انجام پروژه الگوریتم شاهین هریس

هریس HHO و پیاده سازی آن در متلب MATLAB

موسسه پایا پروژه به عنوان متصدی انجام پروژه متلب  وظیفه ی خود می داند که در راستای آموزش نرم افزار متلب  گام های موثری را بردارد. با توجه به اینکه یک دوره آموزشی متلب مستلزم تمرین و تلاش بسیار است. اما این موسسه تلاش می کند سهم کوچکی در جهت یادگیری شما داشته باشد.
الگوریتم بهینه سازی شاهین هریس (HHO)
 [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

یک الگوریتم فراابتکاری مبتنی بر جمعیت است که در سال 2019 ارائه شده است.الگوریتم بهینه‌سازی شاهین هریس یا به اصطلاح HHO (Harris Hawks Optimization) یک الگوریتم محاسباتی است که از رفتار گروهی شاهین‌ها برای حل مسائل بهینه‌سازی الهام گرفته شده است. این الگوریتم در برخی مسائل بهینه‌سازی، به ویژه مسائل بهینه‌سازی غیرخطی و چند معیاره، عملکرد خوبی داشته و مورد استفاده قرار گرفته است.

مراحل پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی شاهین در انجام پروژه متلب:

برای پیاده‌سازی الگوریتم بهینه‌سازی مدنظر ، شما می‌توانید مراحل زیر را دنبال کنید:

    تعریف تابع هدف: مشابه با سایر الگوریتم‌های بهینه‌سازی، شما باید تابع هدف خود را تعریف کنید. تابع هدف معمولاً یک تابع ریاضی است که مقادیر مختلفی را بر اساس ورودی‌های مختلف دریافت می‌کند و یک مقدار عددی را به عنوان خروجی تولید می‌کند. هدف شما این است که این تابع را بهینه‌سازی کنید، به این معنا که مقدار خروجی آن را به حداقل یا حداکثر برسانید.

برای مثال، فرض کنید که مسئله‌ی بهینه‌سازی شما مربوط به پیدا کردن موقعیت بهینه یک ماشین در یک فضای دو بعدی باشد تا کمترین مسافت ممکن را بین موقعیت فعلی ماشین و مقصد داشته باشید.

در این صورت، تابع هدف شما می‌تواند فاصله اقلیدسی بین موقعیت فعلی و مقصد باشد.

در تعریف تابع هدف، شما باید به دقت ورودی‌های لازم برای مسئله خود را مشخص کنید و سپس محاسبه مقدار تابع هدف بر اساس این ورودی‌ها را برنامه نویسی کنید.

سپس الگوریتم بهینه‌سازی شاهین هریس را برای بهینه‌سازی این تابع هدف استفاده خواهید کرد.

 

    پارامترهای الگوریتم: پارامترهای الگوریتم بهینه‌سازی شاهین هریس شامل موارد زیر می‌شود:

تعداد شاهین‌ها (Population Size): این پارامتر تعداد شاهین‌هایی را که در هر نسل از الگوریتم وجود دارند تعیین می‌کند. تعداد شاهین‌ها می‌تواند تأثیر مهمی بر عملکرد الگوریتم داشته باشد.

تعیین این تعداد باید به گونه‌ای باشد که به اندازه کافی بزرگ باشد تا الگوریتم به طور کامل فضای جستجو را پوشش دهد، اما باید به اندازه کافی کوچک باشد تا زمان اجرای الگوریتم بیش از حد طولانی نشود.

تعداد نسل‌ها (Number of Generations): این پارامتر تعداد نسل‌هایی را که الگوریتم در طول اجرا طی می‌کند تعیین می‌کند. هر نسل شامل یک دوره از تولید، ارزیابی و انتخاب شاهین‌ها برای نسل بعدی است.

تعداد نسل‌ها نیز باید به گونه‌ای تعیین شود که الگوریتم به میزان کافی فرصت داشته باشد تا به یک جواب بهینه نزدیک برسد.

اندازه جمعیت (Population Size): این پارامتر همان تعداد شاهین‌ها است و به تعداد شاهین‌هایی اشاره دارد که در هر نسل از الگوریتم وجود دارند. اندازه جمعیت نیز باید به گونه‌ای تعیین شود که از یک سو، تنوع کافی در جمعیت حفظ شود و از سوی دیگر، زمان اجرای الگوریتم به حداقل ممکن برسد.

پارامترهای دیگر: علاوه بر موارد فوق، الگوریتم بهینه‌سازی شاهین هریس ممکن است دارای پارامترهای دیگری نیز باشد که برای تنظیم عملکرد الگوریتم استفاده می‌شوند، مانند ضریب‌های مرتبط با حرکت و جستجوی شاهین‌ها.

برای انتخاب مقادیر مناسب برای این پارامترها، معمولاً از تجربه و آزمون و خطا استفاده می‌شود. می‌توانید با تنظیم این پارامترها و اجرای الگوریتم بر روی یک مجموعه داده یا یک مسئله تست، عملکرد الگوریتم را ارزیابی کنید و مقادیر بهینه برای این پارامترها را تعیین کنید.

 

    الگوریتم بهینه‌سازی شاهین هریس: الگوریتم را با استفاده از فرمول‌ها و روش‌های موجود پیاده‌سازی کنید.

 

    اجرای الگوریتم: الگوریتم را روی تابع هدف اجرا کنید و نتیجه بهینه‌سازی را بررسی کنید.

پیاده‌سازی دقیق الگوریتم ممکن است به ویژگی‌های خاص تابع هدف و نیازهای خاص شما بستگی داشته باشد. از این رو، می‌توانید از کتابخانه‌های موجود در انجام پروژه MATLAB مانند Optimization Toolbox استفاده کنید یا الگوریتم را به‌صورت دستی پیاده‌سازی کنید. در هر صورت، مراجع و منابع آموزشی موجود در این زمینه می‌توانند به شما کمک کنند.

انجام 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 ؟

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.
 [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

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.

لیست کاربرد های الگوریتم انجام پروژه شاهین هریس

الگوریتم شاهین هریسی در مسائل بهینه‌سازی و جستجوی بهینه قابل استفاده است. برخی از کاربردهای الگوریتم شاهین هریسی عبارتند از:

بهینه‌سازی توانمندی سیستم‌ها: الگوریتم شاهین هریسی می‌تواند در بهینه‌سازی توانمندی سیستم‌های پیچیده مانند شبکه‌های توزیع برق، شبکه‌های ارتباطی، سیستم‌های حمل و نقل و سیستم‌های مدیریت منابع استفاده شود.

طراحی ساختار و بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی: با استفاده از الگوریتم شاهین هریسی، می‌توان به طراحی و بهینه‌سازی ساختار و فرآیندهای صنعتی مانند خطوط تولید، زنجیره تأمین و برنامه‌ریزی تولید پرداخت.

مسائل برنامه‌ریزی و تخصیص منابع: الگوریتم شاهین هریسی می‌تواند در برنامه‌ریزی تولید، تخصیص منابع، برنامه‌ریزی پروژه‌ها و بهینه‌سازی زمانبندی استفاده شود.

مسائل مکان‌یابی و توزیع: با استفاده از الگوریتم شاهین هریسی، می‌توان به حل مسائل مکان‌یابی و توزیع منابع مانند مسائل مکان‌یابی مراکز توزیع و مسائل مسیریابی در شبکه‌های حمل و نقل پرداخت.

بهینه‌سازی سیستم‌های تصمیم‌گیری: الگوریتم شاهین هریسی در بهینه‌سازی سیستم‌های تصمیم‌گیری مانند مسائل برنامه‌ریزی خطی و غیرخطی، بهینه‌سازی چند هدفه و بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های کنترلی قابل استفاده است.

این تنها چند نمونه از کاربردهای الگوریتم شاهین هریسی هستند و این الگوریتم در بسیاری از حوزه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

 

مسائل بهینه‌سازی ترافیک و شبکه‌های ارتباطی: الگوریتم شاهین هریسی می‌تواند در بهینه‌سازی توزیع ترافیک در شبکه‌های حمل و نقل و بهینه‌سازی عملکرد شبکه‌های ارتباطی مورد استفاده قرار گیرد.

بهینه‌سازی پروتئین‌ها و ساختارهای مولکولی: الگوریتم شاهین هریسی به عنوان یک الگوریتم جستجوی بهینه، می‌تواند در بهینه‌سازی ساختار پروتئین‌ها و ساختارهای مولکولی پرکاربرد باشد.

مسائل بهینه‌سازی مالی و سرمایه‌گذاری: الگوریتم شاهین هریسی می‌تواند در بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری، برنامه‌ریزی دارایی‌ها و بهینه‌سازی استراتژی‌های مالی مورد استفاده قرار گیرد.

بهینه‌سازی شبکه‌های اجتماعی و تحلیل شبکه‌های اجتماعی: الگوریتم شاهین هریسی می‌تواند در بهینه‌سازی ساختار و عملکرد شبکه‌های اجتماعی استفاده شود و برای تحلیل و پیش‌بینی رفتار افراد در شبکه‌های اجتماعی نیز مورد استفاده قرار گیرد.

مسائل بهینه‌سازی تولید و مصرف انرژی: الگوریتم شاهین هریسی می‌تواند در بهینه‌سازی تولید و مصرف انرژی در سیستم‌های تولید برق، سیستم‌های حرارتی و سیستم‌های تأمین انرژی مورد استفاده قرار گیرد.

این فقط برخی از کاربردهای الگوریتم شاهین هریسی هستند و قابلیت استفاده این الگوریتم در مسائل بهینه‌سازی و جستجوی بهینه در حوزه‌های مختلف بسیار گسترده است.

بهینه سازی الگوریتم HHO بهینه سازی شاهین هریس با استفاده از طرح های جهش و ترکیب ، ساختار چند ازدحامی و چند رهبری

سه سال پیش منتشر شده

تعداد بازدید: 762

کد پروژه: 234952

شرح پروژه

بهینه سازی الگوریتم HHO بهینه سازی شاهین هریس با استفاده از طرح های جهش و ترکیب ، ساختار چند ازدحامی و چند رهبری

ساختارهای به روزرسانی تکاملی و مراحل مبتنی بر هرج و مرج استفاده کنه
الگوریتم بهینه‌سازی HHO یا Harris Hawk Optimization یک الگوریتم مبتنی بر رفتار شاهین‌ها در طبیعت است و به عنوان یکی از روش‌های بهینه‌سازی مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم با استفاده از مفاهیمی چون اندازه‌گیری، جست‌وجو و جلب، سعی در بهبود پاسخ‌های بهینه برای مسائل مختلف دارد. شاهین‌ها با منابع جدید در محیط برخورد می‌کنند، توجه می‌کنند و به دنبال جلب و انتقال آن‌ها به مکان‌های مناسبی هستند.

اهمیت یادگیری الگوریتم بهینه‌سازی شاهین هریس (HHO) چیست؟

الگوریتم HHO، یک الگوریتم‌ فراابتکاری است که افکاری نوین را در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی فراهم می‌کند و از آنجا که از نظریه اکولوژی حیات واقعی الهام می‌گیرد، به ارتقای تکنیک‌های بهینه‌سازی و تحلیل الگوریتمی در مسائل واقعی کمک می‌کند. به عنوان یک ابزار قدرتمند در زمینه بهینه‌سازی، یادگیری این الگوریتم می‌تواند به محققان و مهندسان در بهبود عملکرد و دقت حل مسائل مختلف، کمک بزرگی کند.

یکی دیگر از ویژگی‌های مهم این الگوریتم، سادگی اجرای آن است. این ویژگی می‌تواند به محققان و مهندسان در توسعه و آزمون الگوریتم‌ها کمک کند. همچنین، HHO قابلیت حل مسائل چندهدفه (MOO) را نیز داراست و می‌تواند به مهندسان در انتخاب بهترین راه‌حل‌های تعادلی برای مسائل پیچیده مهندسی کمک 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

در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟

در این آموزش، ابتدا به توضیح جزئیات الگوریتم HHO اشاره‌ای داشته، سپس به پیاده‌سازی مراحل آن در محیط MATLAB خواهیم پرداخت. سرانجام، به عنوان یک نمونه کاربرد عملی، به بررسی عملکرد این الگوریتم در بهینه‌سازی خوشه‌بند K-Means و مقایسه کارایی آن با سایر الگوریتم‌های فراابتکاری خواهیم پرداخت.
مفید برای

    علاقه‌مندان به حل الگوریتم‌های بهینه‌سازی

محتوای این آموزش

۱ ساعت و ۲۷ دقیقه آموزش ویدئویی

۱۵ سوال سنجش یادگیری

فایل برنامه‌ها و پروژه‌ها

فایل PDF یادداشت‌ها و اسلایدها

تالار پرسش‌ و ‌پاسخ
سرفصل‌ها
۱۴ درس در قالب ۴ فصلبستن همه فصل‌ها
فصل ۱. مباحث تئوری بهینه‌سازی شاهین هریس
مقدمه‌ای بر انواع الگوریتم‌های فراابتکاری۰۴:۱۳
مدل‌سازی فرایند اکتشاف الگوریتم شاهین هریس و نحوه تبدیل از فاز اکتشاف به فاز استخراج۰۷:۵۸
مدل‌سازی فرایند استخراج الگوریتم شاهین هریس – محاصره نرم و سخت۰۳:۱۱
مدل‌سازی فرایند استخراج الگوریتم شاهین هریس – محاصره نرم و سخت با یورش سریع پیش‌رونده۰۴:۴۱
فصل ۲. پیاده‌سازی الگوریتم شاهین هریس در محیط متلب
طرح ساختار پیاده‌سازی الگوریتم شاهین هریس۰۸:۳۳
تعریف مساله۰۳:۳۲
مقداردهی اولیه۰۷:۱۳
پیاده‌سازی فار اکتشاف الگوریتم شاهین هریس۰۶:۴۱
پیاده‌سازی فار استخراج الگوریتم شاهین هریس۱۱:۴۷
نمایش خروجی پیاده‌سازی الگوریتم شاهین هریس در متلب۱۱:۰۴
فصل ۳. مقایسه عملکرد الگوریتم HHO با الگوریتم PSO در بخش‌بندی تصویر MRI
بیان الگوریتم خوشه‌بند K-Means به‌عنوان یک مساله‌ بهینه‌سازی۰۴:۱۰
پیاده‌سازی خوشه‌بند K-Means بهینه‌سازی‌شده با HHO۰۷:۳۴
فصل ۴. راهنمایی ادامه مسیر

استفاده از الگوریتم ترکیبی شاهین هریس و ژنتیک

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

    عباس خواجه 1 علیرضا کیانی 2 محمود سراجی 3 هادی دشتی 3
 [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

1 دانشجوی دکتری ،دانشکده مهندسی ،دانشگاه آزاد اسلامی ، بوشهر،ایران

2 استادیار ،دانشکده مهندسی ،دانشگاه آزاد اسلامی ، بوشهر،ایران

3 استادیار،دانشکده مهندسی ،دانشگاه آزاد اسلامی ، بوشهر،ایران
10.22065/jsce.2022.338161.2788

چکیده
امروزه به دلیل مسائل اقتصادی موجود، بهینه‌سازی و استفاده حداکثری از مصالح به شدت مورد توجه می‌باشد. به دلیل گسترده بودن پارامترها استفاده از روش‌های ریاضی منطقی و عقلانی نیست. به همین دلیل روش‌های فرا ابتکاری گسترش یافته‌اند. در زمینه سازه‌ها نیز بهینه‌سازی وزن با استفاده از روش‌های گوناگون علاقه‌مندان زیادی دارد. به دلیل اهمیت سازه‌های خرپایی در این مقاله بهینه‌سازی سازه‌های خرپایی شکل با استفاده از الگوریتم ترکیبی شاهین هریس و ژنتیک انجام شده است. الگوریتم شاهین هریس یکی از جدیدترین الگوریتم‌ها در زمینه بهینه‌سازی می‌باشد که برگرفته از رفتار طبیعی حیوانات می‌باشد. در الگوریتم شاهین هریس از روند جهش که متعلق به الگوریتم ژنتیک می‌باشد استفاده شده است تا از به دام افتادن جواب‌ها در بهینه محلی جلوگیری کند. بهینه‌سازی مورد نظر مقید می‌باشد به همین دلیل قیود مورد نظر تنش و جابجایی انتخاب شده است. قیدهای مورد نظر باعث می‌شوند که جواب-های بدست آمده در محدوده مجاز قرار گیرند و در صورتی که از حد مجاز تجاوز کنند جریمه شوند. چهار سازه خرپایی شکل، 10 عضوی، 25 عضوی، 72 عضوی و 200 عضوی برای بهینه سازی انتخاب شده است. پیاده کردن الگوریتم ترکیبی شاهین-ژنتیک در نرم افزار متلب انجام و نتایج بدست آمده از الگوریتم ترکیبی شاهین با سایر منابع موجود مقایسه شده است. بررسی انجام شده نشان می‌دهد که الگوریتم ترکیبی شاهین-ژنتیک دارای سرعت همگرایی بیشتر و نیز جواب‌های بهتر در مقایسه با الگوریتم شاهین می‌باشد. همچنین این ترکیب دارای جواب‌های بهتری در مقایسه با سایر الگوریتم‌ها نیز می‌باشد.
کد الگوریتم شاهین هریس : شبیه سازی الگوریتم شاهین هریس در متلب ، hho در matlab
خانه الگوریتم های فراابتکاری الگوریتم شاهین هریس کد الگوریتم شاهین هریس : شبیه سازی الگوریتم شاهین هریس در متلب ، hho در matlab
حراج!
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

امتیازدهی 4.00 از 5 در 1 امتیازدهی مشتری
(دیدگاه 1 کاربر)
امتیاز 4.00 از 1 رأی
4.00 1 Votes
88 فروش
تاریخ انتشار : آوریل 7, 2020
تاریخ بروزرسانی : ژوئن 20, 2024
matlab24
مشاهده فروشگاه
مشخصات محصول

    دسته بندیالگوریتم شاهین هریس, الگوریتم2019

    توضیحات
    نظرات (1)
 [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 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
 [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

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