها می‌تواند به حفاظت از محیط زیست و کاهش استفاده از شیمیایی‌های ضد علف‌های هرز کمک کند.

الگوریتم‌های بهینه‌سازی علف‌های هرز می‌توانند برای کنترل علف‌های هرز در مزارع و باغ‌ها استفاده شوند. این الگوریتم‌ها با توجه به شرایط محیطی، نوع و شدت علف‌های هرز و انواع شیمیایی‌های ضد علف‌های هرز، بهترین روش‌ها و زمان‌های استفاده از آن‌ها را تعیین می‌کنند.

به طور کلی، الگوریتم‌های بهینه‌سازی علف‌های هرز شامل سه مرحله اصلی هستند:

۱- جمع‌آوری داده‌ها: در این مرحله، داده‌های مربوط به شرایط محیطی، نوع و شدت علف‌های هرز و انواع شیمیایی‌های ضد علف‌های هرز جمع‌آوری می‌شود.

۲- پردازش داده‌ها: در این مرحله، داده‌های جمع‌آوری شده تحلیل و پردازش می‌شوند. این مرحله شامل استفاده از مدل‌های ریاضی و شبیه‌سازی‌های کامپیوتری برای تعیین بهترین روش‌ها و زمان‌ها برای کنترل علف‌های هرز است.

۳- اجرای استراتژی: در این مرحله، استراتژی‌های بهینه تعیین شده توسط الگوریتم به عملیات کشاورزی اعمال می‌شود. این مرحله شامل استفاده از شیمیایی‌های ضد علف‌های هرز، مکانیکی، فیزیکی، بیولوژیکی و سایر روش‌های کنترل علف‌های هرز است.

استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی علف‌های هرز در کشاورزی به دلیل مزایای زیادی که دارد، به طور گسترده‌ای در سراسر جهان مورد استفاده قرار می‌گیرد. با توجه به اینکه علف‌های هرز یکی از مشکلات عمده در کشاورزی است، استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی علف‌های هرز می‌تواند بهبود قابل توجهی در عملکرد محصولات کشاورزی و کاهش هزینه‌های کشاورزی داشته باشد.

کاربرد الگوریتم بهینه سازی علف های هرز در انجام پروژه
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی در مدیریت علف‌های هرز، به منظور کاهش تاثیرات مخرب آن‌ها بر محصولات کشاورزی و بهبود بهره‌وری مزارع، بسیار مفید است. الگوریتم‌های بهینه‌سازی در این حوزه می‌توانند به شکل زیر مورد استفاده قرار بگیرند:

تعیین بهترین زمان و روش استفاده از علف‌کش‌ها: الگوریتم‌های بهینه‌سازی می‌توانند با استفاده از مدل‌های ریاضی و داده‌های جمع‌آوری شده، بهترین زمان و روش استفاده از علف‌کش‌ها را تعیین کنند. این الگوریتم‌ها با در نظر گرفتن عوامل مختلف مانند نوع علف، شرایط جوی، نوع خاک و … می‌توانند بهترین زمان و روش‌های کنترل علف‌های هرز را پیشنهاد دهند.

بهینه‌سازی توزیع منابع: الگوریتم‌های بهینه‌سازی می‌توانند در توزیع منابع مختلف مورد استفاده در کنترل علف‌های هرز به صورت بهینه کمک کنند. این الگوریتم‌ها با در نظر گرفتن محدودیت‌های مربوط به منابع مانند زمان، نیروی انسانی، مصرف آب و … می‌توانند بهینه‌ترین توزیع منابع را برای کنترل علف‌های هرز در مزارع تعیین کنند.

بهینه‌سازی استراتژی کنترل علف‌های هرز: الگوریتم‌های بهینه‌سازی می‌توانند در تعیین استراتژی‌های بهینه برای کنترل علف‌های هرز مورد استفاده قرار بگیرند. این الگوریتم‌ها با در نظر گرفتن عوامل متغیر مانند نوع علف، شرایط محیطی، مقاومت علف‌های هرز به علف‌کش‌ها و … می‌توانند استراتژی‌های بهینه‌ای را برای کنترل علف‌های هرز در نظر بگیرند.

با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی در مدیریت علف‌های هرز، می‌توان بهبود بهره‌وری مزارع، کاهش هزینه‌ها و تاثیرات مخرب علف‌های هرز را به حداقل رساند. البته در اجرای این الگوریتم‌ها، نیاز به داده‌های دقیق و دانش مناسب در زمینه مدیریت علف‌های هرز و شرایط محیطی است.

در ادامه، می‌توان به برخی دیگر از مزایای استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی در مدیریت علف‌های هرز اشاره کرد:

کاهش مصرف علف‌کش: با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی، می‌توان به صورت بهینه از علف‌کش‌ها استفاده کرد و مصرف آن‌ها را به حداقل رساند. این کار هم به صرفه‌جویی در هزینه‌ها و هم به کاهش تاثیرات مخرب علف‌کش‌ها بر محیط زیست کمک می‌کند.

افزایش بهره‌وری خاک: علف‌های هرز می‌توانند باعث کاهش بهره‌وری خاک شوند. با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی، می‌توان به صورت بهینه از روش‌های کنترل علف‌های هرز استفاده کرد و سبب افزایش بهره‌وری خاک شد.

کاهش تاثیرات منفی بر محصولات کشاورزی: علف‌های هرز می‌توانند باعث کاهش عملکرد محصولات کشاورزی شوند. با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی، می‌توان به صورت بهینه از روش‌های کنترل علف‌های هرز استفاده کرد و سبب بهبود عملکرد محصولات کشاورزی شد.

پیش‌بینی وقوع علف‌های هرز: با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی و مدل‌های پیش‌بینی، می‌توان به صورت دقیق و به موقع وقوع علف‌های هرز را پیش‌بینی کرد و از این طریق در نظارت و کنترل آن‌ها موفقیت بیشتری داشت.

به طور کلی، استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی در مدیریت علف‌های هرز، می‌تواند بهبود چشمگیری در عملکرد مزارع و کاهش تاثیرات مخرب علف‌های هرز داشته باشد. با این حال، برای استفاده موفق از این الگوریتم‌ها، نیاز به دانش و تجربه کافی در زمینه مدیریت علف‌های هرز و الگوریتم‌های بهینه‌سازی است.

detials alghorithm weed
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

مدل سازی ریاضی الگوریتم علف های هرز انجام پروژه

مدل سازی ریاضی الگوریتم کنترل علف های هرز یک روش استفاده از مفاهیم و تکنیک های ریاضی برای مدل کردن و بهینه سازی فرآیند کنترل علف های هرز در مزارع و باغات است. این الگوریتم ها با استفاده از متغیرها، قیدها و تابع هدف، دستورالعمل هایی را برای کشاورزان و متخصصان کشاورزی ارائه می دهند تا بهترین راهکارها را برای کنترل علف های هرز در محیط های کشاورزی ارائه دهند.

برای مدل سازی ریاضی الگوریتم کنترل علف های هرز، ابتدا باید متغیرها و پارامترهای مهم در فرآیند کنترل علف های هرز را شناسایی کنیم. این متغیرها می توانند شامل نوع علف هرز، ترکیبات شیمیایی کنترل کننده، زمان و شدت کاربرد کنترل کننده و … باشند.

سپس باید توابع هدف و قیدها را تعریف کنیم. تابع هدف معیاری است که نشان می دهد چه هدفی در کنترل علف های هرز داریم. مثلاً می تواند حداقل کردن جمعیت علف هرز، حداکثر سود حاصل از محصولات کشاورزی یا تعادل بین کنترل علف هرز و حفظ محیط زیست باشد. قیدها نیز محدودیت هایی هستند که باید در فرآیند کنترل علف هرز رعایت شوند، مانند محدودیت هزینه، محدودیت زمانی و محدودیت استفاده از مواد شیمیایی.

با تعریف متغیرها، توابع هدف و قیدها، می توان الگوریتم های بهینه سازی ریاضی مانند برنامه ریزی خطی، برنامه ریزی غیرخطی، برنامه ریزی عدد صحیح و یا الگوریتم های تکاملی مانند الگوریتم ژنتیک را برای حل مسئله کنترل علف های هرز استفاده کرد.

با اجرای الگوریتم ها و بهینه سازی فرآیند کنترل علف های هرز، می توان به راهکارهای بهینه برای کشاورزان و متخصصان کشاورزی در مورد کنترل علف های هرز در مزارع و باغات دست یافت. این راهکارها می توانند بهبود عملکرد کشاورزی، کاهش هزینه ها و حفظ محیط زیست را هدف قرار دهند.
برای ادامه مدل سازی ریاضی الگوریتم کنترل علف های هرز، می توان از روش های مختلفی استفاده کرد. به عنوان مثال، می توان از روش‌های برنامه‌ریزی خطی و غیرخطی استفاده کرد. در برنامه‌ریزی خطی، توابع هدف و قیدها به صورت خطی تعریف می‌شوند و می‌توان از روش‌های بهینه‌سازی خطی مانند روش سیمپلکس استفاده کرد. در برنامه‌ریزی غیرخطی، توابع هدف و قیدها ممکن است غیرخطی باشند و می‌توان از روش‌های بهینه‌سازی غیرخطی مانند روش نقطه ثابت، روش گرادیان، روش لاگرانژ و روش‌های تکاملی مانند الگوریتم ژنتیک استفاده کرد.

با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی، می توان بهترین راهکارهای کنترل علف های هرز را پیدا کرد. این راهکارها ممکن است شامل تعیین بهترین زمان برای کاربرد کنترل کننده، تعیین بهترین دز کنترل کننده، انتخاب بهترین ترکیبات شیمیایی و یا استفاده از روش‌های بیولوژیک باشد. همچنین، می توان با در نظر گرفتن محدودیت های مربوط به هزینه، زمان و محیط زیست، بهترین راهکارهای کنترل علف های هرز را تعیین کرد.

در این مدل سازی، می توان از داده های موجود در مورد انواع علف هرز، مقاومت آنها به کنترل کننده ها، تاثیرات کنترل کننده ها بر روی محصولات کشاورزی و سایر اطلاعات مرتبط استفاده کرد. این اطلاعات می توانند از منابع مختلفی مانند تحقیقات علمی، آزمایشگاه ها و داده های کشاورزی جمع آوری شوند.

با استفاده از مدل سازی ریاضی الگوریتم کنترل علف های هرز، می توان بهبود قابل توجهی در کنترل علف های هرز در مزارع و باغات دست یافت. این بهینه سازی می تواند منجر به افزایش بهره وری کشاورزی، کاهش هزینه ها و استفاده بهینه از منابع طبیعی شود. همچنین، با حفظ محیط زیست و کاهش استفاده از مواد شیمیایی، می توان به تولید محصولات کشاورزی سالم و پایدار نیز کمک کرد.
الگوریتم علف های هرز IWO در نرم افزار متلب با کامنت گذاری کدها

    جمعه ۲۱ آبان ۱۳۹۵ بازدید ۷۴۵ نفر نوآوران گرمی
    1 امتیاز2 امتیاز3 امتیاز4 امتیاز5 امتیاز (84 امتیاز از 17 رای)

ab-iwo_17632 الگوریتم علف های هرز IWO در نرم افزار متلب با کامنت گذاری کدها
پیاده سازی الگوریتم علف های هرز IWO با نرم افزار MATLAB

الگوریتم علف های هرز IWO با نرم افزار MATLAB را به همراه کامنت گذاری کدها آماده کرده ایم که یک الگوریتم فرا ابتکاری قدرتمند با الهام از تکثیر و رشد علف های هرز در طبیعت است. الگوریتم IWO اولین بار از سوی لوکاس و محرابیان در سال ۲۰۰۶ در مقاله ای با عنوان A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization معرفی شد.
الگوریتم علف های هرز IWO:

علف های هرز گیاهانی هستند که رشد تهاجمی آنها یک تهدید جدی در کشاورزی است. علف های هرز از نظر رشد بسیار قوی بوده و در محیط زیست با تغییرات سازگاری دارند. از این رو، ثبت خاصیت آنها باعث بوجود آمده یک الگوریتم بهینه سازی قدرتمند می شود که آن را الگوریتم IWO یا بهینه سازی علف های تهاجمی می نامیم. بوسیله مجموعه ای از توابع چند بعدی معیار، بهره وری و اثر بخشی و همینطور امکان سنجی الگوریتم IWO با جزئیات تست و آنالیز شده است.

توضیحات بیشتر و مشاهده فیلم اجرایی از پیاده سازی الگوریتم علف های هرز IWO با MATLAB در ادامه مطلب.
مقایسه الگوریتم IWO با دیگر الگوریتم های هوشمند:

در مقاله ای که برای الگوریتم علف های هرز IWO ارائه شده است، نویسنده (لوکاس و محرابیان در سال ۲۰۰۶) در شبیه سازی آن را با دیگر الگوریتم های تکاملی یا فرا ابتکاری نظیر الگوریتم ژنتیک (Genetic algorithm – GA)، ممتیک (Memetic Algorithms – MA)، بهینه سازی ازدحام ذرات (Particle swarm optimization – PSO) و الگوریتم جهش قورباغه (Shuffled Frog Leaping Algorithm – SFLA) مقایسه کرده است که می توانید با مراجعه به مقاله نتایج آن را مشاهده نمائید.

الگوریتم IWO به منظور یافتن یک راه حل برای یک مسئله مهندسی نیز مورد استفاده قرار گرفته می شود و یک بهینه سازی، پیکربندی و کنترلر قوی می باشد. نتایج به دست آمده از شبیه سازی مقاله این الگوریتم نشان می دهد که IWO بهتر از نتایج حاصل از روش های دیگر است. بنابراین عملکرد الگوریتم علف های هرز IWO برای تمام توابع آزمون مطلوب بوده است.
Improved Invasive weed optimization Algorithm (IWO) Based on Chaos Theory for Optimal design of PID controller

شبیه­ سازی الگوریتم بهینه­ سازی علف­های هرز مهاجم بهبود یافته بر اساس تئوری آشوب برای طراحی کنترل­کننده PID بهینه

دارای شبیه سازی در محیط ام فایل متلب است.
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

دارای گزارش ورد 45 صفحه ای و همچنین ویدیو نحوه اجرای برنامه متلب است.

 
توضیحات پروژه

در اینجا توضیحاتی از پروژه قرار داده شده. با خرید این محصول فایل های شبیه سازی و گزارش کامل را دریافت خواهید نمود.

شبیه سازی در 6 پوشه مجزا انجام شده است. مطابق شکل 3 مقاله برای تابع sphere , تابع Rastrigin , تابع Griewank و در بخش D مقاله برای تابع EF10  و بخش E مقاله برای تابع EASOM و در بخش 5 مقاله بهینه سازی کنترلر PID قرار گرفته است.

در هر پوشه IWO ساده, IWO بهبود یافته, IWO آشوب , IWO آشوب بهبود یافته وجود دارد. همچنین امکان مقایسه این روش ها با هم نیز وجود دارد.

در فایل گزارش این پروژه کد متلب کامل توضیح داده شده است.


مقدمه:
آموزش الگوریتم علف های هرز
,
الگوریتم بهینه سازی Invasive Weed Optimization
,
الگوریتم بهینه سازی iwo
,
الگوریتم بهینه سازی علف های هرز
,
الگوریتم علف های هرز مهاجم iwo
,
اموزش الگوریتم علف هرز
,
کد متلب الگوریتم IWO
,
کد متلب الگوریتم علف های هرز
,
کد متلب الگوریتم علف های هرز مهاجم
,
کد متلب الگوریتم علف هرز

[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری

هزینه پروژه الگوریتم گرگ خاکستری در متلب پروژه به صورت مناقصه ای اعلام میشود و از میان مجموعه پیشنهادات کمترین قیمت به کاربران اعلام میشود مشتری در تمامی مراحل انجام کار از طریق موسسه با مجری در ارتباط خواهد بود و پاسخ همه سوالات خود را دریافت خواهد کرد.

 
الگوریتم گرگ خاکستری چیست ؟

الگوریتم گرگ خاکستری یا GWO یک الگوریتم بهینه سازی می باشد که از رفتار نوعی گرگ ، بنام گرگ خاکستری الهام گرفته شده است.الگوریتم گرگ خاکستری بر اساس جستجو ، رفتار شکار و سلسله‌مراتب اجتماعی گرگ‌های خاکستری ارائه‌شده است.در این الگوریتم چهار نوع گرگ خاکستری مانند آلفا ، بتا ، دلتا و امگا برای شبیه سازی سلسله مراتب رهبری استفاده می شوند.با توجه به تصادفی بودن و توجه به عملیات جستجوی جهانی و محلی ، استفاده از الگوریتم گرگ خاکستری راحت و کارا است و سریع‌تر همگرا می‌شود. همچنین ثابت‌شده است که الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری کارآمدتر از الگوریتم PSO و بسیاری از الگوریتم‌های بهینه‌سازی است .

الگوریتم گرگ خاکستری یک الگوریتم بهینه‌سازی است که برای حل مسائل بهینه‌سازی و پیش‌بینی استفاده می‌شود. این الگوریتم بر اساس رفتار گروهی گرگ‌ها در جستجوی غذا و شکار، طراحی شده است. در این الگوریتم، گروهی از گرگ‌ها به صورت تصادفی در فضای جستجو قرار می‌گیرند و با حرکت در جستجوی بهترین راه حل، بهینه‌سازی را انجام می‌دهند. هر گرگ با توجه به فاصله خود از هدف، سرعت حرکت و جهت حرکت خود را تغییر می‌دهد تا به بهترین راه‌حل برسد. الگوریتم گرگ خاکستری به دلیل سادگی و کارآیی بالایش، در بسیاری از مسائل بهینه‌سازی و پیش‌بینی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم به عنوان یک روش بهینه‌سازی مسائل پیچیده، در زمینه‌های مختلفی مانند مهندسی، علوم کامپیوتر و مدیریت استفاده می‌شود. با توجه به کارآیی بالای الگوریتم گرگ خاکستری در حل مسائل بهینه‌سازی، استفاده از آن در صنایع مختلف بسیار ضروری است. این الگوریتم می‌تواند به عنوان یک روش سریع و دقیق در تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی نتایج در صنایع مختلف از جمله صنایع مالی، تولید، حمل و نقل و … مورد استفاده قرار گیرد. این الگوریتم بر اساس ایده زندگی طبیعی گرگهای خاکستری بوده است. گرگ خاکستری در کنار هم زندگی می‌کنند. به صورت گروهی شکار می‌کنند. الگوریتم گرگ خاکستری Grey Wolf Optimizer یا به اختصار GWO یک الگوریتم فراکتشافی یا الگوریتم بهینه سازی بر اساس رفتار و شیوه شکار گرگ های خاکستری است. این الگوریتم مبتنی بر جمعیت بوده، فرایند ساده ای دارد و به سادگی قابلیت تعمیم به مسائل با ابعاد بزرگ را دارد.

 

ما چه نوع پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری رو میتوانیم انجام بدهیم ؟

انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری داده کاوی

انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری فرا ابتکاری

انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری تکاملی

انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری با متلب

انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری با پایتون

 
انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری

 
ضرورت استفاده از نرم افزار متلب در پیاده سازی الگوریتم گرگ خاکستری

امروزه الگوریتم های تکاملی کاربردهای فراوانی در حوزه های مختلف برای بهینه سازی پیدا کرده اند این الگوریتم وظیفه بهینه سازی و همچنین ارائه جوابی مطلوب برای ارائه بهتر عملکرد سیستم ارائه میدهند یکی ازز الگوریتم بسیار کاربردی در این زمینه گرگ خاکستری می باشد این الگوریتم از روش تجمع گرگ ها و نحوه برقراری ارتباط میان آنها برای پیاده سازی استفاده میکند این الگوریتم ها برای پیاده سازی نیاز به استفاده نرم افزارهای تخصصی دارند که متلب از بهترین آنهاست این نرم افزار با داشتن جعبه ابزار کاربردی پروژه های الگوریتم تکامی توانایی دارد انجام پروژه ها در این حوزه را در محیط خود با بهترین شکل ممکن آنالیز ، تحلیل نماید.

 
اهمیت الگوریتم گرگ خاکستری در چیست؟

الگوریتم گرگ خاکستری یکی از روش­های هوش جمعی فرا ابتکاری است. این روش به دلیل ویژگی­های تاثیرگذارش نسبت به سایر روش های هوش جمعی به صورت گسترده ای برای بازه وسیعی از مسائل بهینه سازی مورد استفاده قرار گرفته است.این روش پارامترهای کمی دارد و در جستجوی آغازین به هیچ استخراج اطلاعاتی نیاز ندارد. الگوریتم گرگ خاکستری همچنین آسان، برای استفاده ساده، انعطاف پذیر و دارای توانایی ویژه در ایجاد توازن بین اکتشاف و استخراج در حین جستجو است که به همگرایی مناسب منجر می گردد. بنابراین GWO اخیرا در زمان کوتاه توجه زیاد پژوهشگران از حوزه های مختلف را بدست آورده است.

 
پایاپروژه چه پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری را میتواند انجام دهد؟

    نجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری داده کاوی
    انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری تکاملی
    انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری فرا ابتکاری
    انجام پروژه های کمک درسی GWO
    هزینه مناسب انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری

مختصری درباره الگوریتم گرگ خاکستری

 تمرکز بر روی سازمان های طبیعی و نظم حاکم بر جهان منجر به پیدایش الگوریتم های بسیاری برای حل مسائل شده است. الگوریتم گرگ خاکستری یا GWO از جمله آنهاست. این الگوریتم مانند تجمع ذرات در دسته الگوریتم های هوش جمعی و ابتکاری قرار دارد و بر اساس زندگی دسته جمعی گرگ های خاکستری تدوین شده است. زندگی این دسته از حیوانات به صورت جمعی است و نظم سختی بر آن حاکم است.

جالب است بدانید این الگوریتم توسط یک گروه ایرانی (میرجلیلی و همکاران) از دانشگاه شهید بهشتی در سال 2014 ارائه شده است، اما به دلیل کارایی بالا در حل مسائل بهینه سازی خیلی زود توانست در کل دنیا مطرح شود. امروزه پروژه های الگوریتم خاکستری بخش قابل توجهی از مسائل بهینه سازی را به خود اختصاص داده اند.

الگوریتم گرگ خاکستری به صورت سلسله مراتبی است و از رفتار این دسته از حیوانات هنگام شکار الهام گرفته شده است. در زندگی گروهی گرگ های خاکستری تمامی جایگاه ها کاملا مشخص است. یعنی رهبر گروه، جانشینش و سایر اعضا دقیقا به موقعیت خود واقف هستند. نظم فوق العاده و شیوه ی جالبی که این گرگ ها در شکار کردن به کار می برند آنقدر محکم است که مبنای ایجاد یک الگوریتم شده است.
کاربرد الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری

الگوریتم بهینه سازی گرگ خاکستری یا GWO همانند الگوریتم های ابتکاری، فرا ابتکاری و ژنتیک برای حل مسائل بهینه سازی به کار برده می شود، بنابراین در تمامی رشته های فنی، علوم پایه، علوم اقتصادی و … می تواند مورد استفاده قرار گیرد. در حقیقت پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری مربوط به حل مسأله های بهینه سازی هستند و در هر رشته ای ممکن است کاربرد داشته باشند.
خدمات مشابه پایاپروژه در زمینه الگوریتم گرگ خاکستری:

 انجام پروژه های الگوریتم فرا ابتکاری

انجام پروژه های الگوریتم تکاملی

انجام پروژه های الگوریتم ژنتیک با پایتون

انجام پروژه های بهینه سازی با متلب

انجام پروژه های پیاده سازی مقاله با متلب

انجام پروژه های متلب
بهترین موسسه برای ثبت سفارش پروژه الگوریتم گرگ خاکستری

بهترین مرکز برای انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری، اعم از کاری و دانشجویی پایاپروژه است. مهم نیست که پروژه شما با استفاده از چه زبانی نوشته می شود، زیرا متخصصان پایاپروژه دانش کافی در هر زمینه ای دارند. نکته مهم در این موسسه سرعت بالای انجام کار است، بدون آنکه کیفیت فدای سرعت شود.

 [e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

الگوریتم گرگ خاکستری GWO یا Grey Wolf Optimizer ، یک الگوریتم فرا ابتکاری الهام گرفته از طبیعت است که از اساس آن ساختار سلسله مراتبی و رفتار اجتماعی گرگ ها در زمان شکار می باشد. الگوریتم GWO مبتنی بر جمعیت است و فرایند ساده ای را در تنظیمات دارد و به راحتی قابلیت تعمیم به مسائل با ابعاد بزرگ را داراست. در سایت کافه پروژه ده ها مجری موفق در حوزه الگوریتم گرگ خاکستری مشغول به فعالیت هستند که میتوانید از توانایی و تجربه آنها در پروژه های خود کمک بگیرید.
خدمات مشابه همیارپروژه:

انجام پروژه هوش مصنوعی

انجام پروژه یادگیری عمیق

انجام پروژه یادگیری ماشین
انجام پروژه پایتون
انجام پروژه های کمک آموزشی الگوریتم گرگ خاکستری:

به دلیل اینکه اکثر پروژه های دریافتی سایت همیار پروژه، پروژه های کمک آموزشی هستند، ما سعی میکنیم پروژه ها را با قیمت مناسب و به همراه گزارش و آموزش به شما ارائه دهیم تا بتواند آن را یاد بگیرد و ارائه دهد. حتی اگر شما درخواست فیلم آموزشی بدهد، برای او فیلمی آموزشی از نحوه اجرای پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری ارائه خواهیم داد.

انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستریانجام پروژه پایانی الگوریتم گرگ خاکستری:

انجام پروژه پایانی الگوریتم گرگ خاکستری از جمله مهمترین وظایف شما در مقاطع تحصیلات تکمیلی می باشد. گروه همیارپروژه با داشتن متخصصین و اساتیدی مجرب در زمینه انجام پروژه پایانی ، از شروع کار ، همراه شما عزیزان می باشد و کار را مرحله به مرحله به شما تحویل می دهد و بعداز تایید هر مرحله سراغ مرحله بعدی خواهد رفتودر طول انجام پروژه اگر اصلاحی نیاز باشد با درخواست کارفرما انجام خواهد شد.
چرا پروژه الگوریتم گرگ خاکستری خود را به همیارپروژه بسپاریم ؟

گروه همیارپروژه با داشتن تجربه ای ۱۰ ساله در انجام پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری و داشتن متخصصینی از بهترین دانشگاه های کشور و انجام صدها پروژه کوچک و بزرگ مطمئن ترین گزینه برای سفارش پروژه الگوریتم گرگ خاکستری شما عزیزان می باشد. همیارپروژه با دارا بودن نماد اعتماد الکترونیک و همچنین ثبت شده در ستاد ساماندهی سایتهای اینترنتی کشور مجوز فعالیت خود را بصورت قانونی کسب نموده و خیال شما را از بابت اطمینان و اعتماد راحت کرده است.
زمان و کیفیت انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری به چه صورت خواهد بود؟

انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری در همیارپروژه طبق زمان درخواستی مشتری تنظیم میگردد، اما سعی می شود که در کمترین زمان ممکن تحویل داده شود.زمان پروژه در قیمت هی آن تاثیرگذار است.پس کارفرمای محترم باید حداکثر زمان پروژه خود را اعلام نماید تا بهترین قیمت به او پیشنهاد شود.
قیمت سفارش انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری چقدر است و چگونه تعیین می شود ؟

همیارپروژه یک وب سایت مناقصه ای است.یعنی با داشتن صدها مجری متخصص برای سفارش پروژه الگوریتم گرگ خاکستری بهترین قیمت را بر اساس رزومه مجری و زمان پروژه برای کارفرمای گرامی انتخاب می کند و درصورت موافقت هزینه توسط کارفرما پروژه را به مجری می سپارد و آن را مدیریت می کند تا رضایت مشتری عزیز را کسب نماید.
انتخاب بهترین محقق برای پروژه الگوریتم گرگ خاکستری:

مهمترین بخش سفارش پروژه الگوریتم گرگ خاکستری شما انتخاب یک برنامه نویسی کاربلد و حرفه ای الگوریتم گرگ خاکستری با توجه موضوع و شرایط پروژه شما می باشد.ما به دلیل داشتن صدها مجری متخصص الگوریتم گرگ خاکستری در مباحث و رشته های مختلف و همچنین تجربه چندین ساله کار با برنامه نویسان و مجریان الگوریتم گرگ خاکستری می دانیم که پروژه شما را کدام محقق قادر به انجام آن است و نیازی به آزمون و خطای انجام پروژه توسط سایر محققین نیست.پس مطمئن باشید بهترین محقق و در عین حال کمترین قیمت پیشنهادی را برای کارتان درنظر خواهیم گرفت.
تضمین پشتیبانی بعد از انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری:

گروه همیارپروژه با داشتن سابقه ای چندین ساله در انجام الگوریتم گرگ خاکستری تجربه ای گرانبها از انتظارات و خواسته های کارفرمایان محترم کسب نموده است.یکی از مهمترین این خواسته ها “تضمین پشتیبانی” بعد از انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری است.همیارپروژه بعداز انتخاب بهترین محقق (مجری) برای پروژه الگوریتم گرگ خاکستری پروژه شما را بصورت مرحله به مرحله مدیریت می کند و هر جا که نیاز باشد شما را در جریان کم و کیف و
انجام پروژه های الگوریتم های گرگ خاکستری

گروه هوش مصنوعی azsoftir  اماده پیاده سازی الگوریتم گرگ خاکسری شما با بهترین کیفیت ودر کمترین زمان می باشد .برای ثبت سفارش خود می توانید از طریق ایمیل آدرس azsoftir @gmail.com  یا شماره موبایل [phone] سفارش خود را ثبت کنید .

سایت azsoftir  چه خدماتی را در زمینه انجام پروژه های الگوریتم گرگ های خاکستری انجام می دهد ؟

انجام پروژه های بهینه سازی با استفاده از الگوریتم گرگ های خاکستری

برای ثبت سفارش انجام پروژهای الگوریتم گرگ خاکستری چگونه باید اقدام کرد ؟

برای ثبت سفارش می بایست ابتدا جزئیات دقیق پروژه خود را همراه با فایل های مربوطه به ایمیل آدرس 09367292276 یا ایمیل آدرس [e-mail]

ایمیل کنید .

کیفیت پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری چگونه خواهد بود ؟

تیم azsoftir  با توجه با سابقه چندین ساله ،کیفیت انجام پروژه های شما رو تضمین می کند .

پشتیبانی از پروژه های الگوریتم گرگ خاکستری چگونه خواهد بود ؟
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

بعد از تحویل پروژه های گرگ خاکستری ،به مدت یک هفته پروژه مورد نظر پشتیبانی خواهد شد ،درصورت نیاز به مدت بیست و چهار ساعت هم اصلاح هم خواهد شد .

تحویل پروژه های گرگ خاگستری چگونه خواهد بود؟

بعد از توافق بر روی هزینه انجام پروژه ،ابتدا نصف هزینه را برای شروع واریز خواهید کرد ،بعد از اتمام پروژه ، دمویی جهت اطمینان شما ارسال خواهد شد ،بعد از واریز الباقی ،پروزه رو برایتان ارسال خواهیم کرد .

سرویس هایی که در زمینه پیاده سازی الگوریتم گرگ خاکستری توسط سایت azsoftir  انجام می شود ،بصورت زیر است ؟
پیاده سازی پروژه ها با الگوریتم گرگ خاکستری
انجام پروژه های الگوریتم  گرگ خاکستری با استفاده از الگوریتم تکاملی
انجام پروژه فراابتکاری با استفاده از الگوریتم گرگ خاکستری
انجام پروژه با الگوریتم GWO

do proje alghorithm1

الگوریتم گرگ خاکستری

گرگ خاکستری یک الگوریتم هوش مصنوعی است که برای رده‌بندی و پیش‌بینی داده‌ها استفاده می‌شود. این الگوریتم بر اساس فرضیه گرگ خاکستری طراحی شده است که به این صورت است که در یک جامعه، یک گرگ خاکستری در میان گله گرگ‌های دیگر قرار دارد و با درنظرگرفتن تجربیات خود می‌تواند بهترین تصمیمات را در مورد انتخاب شکار و تغذیه خود بگیرد.

در الگوریتم گرگ خاکستری نیز مانند گرگ خاکستری واحدهای کوچک تشکیل دهنده یک جامعه را یعنی داده‌ها مورد بررسی قرار می‌گیرند و با استفاده از تجربیات و دانش‌های موجود، بهترین تصمیمات برای رده‌بندی و پیش‌بینی داده‌ها گرفته می‌شود. الگوریتم گرگ خاکستری به دلیل قدرت پیش‌بینی و دقت بالا، در بسیاری از حوزه‌های هوش مصنوعی از جمله تحلیل‌های پایداری، تحلیل اعتبارسنجی و تحلیل‌های بازار مورد استفاده قرار می‌گیرد.
الگوریتم گرگ خاکستری اصول عملکردی که برای رده‌بندی داده‌ها استفاده می‌شود، عبارتند از:

پیدا کردن بهترین منبع تغذیه: همانطور که گرگ خاکستری در جامعه خود به دنبال بهترین شکار می‌گردد، در این الگوریتم نیز به دنبال یافتن بهترین منبع و فیچرها برای رده‌بندی داده‌ها هستیم. این به معنی انتخاب ویژگی‌های مهم و معنادار از داده‌ها است.

تصمیم‌گیری جمعی: همانند رفتار گرگ خاکستری که تصمیمات خود را با توجه به تجربیات گروهی می‌گیرد، این الگوریتم نیز با استفاده از روش‌های تصمیم‌گیری گروهی مانند تئوری گروه‌های شکار، تصمیمات بهتری برای رده‌بندی داده‌ها می‌گیرد.

ارتباطات بین داده‌ها: در گرگ خاکستری، ارتباطات و تعاملات بین گرگ‌ها در جامعه بسیار مهم است. در الگوریتم گرگ خاکستری نیز به این نکته توجه می‌شود که داده‌ها با هم ارتباط داشته باشند و اطلاعات را با یکدیگر به اشتراک بگذارند.

الگوریتم گرگ خاکستری قابلیت استفاده در بسیاری از مسائل پیچیده رده‌بندی و پیش‌بینی داده‌ها را دارد. با توجه به مزایا و کارآیی آن، این الگوریتم در صنعت، علم و تحقیقات و حوزه هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
با استفاده از الگوریتم گرگ خاکستری، می‌توان به‌طور کلی در موارد زیر استفاده کرد:

پیش‌بینی فروش و بازاریابی: الگوریتم گرگ خاکستری قادر است با تحلیل داده‌های بازار و تاریخچه فروش، پیش‌بینی فروش و نیازمندی‌های آینده را انجام دهد. این مسئله می‌تواند در صنعت و تجارت برای تصمیم‌گیری بهتر در خصوص موجودی، تولید و راهبرد بازاریابی مفید باشد.

تحلیل مالی و اقتصادی: با توجه به قابلیت پیش‌بینی الگوریتم گرگ خاکستری، می‌توان از آن برای تحلیل و پیش‌بینی مسائل مالی و اقتصادی استفاده کرد. مثلاً در تحلیل سرمایه‌گذاری، پیش‌بینی قیمت‌های بازار و تحلیل روند تغییرات اقتصادی مورد استفاده قرار می‌گیرد.

تحلیل هوشمند در علوم طبیعی: الگوریتم گرگ خاکستری می‌تواند در تحلیل داده‌های پیچیده در علوم طبیعی مانند زمین‌شناسی، زیست‌شناسی و هواشناسی مورد استفاده قرار بگیرد. با تحلیل و پیش‌بینی الگوریتم، می‌توان به نتایج مفید در مورد روند تغییرات و پیامدهای طبیعی دست پیدا کرد.
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

تصمیم‌گیری در مسائل پیچیده: الگوریتم گرگ خاکستری می‌تواند در تصمیم‌گیری در مسائل پیچیده و تصمیم‌های استراتژیک مشاوره‌ای مورد استفاده قرار گیرد. با تحلیل و پیش‌بینی داده‌ها، این الگوریتم می‌تواند به تصمیمات بهتری در زمینه استراتژی‌های تجاری، سیاست‌گذاری و مدیریت منابع کمک کند.

استفاده از الگوریتم گرگ خاکستری در این موارد بهبود عملکرد و دقت تصمیم‌گیری را ارتقا می‌دهد و می‌تواند به صورت یک ابزار هوشمند برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی استفاده شود.

کاربرد الگوریتم گرگ خاکستری در انجام پروژه

الگوریتم گرگ خاکستری یک الگوریتم هوش مصنوعی است که برای پیش‌بینی و تحلیل داده‌های پیچیده به کار می‌رود. این الگوریتم می‌تواند در انجام پروژه‌های مختلف در زمینه‌هایی مانند تجارت، مالی، علمی، فنی و مهندسی به کار گرفته شود.

برای مثال، در انجام پروژه در صنعت تولید، الگوریتم گرگ خاکستری می‌تواند برای پیش‌بینی میزان تولید و نیازمندی‌های بازار به کار گرفته شود. با تحلیل داده‌های بازار و تاریخچه فروش، این الگوریتم می‌تواند پیش‌بینی دقیقی از فروش و نیازمندی‌های آینده ارائه دهد و در تصمیم‌گیری در خصوص موجودی، تولید و راهبرد بازاریابی بهترین گزینه را ارائه دهد.

همچنین، در زمینه مالی و اقتصاد نیز الگوریتم گرگ خاکستری قابل استفاده است. این الگوریتم می‌تواند در تحلیل و پیش‌بینی روند تغییرات اقتصادی، پیش‌بینی قیمت‌های بازار، تحلیل سرمایه‌گذاری و تصمیم‌گیری های استراتژیک مورد استفاده قرار گیرد.

علاوه بر این، در علوم طبیعی و فضایی نیز می‌توان از الگوریتم گرگ خاکستری بهره برد. با تحلیل داده‌های پیچیده در زمینه‌هایی مانند زمین‌شناسی، زیست‌شناسی و هواشناسی می‌توان به نتایج مفید در مورد روند تغییرات و پیامدهای طبیعی دست پیدا کرد.

در کل، الگوریتم گرگ خاکستری به عنوان یک ابزار هوشمند برای تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی، در صنعت‌های مختلف و در انجام پروژه‌های مختلف کاربرد دارد.
به علاوه، الگوریتم گرگ خاکستری می‌تواند در حل مسائل بهینه‌سازی نیز مفید باشد. این الگوریتم قادر است به صورت بهینه و سریع به راه‌حل‌هایی برای مسائل پیچیده دست یابد. به عنوان مثال، می‌توان از الگوریتم گرگ خاکستری برای بهینه‌سازی طراحی سیستم‌های مهندسی، بهینه‌سازی توزیع منابع در شبکه‌های انرژی، بهینه‌سازی مدیریت زنجیره تأمین و بهینه‌سازی مسایل برنامه‌ریزی استفاده کرد.

علاوه بر این، الگوریتم گرگ خاکستری در حوزه تصمیم‌گیری هوشمند نیز اهمیت دارد. می‌توان از این الگوریتم برای تصمیم‌گیری در مسائلی که تحت تأثیر عوامل مختلف و پیچیده قرار دارند، استفاده کرد. به عنوان مثال، در تصمیم‌گیری در سیستم‌های حمل و نقل هوشمند، تصمیم‌گیری در سیستم‌های مدیریت ترافیک، تصمیم‌گیری در سیستم‌های انرژی هوشمند و تصمیم‌گیری در سیستم‌های مدیریت شهری می‌توان از الگوریتم گرگ خاکستری بهره برد.

به طور کلی، الگوریتم گرگ خاکستری به دلیل قابلیت‌های پیش‌بینی، تحلیل و بهینه‌سازی که ارائه می‌دهد، در انجام پروژه‌های مختلف در صنایع مختلف بسیار مفید است.

مدل سازی ریاضی الگوریتم گرگ خاکستری

الگوریتم گرگ خاکستری یک الگوریتم بهینه‌سازی است که برای حل مسائل پیچیده و چندمعیاره استفاده می‌شود. این الگوریتم به صورت تکاملی عمل می‌کند و با توجه به شباهت تکامل جمعیت گرگ‌ها به تکامل جمعیت بیولوژیکی، طراحی شده است.

برای مدل سازی ریاضی الگوریتم گرگ خاکستری، می‌توان از فرمولاسیون ریاضیاتی زیر استفاده کرد:

K: تعداد جمعیت گرگ‌ها
a: ضریب تصادفی بین 0 و 1
A: قطب نرمال
C1, C2: ثابت‌های مقداردهی اولیه
Dα, β: ضرایب یکسان، تعداد متغیرها در هر جمعیت
Xij(t): مقدار جمعیت i-ام گرگ j-ام در نسل t
Xp(t): بهترین جمعیت در نسل t
L(t): مجموعه مقادیر تابع هدف در نسل t
f(x): تابع هدف
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

با استفاده از فرمول بالا، می‌توان الگوریتم گرگ خاکستری را ریاضیاتی مدل سازی کرد و با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی ریاضی، پارامترهای بهینه این الگوریتم را به دست آورد.

با توجه به مدل ریاضی الگوریتم گرگ خاکستری، فرایند اجرای الگوریتم به شرح زیر است:

گرگ‌ها به صورت تصادفی از فضای جستجو انتخاب می‌شوند.
نشانی هر گرگ را با Xij(t) نشان می‌دهیم. در ابتدای الگوریتم، مقدار Xij(1) نیز به صورت تصادفی انتخاب می‌شود.
پس از انتخاب گرگ‌ها، محل آن‌ها در فضای جستجو به دانه‌های غذا تبدیل می‌شود.
شکل حرکت گرگ‌ها با استفاده از فرمول زیر نشان داده می‌شود: Xij(t+1) = Xij(t) + a × A × abs(C1×Xp(t) – Xij(t)) × Dα × abs(Xα(t) – Xij(t)) در این فرمول، abs نمایانگر مقدار مطلق است و Xp(t) نشان‌دهنده بهترین جمعیت در نسل t است. همچنین C1 و C2 به ترتیب ثابت‌هایی هستند که از قبل تعیین شده‌اند و ضرایب Dα و Dβ نیز همواره یکسان و برای تمام جمعیت‌ها محاسبه می‌شوند.
پس از حرکت گرگ‌ها، مجموعه مقادیر تابع هدف در نسل t با L(t) نشان داده می‌شود.
پس از به‌دست آوردن مقادیر L(t)، بهترین جمعیت Xp(t+1) با استفاده از فرمول زیر به‌دست می‌آید: Xp(t+1) = Xij(t) (j = argmin{L(t)})
تا هنگامی که شرط توقف مشخص شده برای الگوریتم برآورده نشده باشد، فرایند الگوریتم با مراحل بالا ادامه می‌یابد.

با استفاده از مدل ریاضیاتی و الگوریتمی که برای الگوریتم گرگ خاکستری تعریف شد، می‌توان به صورت کارآمد در بهینه‌سازی مسائل پیچیده مانند تقویت مرزهای کنترل یک پروژه، بهینه‌سازی سیستم‌های کنترلی و … استفاده کرد.

الگوریتم گرگ خاکستری به دلیل سادگی و کارآیی آن در بهینه‌سازی مسائل پیچیده، در زمینه‌های مختلفی مانند مهندسی، مدیریت، علوم اجتماعی و … به کار گرفته شده است. برخی از کاربردهای الگوریتم گرگ خاکستری عبارتند از:

بهینه‌سازی تولید برق با استفاده از چندین منبع انرژی مختلف
بهینه‌سازی طراحی سازه‌ها و سامانه‌های مقاوم در برابر زلزله
بهینه‌سازی تولید و توزیع محصولات در شرایط مختلف بازار
مسائل حمل‌ونقل و تخصیص منابع در سیستم‌های حمل‌ونقل شهری و روستایی
بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و توزیع در شرکت‌های بزرگ صنعتی

در نتیجه، الگوریتم گرگ خاکستری به‌عنوان یکی از روش‌های موثر بهینه‌سازی، برای حل مسائل پیچیده و مهم در بسیاری از حوزه‌های علمی، مورد استفاده قرار می‌گیرد.

what alghortihm wolf gary optimazation
الگوریتم گرگ خاکستری چیست؟
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

الگوریتم گرگ خاکستری GWO یک الگوریتم متاهیورستیک است که از ساختار سلسله مراتبی hieratical و رفتار اجتماعی گرگ های خاکستری در هنگام شکار کردن الهام گرفته است. این الگوریتم مبتنی بر جمعیت بوده، فرآیند ساده ای دارد و به سادگی قابلیت تعمیم به مسائل با ابعاد بزرگ را دارد. گرگ های خاکستری به عنوان شکارچیان راس یا apex در نظر گرفته می شوند، که در بالای هرم زنجیره غذایی هستند. گرگهای خاکستری ترجیح می دهند در یک گروه (دسته) زندگی کنند، هر گروه به طور متوسط 5-12 عضو دارد. همه اعضای این گروه دارای سلسله مراتب تسلط اجتماعی بسیار دقیق هستند و وظایف خاصی دارند. در هر گله از گرگ ها برای شکار کردن ۴ درجه وجود دارد که مانند شکل زیر به صورت یک ساختار هرمی مدل می شود.
از جمله پروژه های قابل انجام در حوزه الگوریتم گرگ خاکستری در خانه پروژه می توان به موارد زیر اشاره نمود :

انحام پروژه کمک آموزشی الگوریتم گرگ خاکستری

انجام پروژه پایانی الگوریتم گرگ خاکستری

انجام پروژه دانشگاهی الگوریتم گرگ خاکستری

انحام پروژه تحقیقاتی الگوریتم گرگ خاکستری

و…
برخی از خدمات دیگر سایت خانه پروژه :

انجام پروژه الگوریتم میگو

سفارش پروژه الگوریتم های هوش جمعی

انجام پروژه بهینه سازی

انجام پروژه هوش مصنوعی
بررسی ، قیمت دهی و زمانبندی انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری در خانه پروژه چگونه است؟

برای سفارش پروژه الگوریتم گرگ خاکستری ابتدا پروژه خود را از طریق تلگرام یا واتساپ شماره 09190974553 ارسال نمایید.بعد از ارسال ، پروژه شما توسط اپراتور سایت ثبت و نهایتا ظرف مدت 3 ساعت بهترین قیمت و مجری برای پروژه با توجه به میزان سختی کار به شما پیشنهاد می شود.زمان انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری نیز توسط کارفرما تعیین میگردد.
مشاهده و دانلود پروژه های آماده الگوریتم گرگ خاکستری :

سایت خانه پروژه بعنوان بزرگترین سایت فروش پروژه های آماده الگوریتم گرگ خاکستری در کشور ، هزاران پروژه آماده الگوریتم گرگ خاکستری جهت دانلود شما عزیزان در سایت قرار داده که می توانید در صفحه پروژه های آماده الگوریتم گرگ خاکستری آنها را مشاهده نمایید.
انتخاب بهترین متخصصان الگوریتم گرگ خاکستری برای پروژه شما :

با توجه به اینکه سایت خانه پروژه به دلیل داشتن تجربه ای چندین ساله با بسیاری از مجریان و متخصصان الگوریتم گرگ خاکستری سر و کار داشته و در انتخاب بهترین مجری الگوریتم گرگ خاکستری برای پروژه تخصصی شما مهارت دارد.همچنین به دلیل وجود پیشنهادهای متعدد برای پروژه الگوریتم گرگ خاکستری شما در سایت قاعدتا بهترین قیمت نیز به شما پیشنهاد میگردد تا هم از نظر هزینه و هم از نظر تخصص خیالتان از بابت انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری تان آسوده گردد.
پشتیبانی بعد از انجام پروژه الگوریتم گرگ خاکستری در خانه پروژه چگونه است؟

یکی از مواردی که کاربران بسیار برروی آن تاکید دارند پشتیبانی پروژه الگوریتم گرگ خاکستری بعداز انجام آن است.این دغدغه به یکی از اولویت های سایت خانه پروژه تبدیل شده و برای رضایت کارفرمایان عزیز قوانینی برای آن وضع شده است.
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

سایت خانه پروژه بعد از تحویل پروژه الگوریتم گرگ خاکستری 72 ساعت فرصت بررسی را برای کارفرمای محترم در نظر میگیرد تا پروژه تحویلی را بررسی نماید و درصورت وجود ایراد و مشکل آن را به سایت اطلاع داده تا رفع ایراد انجام شود.زمان پشتیبانی این پروژه در صورتی که اصلاحات زیاد باشد تمدید میگردد.این زمان برای برخی پروژه ها می تواند با توجه به شرایط پروژه بیشتر گردد
پروژه بهبود الگوریتم گرگ خاکستری با منطق فازی با متلب

گروه متلب پروژه در ادامه پروژه های آماده خود دانلود انجام پروژه پروژه بهبود الگوریتم گرگ خاکستری با منطق فازی با متلب با الگوریتم اسب که توسط اساتید این مجموعه پیاده سازی شده است را با قیمت بسیار مناسب و برای تعدادی محدود برای فروش در اختیار کاربران قرار داده است پروژه انجام شده دارای گزارش کامل در فایل ورد می باشد و طوری تهیه شده است که کاربران پس از دریافت و بررسی آن به صورت کامل در روند انجام پروژه قرار خواهند گرفت.

پروژه آماده متلب در متلب پروژه

برای دریافت پروژه باید چه کاری انجام بدم؟
 و توضیح الگوریتم گرگ خاکستری Grey Wolf Optimizer یا به اختصار GWO پرداخته شده است. این الگوریتم توسط سید علی میرجلیلی (Seyedali Mirjalili) در سال 2014 در مقاله Grey Wolf Optimizer در ژورنال Advances in Engineering Software پایگاه علمی Elsevier ارائه شده است. در ادامه به معرفی نحوه کارکرد و آموزش و فلوچارت این الگوریتم بهینه سازی پرداخته می شود.
فهرست مطالب مخفی
الگوریتم گرگ خاکستری
روش شکار در گرگ های خاکستری
تشریح بهینه ساز گرگ خاکستری GWO
محاصره طعمه توسط گرگ های خاکستری
توضیح مرحله جستجو
ترتیب الگوریتم
شبه کد الگوریتم گرگ خاکستری
فلوچارت الگوریتم گرگ خاکستری
نتیجه گیری
منابع
الگوریتم گرگ خاکستری

الگوریتم گرگ خاکستری GWO یک الگوریتم متاهیورستیک است که از ساختار سلسله مراتبی hieratical و رفتار اجتماعی گرگ های خاکستری در هنگام شکار کردن الهام گرفته است. این الگوریتم مبتنی بر جمعیت بوده، فرآیند ساده ای دارد و به سادگی قابلیت تعمیم به مسائل با ابعاد بزرگ را دارد. گرگ های خاکستری به عنوان شکارچیان راس یا apex در نظر گرفته می شوند، که در بالای هرم زنجیره غذایی هستند. گرگهای خاکستری ترجیح می دهند در یک گروه (دسته) زندگی کنند، هر گروه به طور متوسط 5-12 عضو دارد. همه اعضای این گروه دارای سلسله مراتب تسلط اجتماعی بسیار دقیق هستند و وظایف خاصی دارند. در هر گله از گرگ ها برای شکار کردن ۴ درجه وجود دارد که مانند شکل زیر به صورت یک ساختار هرمی مدل می شود.

سلسله مراتب الگوریتم گرگ خاکستری

    گرگ های رهبر گروه alpha نامیده می شوند که می توانند مذکر یا مونث باشند. این گرگ ها بر گله تسلط دارند
    گرگ های beta: کمک به گرگ های alpha در فرایند تصمیم گیری بوده و همچنین مستعد انتخاب شدن به جای آن ها هستند.
    گرگ های delta: پایین تر از گرگ های beta و شامل گرگ های پیر، شکارچی ها و گرگ های مراقبت کننده از نوزادان
    گرگ های omega: پایین ترین مرتبه در هرم سلسله مراتب که کمترین حق را نسبت به بقیه اعضای گروه دارند. بعد از همه غذا می خورند و در فرایند تصمیم گیری مشارکتی ندارند.

روش شکار در گرگ های خاکستری

در توضیح و آموزش الگوریتم گرگ خاکستری می توان گفت این الگوریتم شامل ۳ مرحله اصلی است:

    مشاهده شکار، ردیابی و تعقیب آن (tracking and approaching)
    نزدیک شدن، احاطه کردن (حلقه زدن) به دور شکار و گمراه کردن آن تا زمانی که از حرکت باز بماند (Pursing and encircling)
    حمله به شکار (attacking)
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

در این مقاله ساختار سلسله مراتبی و رفتار اجتماعی گرگ ها در حین فرایند شکار به صورت ریاضی مدل شده و برای طراحی الگوریتمی برای بهینه سازی مورد استفاده قرار گرفته است.
فیلم آموزشی الگوریتم گرگ خاکستری

فیلم آموزش الگوریتم گرگ خاکستری در متلب

در فیلم آموزشی الگوریتم گرگ خاکستری GWO در متلب به توضیح کامل و واضح مفاهیم تئوری الگوریتم گرگ خاکستری و نحوه کدنویسی آن در متلب پرداخته می شود. این آموزش در مدت زمان 1 ساعت و 30 دقیقه توسط مهندس امین جلیل زاده تدریس شده است.
همین الان کلیک کنید

بهینه سازی با استفاده از گرگ های alpha, beta و delta انجام می شود. یک گرگ به عنوان alpha هدایت کننده اصلی الگوریتم فرض می شود و یک گرگ beta و delta نیز مشارکت دارند و بقیه گرگ ها به عنوان دنبال کننده آن ها محسوب می شوند. گرگ های خاکستری توانایی تخمین موقعیت شکار را دارند. برای مدل سازی این فرایند مراحل زیر را ببینید: در جستجوی اولیه هیچ ایده ای در مورد موقعیت شکار نداریم. فرض می شود گرگ های alpha, beta, delta دانش اول بهتری در خصوص موقعیت شکار (نقطه بهینه جواب) دارند.
تشریح بهینه ساز گرگ خاکستری GWO

در بهینه ساز گرگ خاکستری GWO، مناسب ترین راه حل را به عنوان آلفا در نظر می گیریم ، و راه حل های دوم و سوم مناسب به ترتیب بتا و دلتا نامگذاری می شوند. بقیه راه حل ها امگا در نظر گرفته می شوند. در الگوریتم GWO ، شکار توسط ? ? و δ هدایت می شود. راه حل ? از این سه گرگ پیروی می کند.

الگوریتم گرگ خاکستری

وقتی شکار توسط گرگ ها احاطه شده و از حرکت بایستد حمله به رهبری گرگ alpha شروع می شود. مدل کردن این فرآیند با استفاده از کاهش بردار a انجام می شود. از آنجا که A برداری تصادفی در بازه [-2a,2a] است، با کاهش a، بردار ضرایب A هم کاهش می یابد. اگر |A|<1 باشد، گرگ alpha به شکار ( و بقیه گرگ ها) نزدیک می شود و اگر |A|>1 گرگ از شکار ( و بقیه گرگ ها) دور خواهد شد. الگوریتم گرگ خاکستری الزام دارد که تمام گرگ ها موقعت خود را برحسب موقعیت گرگ های alpha, beta, delta آپدیت کنند.
محاصره طعمه توسط گرگ های خاکستری

در طول شکار، گرگ های خاکستری طعمه را محاصره می کنند. مدل ریاضی رفتار محاصره در معادلات زیر ارائه شده است. که در روابط زیر t تکرار فعلی ، A و C بردارهای ضریب هستند ، Xp بردار موقعیت طعمه است و X بردار موقعیت گرگ خاکستری را نشان می دهد.

GWO equations 1

بردارهای A و C به شرح زیر محاسبه می شوند:

GWO equations 2

در روابط بالا متغیرa به طور خطی در طول تکرارها از 2 به 0 کاهش می یابند و r1 ، r2 بردارهای تصادفی در بازه [0 ، 1] هستند.
فیلم آموزش الگوریتم گرگ خاکستری در پایتون

فیلم آموزش الگوریتم گرگ خاکستری در پایتون

در فیلم آموزشی الگوریتم گرگ خاکستری GWO در پایتون به توضیح کامل مفاهیم تئوری و نحوه کدنویسی الگوریتم گرگ خاکستری در پایتون پرداخته می شود. این آموزش در مدت زمان 1 ساعت و 52 دقیقه توسط مهندس امین جلیل زاده تدریس شده است.
همین الان کلیک کنید

عملیات شکار معمولاً توسط آلفا هدایت می شود. گرگ های بتا و دلتا ممکن است گه گاه در شکار شرکت کنند. در مدل ریاضی رفتار شکار گرگهای خاکستری ، ما فرض کردیم که آلفا ، بتا و دلتا دانش بهتری در مورد موقعیت بالقوه طعمه دارند. سه راه حل اول بهترین ذخیره می شوند و عامل دیگر موظف است موقعیت های خود را مطابق با موقعیت بهترین عوامل جستجو مطابق با معادلات زیر به روز کند.
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

GWO equations 3

الگوریتم گرگ خاکستری
توضیح مرحله جستجو

مرحله جستجو پروسه ای دقیقا عکس فرایند حمله دارد: در هنگام جستجو گرگ ها از یکدیگر دور می شوند تا شکار را ردیابی کنند (|A|>1) در حالی ک.ه پس از ردیابی شکار، گرگ ها در فاز حمله به یکدیگر نزدیک می شوند (|A|<1). به این پروسه واگرایی در جستجو – همگرایی در حمله می گویند.

Exploration: |A|>1

Exploitation: |A|<1

نقش بردار C: بردار C به عنوان موانع موجود در طبیعت که نزدیک شدن گرگ ها به شکار را کند می کنند در نظر گرفته می شود. بردار C به شکار وزن داده و ان را برای گرگ ها غیر قابل دستیابی تر می کند. این بردار برخلاف a به صورت خطی از ۲ تا صفر کاهش نمی یابد.
ترتیب الگوریتم

    برازندگی کلیه جواب ها محاسبه شده و سه جواب برتر به عنوان alpha, beta, deltaتا پایان الگوریتم انتخاب می شوند.
    در هر تکرار سه جواب برتر (گرگ های alpha, beta, delta) قابلیت تخمین موقعیت شکار را داشته و این کار را در هر iteration با استفاده از رابطه زیر انجام می دهند:
    در هر تکرار بعد از تعیین موقعیت گرگ های alpha, beta, delta، آپدیت موقعیت بقیه جواب ها با تبعیت از آن ها انجام می شود.
    در هر تکرار بردار a (و به تبع آن A) و C آپدیت می شوند.
    در پایان تکرارها موقعیت گرگ alpha به عنوان نقطه بهینه معرفی می شود.

پاورپوینت الگوریتم گرگ خاکستری GWO

پاورپوینت الگوریتم گرگ خاکستری

پاورپوینت آماده الگوریتم گرگ خاکستری در 19 صفحه بصورت فارسی به توضیح کامل الگوریتم گرگ خاکستری GWO و اصول کلی در آن می پردازذ. برای تهیه این پاورپوینت از طریق لینک زیر اقدام کنید.
همین الان کلیک کنید
شبه کد الگوریتم گرگ خاکستری

Pseudo code of the GWO algorithm
فلوچارت الگوریتم گرگ خاکستری

با توجه به مطالب ذکر شده فلوچارت الگوریتم گرگ خاکستری را می توان بصورت زیر در نظر گرفت. این فلوچارت فقط با تعیین مقادیر بردارهای A و C کار خواهد کرد. توضیح این فلوچارت براحتی با مطالعه مراحل گفته شده در بالا بسیار ساده است.
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

Flowchart of the GWO algorithm
نتیجه گیری

در این پست سعی شد نحوه کار الگوریتم گرگ خاکستری توضیح، تشریح و آموزش داده شود. این الگوریتم از سال 2016 یکی از الگوریتم های محبوب در زمینه بهینه سازی در بسیاری از تحقیقات بکار گرفته شده است. سایت پی استور با هدف آموزش این الگوریتم، فلوچارت الگوریتم را نیز ارائه کرده است. این الگوریتم توانایی خوبی در حل مسائل پیوسته دارد و مدام از این الگوریتم در مقالات بروز و معتبر دنیا نام برده می شود. امیدواریم از این آموزش استفاده لازم را برده باشید.
کد الگوریتم گرگ خاکستری در پایتون Python

سورس کد الگوریتم گرگ خاکستری در پایتون

سورس کد الگوریتم GWO بر اساس 12 توابع تست الگوریتم گرگ خاکستری را در پایتون اجرا می‌کند. این سورس کد به پایتون نوشته شده است و نیازمند نصب کتابخانه های numpy و matplotlib می‌باشد. برای اطلاعات بیشتر و دریافت سورس کد بر روی لینک زیر کلیک نمایید.
همین الان کلیک کنید
پکیج آموزش الگوریتم گرگ خاکستری GWO

پکیج کامل آموزش الگوریتم گرگ خاکستری

این محصول یک پکیج کامل برای آموزش و یادگیری و هر آنچه لازم است برای الگوریتم گرگ خاکستری بدانید را در خود دارد. برای آموزش کامل الگوریتم و دانلود پکیج ویژه ما با نام پکیج آموزش الگوریتم گرگ خاکستری GWO همین حالا اقدام کنید.
همین الان کلیک کنید
منابع

Seyedali Mirjalili, Seyed Mohammad Mirjalili, Andrew Lewis ,Grey Wolf Optimizer,Advances in Engineering Software 69 (2014) 46–61
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

[e-mail]

azsoft.ir
09367292276
[e-mail]
azsoft.ir
[e-mail]
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
[e-mail]
azsoft.ir
09367292276

میزان رضایتمندی
لطفاً میزان رضایت خودتان را از این مطلب با دادن امتیاز اعلام کنید.
[ امتیاز میانگین 4.4 از 12 نفر ]
اگر بازخوردی درباره این مطلب دارید یا پرسشی دارید که بدون پاسخ مانده است، آن را از طریق بخش نظرات مطرح کنید.
ثبت نظر
برچسب ها: GWO چیست؟الگوریتم GWOالگوریتم بهینه سازیالگوریتم بهینه سازی هوشمندالگوریتم گرگ خاکستری pdfبهینه ساز گرگ خاکستریپیاده سازی الگوریتم گرگ خاکستری در متلبتشریح الگوریتم گرگ خاکستریتوضیح الگوریتم GWOتوضیح الگوریتم گرگ خاکستریحمله به شکار در الگوریتم گرگ خاکستریکاربرد الگوریتم گرگ خاکستریمراحل الگوریتم GWOمراحل الگوریتم گرگ خاکستریمرحله جستجو در الگوریتم گرگ خاکستریمزایا و معایب الگوریتم گرگ خاکستریمزایای الگوریتم گرگ خاکستری