علف های هرز تقریبا در همه مزارع و باغ های ساخت دست بشر دیده می شوند و مستقل از این که ما چقدر و چگونه برای ریشه کن شدن آن ها تلاش کرده ایم، تقریبا همیشه آن ها برنده بوده اند. مطالعه رفتار این گونه های گیاهی و درس گرفتن از شیوه تکثیر، بقا و تطبیق پذیری آن ها، قطعا می تواند برای ما انسان ها، درس آموز باشد.
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم یا Invasive Weed Optimization (به اختصار IWO)، یک نوع الگوریتم بهینه سازی هوشمند و تکاملی است، که با الهام از روند تکثیر، بقا و تطبیق پذیری علف های هرز، ایجاد و ابداع شده است. ابداع کنندگان این الگوریتم، محمدرضا محرابیان و مرحوم پرفسور لوکس هستند و الگوریتم IWO نیز، یکی دیگر از الگوریتم های بهینه سازی است که توسط محققان ایرانی به جامعه علمی معرفی شده است.
مدرس این مجموعه آموزشی، دکتر سیدمصطفی کلامی هریس (دکترای مهندسی برق-کنترل از دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی) است که پیش از این، آموزش عملی ده ها الگوریتم بهینه سازی دیگر را نیز بر روی فرادرس، ارائه نموده است. در این آموزش نیز، همانند سایر آموزش های فرادرس، در ابتدای مبانی تئوری و نظری الگوریتم IWO به صورت کامل تشریح گردیده و سپس به صورت کاملا عملی و گام به گام، در محیط نرم افزار متلب، برنامه نویسی و پیاده سازی شده است.
پس از پیاده سازی IWO برای حل یک مساله نمونه نسبتا ساده، از این الگوریتم برای حل مساله بسته بندی یا Bin Packing Problem استفاده شده است، که یکی از مسائل مهم و کاربردی محسوب می شود و بسیاری از مسائل کاربردی در حوزه های مختلف مهندسی (از جمله: مهندسی صنایع، مدیریت، مخابرات و...)، پس از بررسی و ساده سازی، به صورت یک مساله از نوع بسته بندی قابل طرح هستند.
سرفصل‌ها
مروری بر شیوه زندگی و تکثیر علف های هرز مهاجم
مروری بر نظریه انتخاب r/K یا r/K-Selection Theory
مقایسه استراتژی های تکثیر و انتخاب r و K
بررسی تناظر میان مفاهیم بهینه سازی و استراتژی های تکثیر
بررسی و تشریح گام های الگوریتم بهینه سازی علف هرز یا IWO
پیاده سازی گام به گام و عملی الگوریتم IWO در محیط نرم افزار متلب
پیاده سازی و حل مساله بسته بندی یا Bin Packing Problem با استفاده از الگوریتم IWO
بهینه سازی مقید با استفاده از الگوریتم IWO
الگوریتم علف های هرز یا Invasive Weed Optimization یا IWO یکی از الگوریتم های برجسته در حل مسائل بهینه سازی می باشد. این الگوریتم را می توان با استفاده از تمهیدات خاص در شرایط گسسته ، پیوسته و باینری بکار برد و نتایج بسیار عالی از آن بدست آورد. الگوریتم علف های هرز در روش بهینه سازی از عملکرد رشد علف های هرز در طبیعت الهام گرفته است. این الگوریتم در سال۲۰۰۶ توسط محرابیان و لوکاس ارایه گردید. در طبیعت علف های هرز رشدی شدید دارند و این رشد شدید تهدیدی جدیدی برای گیاهان مفید می باشد. یکی از ویژگی های مهم علف های هرز پایداری و تطابق پذیری بسیار بالای آن ها در طبیعت می باشد که این ویژگی مبنای بهینه سازی در الگوریتم IWO قرار گرفته است.
الگوریتم فراابتکاری علفهای هرز یکی از الگوریتمهای بهینهسازی جدید و توانمند است که بر اساس تقلید از قابلیت تطابق‌پذیری و تصادفی بودن کولونی علفهای هرز، بهینه عمومی یک تابع ریاضی را پیدا میکند. تاکنون بررسی مدونی در خصوص تاثیر پارامترهای این الگوریتم بر عملکرد آن (کیفیت جواب و زمان محاسباتی) انجام نشده است.
برررسی چند مقاله و پایان نامه فارسی:
حل مسئله تخصیص نمایی با استفاده از الگوریتم بهینه سازی علف های هرز:
در این مقاله یک الگوریتم جدید قدرتمند با الهام از تکثیر و رشد علف های هرز جهت حل مسئله معروف تخصیص نمایی که از کاربرد بسیار زیادی در حوزه های مختلف نظیر چیدمان کارخانه، چیدمان ماشین آلات و … برخوردار است، به کار گرفته شده است. مجموعه ای از مسائل عددی مرجع از منبع مربوط به این مسئله مشهور انتخاب و کارایی الگوریتم از طریق آن در مقایسه با الگوریتم های قبلی مشابه مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج نشان دهنده اینست که این الگوریتم نتایج بهتری را در مقایسه الگوریتم های قبلی خصوصا با افزایش ابعاد مسئله ارائه می دهد
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
بهبود عملکرد الگوریتم علفهای هرز (Invasive Weed Optimization) در حل مسائل بهینهسازی تولید با بکارگیری روش طراحی آزمایشات
الگوریتم فراابتکاری علف های هرز یکی از الگوریتمهای بهینه سازی جدید و توانمند است که بر اساس تقلید از قابلیت تطابق پذیری و تصادفی بودن کولونی علف های هرز، بهینه عمومی یک تابع ریاضی را پیدا می کند. تاکنون بررسی مدونی در خصوص تاثیر پارامترهای این الگوریتم بر عملکرد آن (کیفیت جواب و زمان محاسباتی) انجام نشده است. بعلاوه عملکرد الگوریتم علف های هرز در حل مسائل برنامه ریزی تولید تا به حال بررسی نگردیده است. هدف اصلی این تحقیق تعیین سطوح بهینه پارامترهای تنظیمی الگوریتم IWO در حل …
ارائه الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز جهت حل مساله انتخاب سبد سرمایه گذاری
نحوه تخصیص سرمایه دردارایی های مختلف از جمله مسائل تصمیم گیری مهم پیشروی سرمایه گذاران می باشد نخستین مساله انتخاب سبد سرمایه پرتفوی توسط مارکویتز دردهه پنجاه ارایه گردید که به مدل میانگین واراینس معروف بوده که با درنظرگرفتن تنها دو محدودیت بازده و بودجه به دنبال مینیمم سازی واریانس پرتفوی می باشد حل مدل کوادراتیک مارکویتز مرکز کارای سرمایه گذاری را به عنوان مجموعه جواب برای سرمایه گذاران به دنبال دارد درسالهای اخیر معرفی سایر محدودیت های کاربردی منجر به توسعه مدل اولیه مارکویتز گردیده اند درتحقیق پیشرو مدلی نوین جهت بهینه سازی پرتفوی ارایه گردیده است که علاوه برمجاز شمردن فروش استقراضی برخی محدودیت های کاربردی بازار سرمایه نیز به مدل تحمیل گردیده است با توجه به پیچیدگی محاسباتی مدل پیشنهادی دراندازه های نسبتا بزرگ الگوریتم فراابتکاری بهینه سازی علفهای هرز به عنوان روش حل انتخاب گردیده است
ترکیب جدیدی از سیستم استنتاج فازی و الگوریتم علفهای هرز به منظور بازآرایی همزمان با جایابی و تعیین ظرفیت بهینه تولیدات پراکنده در شبکه‌های توزیع
در این مقاله یک روش بهینهسازی ترکیبی به منظور بازآرایی و تخصیص مناسب تولیدات پراکنده در فیدرهای شبکه توزیع برق ارائه شده است. اهداف این بهینه سازی، کاهش تلفات، بهبود پروفیل ولتاژ و افزایش تعادل بار در شبکه توزیع میباشند. از الگوریتم علفهای هرز جهت تعیین آرایش بهینه شبکه توزیع همراه با تعیین مکان و ظرفیت مناسب برای واحدهای تولید پراکنده استفاده شده است. به منظور بهبود توانایی این الگوریتم از تئوری فازی بهره گرفته شده تا مسئله بهینهسازی چند منظوره به مسئله بهینهسازی تک هدفه تبدیل شود. شبکه توزیع ۳۳ باسه جهت ارزیابی روش پیشنهادی در هر سه بار نامی، سبک و سنگین مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج به دست آمده نشان میدهد که روش پیشنهادی، در بهبود هر سه شاخص مورد آزمایش، عملکرد قابل قبولی داشته و نیز در مقایسه با الگوریتمهای دیگر مانند الگوریتم بهینهسازی غذایابی و الگوریتم ژنتیک موفق‌تر عمل نموده است.
پیش‌بینی قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز
بورس اوراق بهادار یکی از اجزای مهم بازارهای مالی میباشد. اولین و مهم ترین عاملی که در اتخاذ تصمیمات سرمایه گذاری در بورس اوراق بهادار فراروی سرمایه گذار قرار دارد، عامل قیمت سهام است لذا هدف از این تحقیق پیش بینی قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از الگوریتمهای بهینه سازی علف های هرز و ازدحام ذرات میباشد. الگوریتمهای فوق برای یافتن وزن‌های بهینه در مدل اتورگرسیو به‌کار برده شد. به منظور تعیین جامعه آماری از داده های شرکت پتروشیمی آبادان از تاریخ ۱۳۹۱/۱۱/۱۴ الی۱۳۹۲/۱۲/۲۸ استفاده گردید. همچنین جهت آموزش مدل، از ۸۰ درصد داده‌ها استفاده شد و پس از طراحی مدل در محیط نرم‌افزار اکسل ، ۲۰ درصد داده‌ها توسط مدل پیش‌بینی شد. نتایج حاصل این تحقیق نشان داد که میانگین قدرمطلق درصد خطا، میانگین قدر مطلق خطاو میانگین مجذور خطا در الگوریتمهای علفهای هرز به ترتیب معادل ۰/۰۱۵۸ ، ۲۰۷/۱۷۹و ۱۰۰۹۷۲/۴۷۹و در الگوریتم ازدحام ذرات به ترتیب معادل ۰/۰۴۲۹، ۵۰۹/۴۶۱ و ۱۲۵۸۶۴/۱میباشد. با توجه به نتایج فوق الگوریتم علفهای هرز پیش بینی دقیق‌تری را نسبت به الگوریتم ازدحام ذرات ارائه کرد.
کنترل سرعت موتور القایی جهت بکارگیری در سیستم تست HIL واحد کنترل سوخت موتور جت با استفاده از کنترل‌کننده‌ی ANFIS و الگوریتم علفهای هرز مهاجم
واحد کنترل سوخت موتور جت (FCU) در طی چند سال گذشته در آزمایشگاه شبیهسازی و کنترل سیستم‌های دانشگاه علم و صنعت ایران، طراحی و ساخته شده‌است و در حال حاضر در مرحله‌ی تست سخت‌افزار در حلقه قرار گرفته‌است. با توجه به اینکه در دستگاه تست FCU، موتور جت به صورت واقعی وجود ندارد لذا از یک موتور القایی به‌عنوان عملگر واسطه استفاده‌شده‌است تا از طریق آن بتوان میزان دور بدست‌آمده از نتایج شبیهسازی موتور جت را به پمپ دنده‌ای FCU منتقل کرد. در این مقاله، کنترل سرعت این موتور القایی مطابق با شرایط دستگاه تست ارائه شده‌است. بدین منظور از روش شناسایی سیستم برای مدل‌سازی اجزای بکار رفته در سیستم کنترل سرعت موتور القایی استفاده گردیده و مدل ارائه شده با استفاده از نتایج بدست‌آمده از تست عملی مورد ارزیابی قرار گرفت. این مدل جهت طراحی کنترلر فازی- عصبی- تطبیقی (ANFIS) استفاده شده‌است و با بکارگیری الگوریتم علفهای هرز مهاجم (IWO) به‌عنوان یک ابزار قدرتمند کاوش در فضاهای جستجوی وسیع و نامنظم به تنظیم پارامترهای این کنترلر پرداخته شده‌است. کنترلر طراحی شده بر روی سیستم واقعی پیاده‌سازی گردید. نتایج بدست‌آمده از شبیهسازی و پیاده‌سازی کنترلر طراحی‌شده نشان‌دهنده عملکرد مناسب کنترلر ANFIS طراحی‌شده با الگوریتم IWO میباشد.
Automatic Liver CT Image Clustering based on Invasive Weed Optimization Algorithm
خوشه بندی اتوماتیک تصاویر CT کبد براساس الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم
در این مقاله، یک روش خوشه بندی اتوماتیک تصاویر CT کبد براساس یک الگوریتم فرا ابتکاری تکاملی که الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم نام دارد؛ ارائه می شود؛ بدون اینکه از قبل در خصوص گروه هایی که به صورت طبیعی در تصویر ایجاد می شوند؛ اطلاعاتی در دسترس باشد. تابع برازش (شایستگی) مورد استفاده در الگوریتم ژنتیک، تابع هدف k-means می باشد که برای جستجوی خوشه فشرده و هموار سازی شده مورد استفاده می باشد. با توجه به نتایج تجربی، انتظار می رود الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم، بتواند به عنوان یک روش فرا ابتکاری موثر و کارآمد برای حل مسائل بهینه سازی چند منظوره در کاربردهای تشخیص بیماری به کمک کامپیوتر، مطرح می شود.
شبیه سازی الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز مهاجم بهبود یافته بر اساس تئوری آشوب برای طراحی کنترلکننده PID بهینه
244,100تومان
کد پروژه g692
عنوان پروژه:
شبیه سازی الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز مهاجم بهبود یافته بر اساس تئوری آشوب برای طراحی کنترلکننده PID بهینه
سال ارائه: 2019 نوع مقاله: Elsevier گزارش : دارد
نرم افزار مورد نیاز: Matlab
دانلود مقاله
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
فایلهای نرم افزاری به صورت ۱۰۰% تست شده و تمامی فایل ها سالم می باشد.
توجه: برای دریافت شبیه سازی با متلب بایستی این محصول خریداری شود.(دانلود بلافاصله بعد از خرید)
به من از طریق پیامک اطلاع بده
شناسه محصول: g692d دسته: برق کنترل برچسب: DC motor, Improved chaotic invasive weed optimization, PID controller
توضیحات
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.
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:
علف هرز پدیدهای است که به دنبال بهینگی میرود و بهترین محیط را برای زندگی پیدا میکند و به سرعت خودش را با شرایط محیطی وفق میدهد و در برابر تغییرات مقاومت میکند. با در نظر گرفتن این ویژگیها، یک الگوریتم قدرتمند توسعه مییابد. الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز مهاجم (IWO)[1] یک روش بهینهسازی تکاملی مبتنی بر جمعیت است که از رفتار تجمعی علفهای هرز الهام میگیرد. از میان پارامترهای IWO، انحراف استاندارد بطور قابل ملاحظهای بر روی عملکرد الگوریتم اثر میگذارد. بنابراین، نگاشت آشوب میتواند در پارامتر انحراف استاندارد استفاده شود. این امر مبنای توسعه الگوریتم IWO آشوب میباشد. عملکرد روش علف هرز مهاجم آشوب بر روی پنج تابع معیار با استفاده از نگاشت آشوب منطقی مورد بررسی قرار خواهد گرفت. علاوه بر این مسأله تنظیم پارامترهای کنترلکننده PID برای یک موتور DC با استفاده از روش بهبود یافته مورد بحث قرار خواهد گرفت. نتایج آماری بر روی مسائل بهینهسازی نشان میدهند که روش علفهای هرز مهاجم آشوب بهبود یافته نرخ همگرایی سریعتری و دقت بالاتری دارد.
مفاهیم اساسی الگوریتم علفهای هرز مهاجم:
الگوریتم فرا ابتکاری علفهای هرز مهاجم یک الگوریتم بهینهسازی مبتنی بر جمعیت است که مقدار بهینه فراگیر (کلی) یک تابع ریاضی را از طریق قابلیت تقلید و خاصیت تصادفی کلنی علفهای هرز مییابد. علفهای هرز گیاهان مقاومی هستند که رشد تهاجمی آنها تهدید جدی برای محصولات زراعی است. آنها برای تغییرات محیطی بسیار مقاوم و تطبیقپذیرند. بنابراین، با در نظر گرفتن مشخصات آنها یک الگوریتم بهینهسازی مقاوم حاصل میشود. این الگوریتم سعی به تقلید مقاومت، تطبیقپذیری و خاصیت تصادفی تجمع علفهای هرز را دارد. این روش از پدیدهای در کشاورزی بنام کلنیهای علفهای هرز مهاجم الهام میگیرد. مطابق یک تعریف متداول، علف هرز گیاهی است که ناخواسته رشد میکند. اگرچه، اگر همان گیاه در ناحیهای رشد کند که با نیازها و فعالیتهای انسانی در ارتباط باشد ممکن است در برخی نواحی کاربرد و منافعی داشته باشند. در [1] یک الگوریتم بهینهسازی عددی ساده پیشنهاد شده است که الگوریتم بهینهسازی علف هرز مهاجم نام دارد. این الگوریتم ساده اما مؤثر در همگرایی به جوابهای بهینه با استفاده از ویژگیهای پایه مثل کاشت، رشد و رقابت در یک کلنی علف هرز میباشد.
[1] invasive weed optimization algorithm
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز مهاجم آشوب (نامنظم) بهبود یافته:
الگوریتمهای بهینهسازی بر اساس نظریه آشوب از روشهای جستجوی تصادفی استفاده میکنند. این الگوریتمها از الگوریتمهای رقابت تکاملی و الگوریتمهای هوشمند مبتنی بر جمعیت متفاوت هستند. بعلت ماهیت غیر رقابتی نظریه آشوب، جستجوهای کلی در سرعت بیشتری از جستجوهای تصادفی اجرا میشوند که مربوط به احتمالات هستند. بعلاوه تنوع جمعیت بهتر خواهد شد. همچنین اطمینان حاصل میشود که جمعیت اعضا کل ناحیه جستجو را در بر بگیرد. بنابراین، پاسخهای بهینه یا نزدیک به بهینه در میان جمعیت خواهند بود. یکی از نگاشتهای آشوب مشهور، نگاشت آشوب منطقی است. این تابع یک چندجمله ای درجه دوم است.
همگرایی الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم آشوب بهبود یافته:
این مطالعات بر روی نشان دادن قابلیت IWO آشوب بهبود یافته در موقعیت کمینه کلی توابع پیوسته تمرکز دارند. Sphere، Griewank و Rastrigin سه نمونه تابع معیار هستند. ویژگی آنها در شکل 3 نشان داده شده است.
نتایج کمینه سازی تابع Sphere با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف
عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته
میانگین هزینه ها 0648/0 0434/0 0426/0 0238/0
بهترین هزینه ها 10-16×34/9 0 10-17×78/4 0
بدترین هزینه ها 9138/681 9640/617 1232/376 4613/301
همگرایی روش¬های مختلف برای مقدار بهینه تابع Sphere
همگرایی روشهای مختلف برای مقدار بهینه تابع Sphere
در اینجا فقط یک نمونه از مقایسه و همگرایی روشهای مختلف آورده شد. ترسیم این نمودار برای همه روش ها انجام شده و در گزارش نیز آمده.
جهت اطلاع از مقادیر عددی هر تابع برای روش های مختلف به صورت زیر داریم:
جدول 5) نتایج کمینه سازی تابع Rastrigin با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف
عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته
میانگین هزینه ها 0223/0 118/0 0958/0 0797/0
بهترین هزینه ها 10-14×17/8 0 0 0
بدترین هزینه ها 5083/177 2355/111 70/86 6520/165
جدول 7) نتایج کمینه سازی تابع Griewank با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف
عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته
میانگین هزینه ها 10-4×85/7 10-6×85/8 10-4×54/2 10-5×61/3
بهترین هزینه ها 10-16×33/3 0 0 0
بدترین هزینه ها 4684/0 3098/0 2745/0 4944/0
جدول 9) نتایج کمینه سازی تابع EF10 با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف
عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته
میانگین هزینه ها 10-4×94/6 10-۵×۲۳/۵ ۱۰-۵×۸۵/۶ 10-۶×۰۲/۵
بهترین هزینه ها 10-7×86/9 ۰ 10-۷×۶۶/۴ ۰
بدترین هزینه ها 0276/0 ۰۲۱۳/۰ ۰۲۷۵/۰ ۰۲۱۸/0
جدول 11) نتایج کمینه سازی تابع EASOM با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف
عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته
میانگین هزینه ها 8579/2- 8869/2- 8620/2- 8869/2-
بهترین هزینه ها 9910/2- 9911/2- 9910/2- 9911/2-
بدترین هزینه ها 10-12×50/3- 10-7×48/1- 10-8×13/8- 10-7×48/1-
جدول 13) نتایج بدست آمده از بهترین مقدار تابع هزینه و تنظیم پارامترهای کنترلکننده PID توسط الگوریتمهای IWO مختلف
عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته
مقدار تابع هدف 96/14 35/14 29/13 28/13
Kp 06/35 71/32 92/46 68/47
Ki 52/98 20/84 100 81/99
Kd 35/9 94/1 73/2 76/2
جدول 14) نتایج مشخصههای پاسخ پله بدست آمده توسط الگوریتمهای IWO مختلف
عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته
میانگین مربعات خطا 029/0 0059/0 0046/0 0045/0
زمان نشست 0.382 1453/0 1049/0 1034/0
زمان صعود 198/0 0919/0 0660/0 0651/0
فراجهش (اورشوت) 0 0408/0 0 0
میتوان مشاهده نمود که سریعترین پاسخ توسط CIWO2 بدست آمده است. پس بازده این روش در تنظیم پارامتر بهینه کنترلکننده PID تایید میشود.
شبیه سازی در محیط متلب 2020a انجام و اجرا شده است.
نتیجه گیری و پیشنهاد:
نتایج شبیهسازی الگوریتمهای IWO ساده، بهبودیافته، آشوب، و آشوب بهبود یافته برای حل مسائل کمینه سازی توابع معیار و تنظیم پارامترهای کنترلکننده PID نشان دادند که تئوری آشوب و رابطه جدید بهبود الگوریتم میتوانند سرعت همگرایی الگوریتم را بیشتر کنند. بنابراین، اثربخشی روش IWO آشوب بهبود یافته تأیید میشود.
[1] A. R. Mehrabian, C. Lucas, 2006. A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization. Ecol. Inf. 1 (4), 355–366.
[2] M. Misaghi, M Yaghoobi, 2019. Improved invasive weed optimization algorithm (IWO) based on chaos theory for optimal design of PID controller, Journal of Computational Design and Engineering. 6(3), 284-295.
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
کلیدواژه:
Improved chaotic invasive weed optimization, PID controller, DC motor
الگوریتم علف هرز با نام اختصاری IWO (Invasive Weed Optimization) یک الگوریتم نوین در حوزه بهینهسازی مسائل است. این الگوریتم به دلیل شباهت رفتاری با علفهای هرز، از طبیعت الهام گرفته است. الگوریتم IWO را با استفاده از تمهیدات خاص در شرایط گسسته، پیوسته و باینری به کار می‌برند و نتایج آن نیز بسیار خوب است؛ همچنین از آن برای پیدا کردن بهترین جواب در مسائل پیچیده مانند بسیاری دیگر از الگوریتمهای فراابتکاری، استفاده میکنند. در ادامه این مطلب بیشتر با این الگوریتم آشنا خواهیم شد؛ پس با ما همراه باشید.
چرایی انتخاب نام علف هرز برای این الگوریتم
در ابتدا این سوال مطرح میشود که چرا از نام علف هرز برای این الگوریتم استفاده شده است. دلیل آن شباهت ویژگیهای علف هرز و الگوریتم علف هرز است. یکی از این ویژگیها تکثیر سریع این علف‌ها است. علفهای هرز در هر موقعیتی با سرعت بالایی تکثیر میشوند و جمعیت خود را افزایش میدهند.
ویژگی دیگر انطباق بسیار عالی با محیط است. این گیاه توانایی بالایی در سازگاری با هر شرایط محیطی را دارد. به همین دلیل در هر باغچه و در هر منطقه‌ای می‌روید. رقابت برای منابع ویژگی دیگر علفهای هرز است. علفهای هرز با گیاهان دیگر برای کسب منابع رقابت میکنند و همچنین سعی میکنند بر آنها غلبه کنند. الگوریتم IWO نیز از این ویژگیها استفاده میکند تا بهترین راه‌حل در مسائل بهینهسازی را بیابد.
استخدام بهترین متخصصان هوش مصنوعی در کارلنسر
نحوه کار الگوریتم IWO
نمودار
در الگوریتم علف هرز، هر علف هرز را به عنوان نماینده یک جواب احتمالی برای مسئله در نظر می‌گیرند. این علف‌ها در محیطی شبیه‌سازی‌شده علفهای هرز واقعی، رشد و با هم رقابت میکنند. در هر مرحله نیز علفهای هرز جدیدی تولید شده و علفهای ضعیف‌تر هم حذف میشوند. این فرایند تا زمانی ادامه پیدا خواهد کرد که یک جواب بهینه و مناسب یا جوابی با کیفیت موردنظر پیدا شود.
این مقاله را بخوانید: الگوریتم فیبوناچی چیست؟
مراحل الگوریتم IWO
همان‌طور که گفتیم، الگوریتم علف هرز از رفتار تکثیری و رقابتی علفهای هرز در طبیعت الهام گرفته است. این الگوریتم را یک روش جستجوی فراابتکاری می‌دانند و برای حل مسائل بهینهسازی مختلف از آن استفاده میکنند. در ادامه مراحل کلی این الگوریتم را بیان کردهایم:
ایجاد جمعیت اولیه مسئله
در ابتدا باید یک تعداد مشخصی از راه‌حل‌های اولیه به صورت تصادفی تولید شوند. هر راه‌حل را یک علف هرز می‌نامند. پس از آن برای هر علف هرز، یک مقدار برازندگی محاسبه میشود. برازندگی هر راه‌حلی نشان‌دهنده کیفیت آن راه‌حل است.
تولید مثل
در مرحله دوم الگوریتم علف هرز، نوبت انتخاب والدین است. علفهای هرز با میزان برازندگی بیشتر، احتمال بیشتری دارد تا به عنوان والدین انتخاب شوند. در نتیجه ترکیب ویژگیهای والدین، فرزندان جدیدی تولید میشوند و این فرایند شبیه به ترکیب ژن‌ها در موجودات زنده است.
پراکندگی دانه‌ها
مرحله سوم پراکندگی دانه‌ها است. هر علف هرز یا همان راه‌حل، تعدادی دانه تولید میکند. تعداد دانه‌ها با توجه به برازندگی علف هرز مشخص میشود. دانه‌ها هم به صورت تصادفی در اطراف علف والدین پراکنده میشوند.
رشد دانه‌ها
در مرحله چهارم نوبت تبدیل به علف هرز است و دانه‌ها به علفهای هرز جدیدی تبدیل میشوند. ویژگیهای این علفهای هرز جدید ممکن است به صورت تصادفی تغییر کند. فایده این کار حفظ تنوع جمعیت است.
رقابت و حذف
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
در این مرحله نهم یز حداکثر تعداد علفهای هرزی که مجازند در محیط بمانند، تعیین میشود. به همین دلیل اگر تعداد علفهای هرز از ظرفیت محیط بیشتر باشد، علفهای هرز که برازندگی کمتر دارند، حذف میشوند.
تکرار مراحل
در نهایت و برای مرحله آخر، مراحل ۲ تا ۵ به صورت تکراری انجام میشوند و این روند تا برآورده شدن شرط توقف ادامه دارد. این شرط توقف میتواند مانند رسیدن به تعداد مشخصی از نسل، عدم تغییر قابل توجه در راه‌حل‌ها و یا رسیدن به زمان محاسباتی مشخصی باشد.
این مطلب را مطالعه کنید: الگوریتم گله اسب چیست؟
ویژگیهای الگوریتم IWO
نمودار
الگوریتم علف هرز با تقلید از قابلیت تطبیقپذیری و تصادفی بودن کولونی علفهای هرز، به دنبال یافتن بهترین جواب ممکن برای یک مسئله بهینهسازی است. ویژگیهای کلیدی این الگوریتم عبارت‌اند از:
از ویژگیهای این الگوریتم این است که مبتنی بر جمعیت است. این الگوریتم مانند بسیاری از الگوریتمهای فراابتکاری، بر اساس یک جمعیت از راه‌حل‌های احتمالی کار میکند. هر یک از اعضای این جمعیت نماینده یک راه‌حل ممکن برای مسئله بهینهسازی است.
ویژگی دیگر آن این است که به تقلید از طبیعت می‌پردازد. این الگوریتم با الهام از رفتار علفهای هرز، مفاهیمی مانند تولید دانه، رشد، رقابت و پراکندگی را در فرایند بهینهسازی شبیهسازی میکند.
الگوریتم IWO از سادگی در پیاده‌سازی برخوردار است. ساختار کلی الگوریتم نسبتا ساده است و پیاده‌سازی آن در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف مانند برنامه نویسی متلب، برنامه نویسی پایتون و برنامه نویسی سی پلاس هم امکان‌پذیر است.
الگوریتم IWO قابلیت تطبیقپذیری بالایی هم دارد. این الگوریتم توانایی بالایی در تطبیق با مسائل مختلف بهینهسازی دارد و برای حل طیف وسیعی از مشکلات به کار برده میشود.
الگوریتم IWO، مفهومی روشن دارد. مفاهیم به کار رفته در این الگوریتم به راحتی قابل درک هستند و به همین دلیل، برای افراد مبتدی نیز مناسب‌اند.
پارامترها در الگوریتم IWO روشن هستند؛ زیرا تعداد پارامترهای این الگوریتم نسبت به برخی الگوریتمهای دیگر کمتر است و تنظیم آنها هم ساده‌تر است.
الگوریتم علف هرز در برابر بهینه محلی، مقاومت دارد. این الگوریتم به دلیل ماهیت تصادفی خود، توانایی بالایی در فرار از بهینه محلی دارد و به سمت یافتن جواب بهینه جهانی حرکت میکند.
مقاله‌ای برای شما: الگوریتم بهینهسازی فاخته
کاربردهای الگوریتم IWO
الگوریتم علف هرز به دلیل قابلیت بالای جستجو در فضاهای جستجوی پیچیده و توانایی در حل مسائل بهینهسازی مختلف، در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد دارد. در ادامه مهمترین کاربردهای این الگوریتم را بیان می‌کنیم:
کاربرد الگوریتم IWO در بهینهسازی مهندسی در بخش‌های:
طراحی سازه
بهینهسازی فرایندهای صنعتی
طراحی سیستم‌های کنترل
کاربرد الگوریتم IWO در برنامه‌ریزی در بخش‌های:
برنامه‌ریزی تولید
برنامه‌ریزی حمل‌ونقل
زمان‌بندی وظایف
کاربرد الگوریتم IWO در حل مسائل پیچیده ریاضی در بخش‌های:
یافتن جواب مسائل بهینهسازی غیرخطی
حل مسائل چندهدفه
کاربرد الگوریتم IWO در هوش مصنوعی در بخش‌های:
یادگیری ماشین
شبکه‌های عصبی مصنوعی
سیستم‌های خبره
کاربرد الگوریتم علف هرز در علوم کامپیوتر در بخش‌های:
خوشه‌بندی داده‌ها
استخراج الگو
کاربرد الگوریتم IWO در اقتصاد و مدیریت در بخش‌های:
مدل‌سازی اقتصادی
تصمیم‌گیری در شرایط عدم قطعیت
کاربرد الگوریتم IWO در علوم محیط در بخش‌های:
مدل‌سازی سیستم‌های اکولوژیکی
مدیریت منابع طبیعی
مثال‌هایی از کاربردهای IWO در دنیای واقعی
الگوریتم IWO در دنیای واقعی نیز برای بهبود فضا هم به کار برده میشود. در ادامه مثال‌هایی از کاربردهای الگوریتم علف هرز در دنیای واقعی را ذکر می‌کنیم:
با استفاده از IWO میتوان بهترین ترکیب از سیستم‌های گرمایشی و سرمایشی را برای کاهش مصرف انرژی پیدا کرد و در نتیجه به بهینهسازی مصرف انرژی در ساختمان‌ها پرداخت.
میتوان برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر یا مسیری با کمترین هزینه در شبکه‌های حمل‌ونقل از الگوریتم IWO استفاده کرد.
با استفاده از IWO میتوان برنامه تولید را به گونه‌ای تنظیم کرد که هزینه‌ها کاهش یافته و سود افزایش یابد و در نتیجه در تولید صنایع بهینهسازی انجام میشود.
از کاربردهای IWO در طراحی آنتن‌های مخابراتی این است که میتوان برای طراحی آنتن‌هایی با کارایی بالا و ابعاد کوچک استفاده از آن استفاده کرد.
مطلب پیشنهادی: الگوریتم میگو در متلب
مزایای استفاده از الگوریتم IWO
درخت
الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز یک روش قدرتمند و رو به رشد که به دلیل ویژگیهای منحصربه‌فرد خود، مزایای متعددی نسبت به سایر روشهای بهینهسازی دارد. در ادامه به مزایای الگوریتم علف هرز اشاره خواهیم کرد:
یکی از بهترین مزایای این الگوریتم، سادگی پیاده‌سازی آن است. پیاده‌سازی این الگوریتم نسبت به برخی دیگر از الگوریتمهای فراابتکاری ساده‌تر است؛ همچنین به تنظیم پارامترهای پیچیده نیز نیازی ندارد و در نتیجه، هزینه محاسباتی کمتری دارد.
کارایی بالا این الگوریتم، مزیت دیگر آن است. در بسیاری از مسائل، IWO توانایی حل مسئله با دقت و سرعت بالا را نسبت به دیگر الگوریتمها دارد.
قابلیت جستجوی گسترده نیز ویژگی دیگر این الگوریتم است. آن قادر است به صورت گسترده در فضای جستجو حرکت کند و به راه‌حل‌های بهینه‌ای دست یابد.
الگوریتم علف هرز معمولاً به سرعت به سمت راه‌حل‌های خوب همگرا میشود.
روشن بودن مفهوم یک مشخصه مهم الگوریتم IWO است. الهام گرفتن از طبیعت باعث میشود درک این الگوریتم آسان‌تر باشد.
IWO قابلیت تطبیق با مسائل مختلف را دارد. این الگوریتم میتواند برای حل طیف وسیعی از مسائل از جمله مسائل پیوسته و گسسته بهینهسازی به کار برده شود؛ همچنین میتواند برای حل مسائلی با چند هدف نیز به کار رود.
این الگوریتم از رویکردهای ابتکاری برای جستجوی راه‌حل استفاده میکند که آن را به یک ابزار قدرتمند برای حل مسائل پیچیده تبدیل میکند.
الگوریتم IWO میتواند خود را با محیط‌های دینامیک و متغیر سازگار کند.
IWO با استفاده از مکانیزم‌های مختلف، از جمله تولید دانه‌های جدید و پراکندگی تصادفی، از گیر افتادن در بهینه محلی جلوگیری میکند.
بهینهسازی علفهای هرز مهاجم (IWO[۱])، یک الگوریتم فرا ابتکاری مبتنی بر جمعیت است که از رفتار توزیع پذیری کلونی علفهای هرز در یک اکوسیستم، الهام گرفته شده‌است. علفهای هرز، به دلیل تمایل به رشد و تولیدمثل سریع و سرزده، همیشه یک چالش جدی در کشاوزی بوده است، که نتیجه آن، تاثیر منفی بر عملکرد رشد مطلوب گیاهان زراعی است. علفهای هرز با تطبیق دادن خود با محیط بر توانایی خود برای زنده ماندن در آن محیط را می افزایند.
با توجه به ویژگیهای مذکور علفهای هرز، الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز مهاجم (IWO)، برای اولین بار توسط مهرابیان[۲] و لوکاس[۳] در سال ۲۰۰۶ توسعه داده شد.
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
در الگوریتم IWO، هر واحد علف هرز، نشان‌دهنده یک راه‌حل ممکن در مسئله بهینهسازی است و برازندگی یک علف هرز، به معنی برازندگی راه‌حلی است که با آن علف نمایش داده میشود. الگوریتم IWO، یک الگوریتم تکرار‌شونده است.
هنگامی که یک دانه تولید میشود فرض براین است که فورا رشد کرده و به یک علف هرز تبدیل می شود. زمانی که تمام علف‌ها، فرآیند تولید دانه جدید را تکمیل کردند مرحله حذف رقابتی شروع میشود. تمام علفهای هرز تازه تولید شده شامل کلونی علف‌ها خواهد بود تا زمانی که تعداد علف‌ها هرز در کلونی از حداکثر تعداد مجاز علفهای هرز در کلونی کمتر است. زمانی که تعداد علفهای هرز در کلونی (تجمع) به رسید، تنها علف هرز بهتر از بین علف علفهای موجود و علفهای تازه تولید شده در کلونی باقی می مانند. بعد از اتمام مرحله حذف رقابتی، تکرار دیگر الگوریتم IWO شروع میشود. این فرآیند تکرار میشود تا زمانی شرط توقف الگوریتم IWO ارضا شود. در ادامه کد متلب این الگوریتم به همراه مقاله پایه آن را می توانید دانید کنید.
IWO Matlab Codes
[۱] Invasive Weed Optimization
[۲] Mehrabian
[۳] Lucas
مسئله فروشنده دوره‌گرد چندگانه(mTSP)، تعمیم مسئله فروشنده دوره‌گرد (TSP) است که در آن، بیش از یک فروشنده برای هر شهر وجود دارد به طوری که هر شهر باید دقیقا یکبار و فقط با یکی از فروشنده‌ها ملاقات شود. مسئله mTSP میتواند به طیف گسترده‌ای از مسائل مسیریابی و زمان‌بندی توسعه داده شود. برای این مسئله، دو تابع هدف متفاوت در نظر گرفته میشود. تابع هدف اول، مجموع مسافت طی شده توسط همه فروشندگان را کمینه میکند، در حالی که تابع هدف دوم، بیشترین مسافت طی شده توسط هر کدام از فروشنده‌ها را کمینه میکند در پایین ما کد متلب حل مسئله فروشنده چنگانه را با استفاده از الگوریتم علف های هرز مهاجم گذاشتیم که در آن علاوه بر کدها، مقالات پایه و بیس گنجانده شده است که در پیاده سازی از این مقالات کمک گرفته شده است:
الگوریتم فراابتکاری ترکیبی مبتنی بر روش بهینهسازی علفهای هرز مهاجم برای حل مسئله فروشنده دوره‌گرد چندگانه
به کارگیری الگوریتم علفهای هرز مهاجم (IWO) و الگوریتم ژنتیک (GA) در بهینهسازی بهرهبرداری تلفیقی از سد طازران
نویسندگان
رضا زارعی 1 حسام قدوسی 2 کاظم شاهوردی 1
1 سازه‌های آبی، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان، ایران
2 عضو هیات علمی گروه مهندسی آب دانشگاه زنجان
10.22125/iwe.2019.88676
چکیده
یکی از مهمترین مسائل در مدیریت منابع آب، مسئله بهرهبرداری بهینه از مخازن میباشد. در این پژوهش از الگوریتم فرا ابتکاری علف هرز مهاجم (IWO) برای یافتن استراتژیهای تخصیص بهینه آب در سیستم تک مخزنه سد طازران واقع در غرب کشور برای یک دوره 10 ساله استفاده شده است. مدل توسعه یافته در این تحقیق برای بهرهبرداری بهینه در حالت الگوی کشت وضع موجود تهیه گردیده است. اراضی پاییندست سد به دو منطقه طازران و ایونده تقسیم میشوند. تابع هدف تعریف شده حداقلسازی کل کمبودها در طول دوره شبیهسازی میباشد. بهمنظور بررسی عملکرد مخزن از شاخصهای قابلیت اعتماد زمانی، تأمین حجمی و آسیبپذیری استفاده شده است. نتایج حاصل از الگوریتم مورد بررسی با نتایج حاصل از الگوریتم ژنتیک(GA) مورد مقایسه قرار گرفته است. به دلیل عدم کفایت و همچنین توزیع نامناسب جریان رودخانه طازران، شبیهسازیها در دوحالت استفاده از جریان آبهای سطحی به تنهایی و تلفیق آبهای سطحی و زیرزمینی انجام گرفته است. با توجه به نتایج بهدست آمده مشخص گردید که با استفاده از روشهای IWO و GA و استفاده همزمان از آبهای سطحی و زیرزمینی منطقه، این سد به ترتیب قادر به تأمین 2/77درصد و 24/76 درصد از نیاز کل اراضی پاییندست منطقه طازران میباشد. شاخصهای اعتمادپذیری و آسیب پذیری در منطقه طازران نیز بهترتیب برابر 45/55 و 33 درصد در روش IWO و 72/52 و 41 درصد در روش GA میباشند.
سفارش انجام پروژه الگوریتم علف هرز در سایت کافه پروژه
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.comazsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
کافه پروژه آماده انجام پروژه های الگوریتم علف هرز شما عزیزان توسط بهترین مجریان الگوریتم علف هرز کشور می باشد.شما در پلتفرم کافه پروژه میتوانید پروژه الگوریتم علف هرز خود را بصورت آنلاین سفارش دهید و منتظر باشید تا بهترین مجریان سایت برای کار شما پیشنهاد قیمت دهند.راحتی کار در کافه پروژه این است که شما میتوانید سفارش انجام پروژه الگوریتم علف هرز خودتون رو بصورت مستقیم و با مجریان سایت در میان بگذارید.قابلیت چت آنلاین و پیام فوری در سایت ما به شما این امکان را می دهد که سریع بتوانید پروژه الگوریتم علف هرز خود را به مجری مدنظر بسپارید و به دلیل تعامل دائمی با مجری یک کار با کیفیت الگوریتم علف هرز تحویل بگیرید.
همین حالا پروژه خودتون رو ایجاد کنید!
کافیه کلیک کنید و ثبت نام کنید...
معرفی الگوریتم علف هرز
الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم یا Invasive Weed Optimization (به اختصار IWO)، یک نوع الگوریتم بهینه سازی هوشمند و تکاملی است، که با الهام از روند تکثیر، بقا و تطبیق پذیری علف های هرز، ایجاد و ابداع شده است.انجام پروژه الگوریتم علف هرز
سیستم پرداخت امن کافه پروژه برای انجام پروژه های الگوریتم علف هرز
در کافه پروژه به دلیل اینکه همه پرداخت ها داخل سایت انجام می شود و هزینه پروژه الگوریتم علف هرز به حساب مجری کار تا زمان تایید و رضایت کارفرما واریز نمیگردد.
سیستم پرداخت امن کافه پروژه و همچنین داشتن نماد اعتماد الکترونیک و ثبت در ستاد ساماندهی سایت های اینترنتی این اطمینان را به شما می دهد که با خیال راحت اقدام به پرداخت هزینه برای انجام پروژه الگوریتم علف هرز خود نمایید.
کافه پروژه، بزرگترین سایت انجام پروژه الگوریتم علف هرز به صورت آنلاین و فریلنسری
بسیاری از شغل های امروزی به صورت مجازی و آنلاین و با استفاده از ابزار های الکترونیک و ارتباطی انجام میشوند که دامنه این نوع کار ها، روز به روز گسترده تر میشود.لزوم کار به صورت مجازی و اینترنتی باعث شده است که مجری پروژه الگوریتم علف هرز نیاز به حضور در مکان خاصی نداشته باشد و میتواند از هر جایی، انجام پروژه ها را بر عهده بگیرد.این پروژه ها معمولا گسسته هستند و شرکت ها به صورت دائم به آنها نیاز ندارند که یک فرد را برای همیشه استخدام کنند.به این افراد اصطلاحا آزاد کار، فریلنسر و گاها نیروی دورکار گفته میشود.در کافه پروژه هزاران مجری متخصص نرم افزار الگوریتم علف هرز مشغول به کارند که هرروز به تعدادشان افزوده می شود و کافرمایان عزیز می توانند انجام پروژه الگوریتم علف هرز خود را به یکی از این مجریان بسپارند.
کافه پروژه؛رابط تقاضا و اجرا در انجام پروژه های الگوریتم علف هرز
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.comazsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
این گونه سبک شغلی، چگونه شرکت ها و کارفرمایان با نیروی متخصص در زمینه های گوناگون، ارتباط برقرار کنند؟تیم ما به عنوان یک کارآفرین اینترنتی، به کمک کارفرمایان گرامی آمده است و واسط بین کارفرما و مجری شده است.اگر کارفرمای پروژه الگوریتم علف هرز هستید به راحتی میتوانید در زمینه های شغلی مختلف، پروژه الگوریتم علف هرز سفارش دهید و همزمان قیمت گذاری کنید.میتوانید از سمت مجریان پروژه پیشنهاد برای انجام پروژه الگوریتم علف هرز دریافت کنید و همزمان میتوانید امتیاز مجریان و نمونه کار های آنها را مشاهده کنید .تا با اطمینان خاطر، بهترین فرد را برای انجام سفارش الگوریتم علف هرز خود، انتخاب کنید
بخش زیادی از پروژه های انجامی در سایت ما پروژه های الگوریتم علف هرز هست.مجریان زیادی در این حوزه در سایت مشغول به فعالیت هستند که با توجه به پروژه های انجام شده الگوریتم علف هرز آنها میتوانید برای همکاری با آنها اقدام نمایید.
سایت فریلنسینگ کافه پروژه به بیزینس الگوریتم علف هرز شما کمک میکند
افراد زیادی به عنوان فریلنسر الگوریتم علف هرز در سایت ما مشغول فعالیت هستند، افرادی با توانایی ها، استعداد ها و حرفه های مختلف که در زمینه های مربوط به شغلشان، ماهر و مجرب هستند، افرادی که هر کدام خلاقیت و تفکر منحصر به فرد خودشان را دارند و بنابراین دنیای بینهایتی از چیزهای ممکن را به وجود می آورند.
لازم نیست همه کار ها را شما انجام دهید فقط کافی است شروع به سفارش پروژه الگوریتم علف هرز برای کسب و کارتان کنید و خواهید دید در تمام مواردی که شما نیاز به انجام یک پروژه الگوریتم علف هرز دارید، افراد متخصص الگوریتم علف هرز در این کار به کمک شما می آیند و بهترین نتیجه را به شما ارائه میدهند.
*چرا میتوانید تجربه بی نظیری به عنوان یک کارفرمای پروژه الگوریتم علف هرز ، با ما داشته باشید؟
۱-محدودیتی در اندازه و حجم پروژه الگوریتم علف هرز شما وجود ندارد؛از نوشتن یه برنامه کوچک الگوریتم علف هرز تا انجام سفارش پروژه های برنامه نویسی بزرگ و پیچیده را با بهترین کیفیت انجام میدهیم.
۲-افراد مختلف، استعداد های گوناگون:زمینه های بسیار زیادی برای ثبت پروژه الگوریتم علف هرز وجود دارد و در هر زمینه افراد زیادی آماده انجام سفارش شما هستند.وجود مجریان پروژه الگوریتم علف هرز بصورت متعدد باعث میشود خیالتان از بابت کیفیت کار راحت شود، چرا که همواره میتوانید بهترین فریلنسر را برای انجام سفارش الگوریتم علف هرز در هر زمینه، انتخاب کنید.
۳-هزینه های مناسب پروژه الگوریتم علف هرز و سیستم پرداخت آنلاین مطمئن
چگونه به عنوان کارفرمای پروژه الگوریتم علف هرز ، فعالیت خود را آغاز کنم؟
ابتدا پروژه الگوریتم علف هرز خود را با ذکر عنوان آن و انتخاب زمینه شغلی، ایجاد کنید و در توضیحات، آنچه که نیاز دارید را همراه با جزئیات شرح دهید.بعد از ثبت پروژه الگوریتم علف هرز ، فریلنسر ها برای انجام پروژه الگوریتم علف هرز شما درخواست ارسال میکنند
با توجه به رزومه کاری و پروفایل فریلنسر ها و همچنین کار های انجام شده توسط آنها، بهترین فریلنسر الگوریتم علف هرز را انتخاب کنید.
در طول انجام پروژه الگوریتم علف هرز با فریلنسر در ارتباط باشید تا جزئیات کار به بهترین حالت ممکن، انجام شوند.
بعد از تحویل پروژه الگوریتم علف هرز خود در صورت رضایت کامل از پروژه انجام شده، میتوانید عملیات پرداخت را به صورت آنلاین انجام دهید و کار شما به اتمام می رسد.
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.
دارای گزارش ورد 45 صفحه ای و همچنین ویدیو نحوه اجرای برنامه متلب است.
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.comazsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
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:
علف هرز پدیدهای است که به دنبال بهینگی میرود و بهترین محیط را برای زندگی پیدا میکند و به سرعت خودش را با شرایط محیطی وفق میدهد و در برابر تغییرات مقاومت میکند. با در نظر گرفتن این ویژگیها، یک الگوریتم قدرتمند توسعه مییابد. الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز مهاجم (IWO)[1] یک روش بهینهسازی تکاملی مبتنی بر جمعیت است که از رفتار تجمعی علفهای هرز الهام میگیرد. از میان پارامترهای IWO، انحراف استاندارد بطور قابل ملاحظهای بر روی عملکرد الگوریتم اثر میگذارد. بنابراین، نگاشت آشوب میتواند در پارامتر انحراف استاندارد استفاده شود. این امر مبنای توسعه الگوریتم IWO آشوب میباشد. عملکرد روش علف هرز مهاجم آشوب بر روی پنج تابع معیار با استفاده از نگاشت آشوب منطقی مورد بررسی قرار خواهد گرفت. علاوه بر این مسأله تنظیم پارامترهای کنترلکننده PID برای یک موتور DC با استفاده از روش بهبود یافته مورد بحث قرار خواهد گرفت. نتایج آماری بر روی مسائل بهینهسازی نشان میدهند که روش علفهای هرز مهاجم آشوب بهبود یافته نرخ همگرایی سریعتری و دقت بالاتری دارد.
مفاهیم اساسی الگوریتم علفهای هرز مهاجم:
الگوریتم فرا ابتکاری علفهای هرز مهاجم یک الگوریتم بهینهسازی مبتنی بر جمعیت است که مقدار بهینه فراگیر (کلی) یک تابع ریاضی را از طریق قابلیت تقلید و خاصیت تصادفی کلنی علفهای هرز مییابد. علفهای هرز گیاهان مقاومی هستند که رشد تهاجمی آنها تهدید جدی برای محصولات زراعی است. آنها برای تغییرات محیطی بسیار مقاوم و تطبیقپذیرند. بنابراین، با در نظر گرفتن مشخصات آنها یک الگوریتم بهینهسازی مقاوم حاصل میشود. این الگوریتم سعی به تقلید مقاومت، تطبیقپذیری و خاصیت تصادفی تجمع علفهای هرز را دارد. این روش از پدیدهای در کشاورزی بنام کلنیهای علفهای هرز مهاجم الهام میگیرد. مطابق یک تعریف متداول، علف هرز گیاهی است که ناخواسته رشد میکند. اگرچه، اگر همان گیاه در ناحیهای رشد کند که با نیازها و فعالیتهای انسانی در ارتباط باشد ممکن است در برخی نواحی کاربرد و منافعی داشته باشند. در [1] یک الگوریتم بهینهسازی عددی ساده پیشنهاد شده است که الگوریتم بهینهسازی علف هرز مهاجم نام دارد. این الگوریتم ساده اما مؤثر در همگرایی به جوابهای بهینه با استفاده از ویژگیهای پایه مثل کاشت، رشد و رقابت در یک کلنی علف هرز میباشد.
[1] invasive weed optimization algorithm
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.comazsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز مهاجم آشوب (نامنظم) بهبود یافته:
الگوریتمهای بهینهسازی بر اساس نظریه آشوب از روشهای جستجوی تصادفی استفاده میکنند. این الگوریتمها از الگوریتمهای رقابت تکاملی و الگوریتمهای هوشمند مبتنی بر جمعیت متفاوت هستند. بعلت ماهیت غیر رقابتی نظریه آشوب، جستجوهای کلی در سرعت بیشتری از جستجوهای تصادفی اجرا میشوند که مربوط به احتمالات هستند. بعلاوه تنوع جمعیت بهتر خواهد شد. همچنین اطمینان حاصل میشود که جمعیت اعضا کل ناحیه جستجو را در بر بگیرد. بنابراین، پاسخهای بهینه یا نزدیک به بهینه در میان جمعیت خواهند بود. یکی از نگاشتهای آشوب مشهور، نگاشت آشوب منطقی است. این تابع یک چندجمله ای درجه دوم است.
همگرایی الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم آشوب بهبود یافته:
این مطالعات بر روی نشان دادن قابلیت IWO آشوب بهبود یافته در موقعیت کمینه کلی توابع پیوسته تمرکز دارند. Sphere، Griewank و Rastrigin سه نمونه تابع معیار هستند. ویژگی آنها در شکل 3 نشان داده شده است.
نتایج کمینه سازی تابع Sphere با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف
عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته
میانگین هزینه ها 0648/0 0434/0 0426/0 0238/0
بهترین هزینه ها 10-16×34/9 0 10-17×78/4 0
بدترین هزینه ها 9138/681 9640/617 1232/376 4613/301
همگرایی روش¬های مختلف برای مقدار بهینه تابع Sphere
همگرایی روشهای مختلف برای مقدار بهینه تابع Sphere
در اینجا فقط یک نمونه از مقایسه و همگرایی روشهای مختلف آورده شد. ترسیم این نمودار برای همه روش ها انجام شده و در گزارش نیز آمده.azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.comazsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
جهت اطلاع از مقادیر عددی هر تابع برای روش های مختلف به صورت زیر داریم:
جدول 5) نتایج کمینه سازی تابع Rastrigin با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف
عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته
میانگین هزینه ها 0223/0 118/0 0958/0 0797/0
بهترین هزینه ها 10-14×17/8 0 0 0
بدترین هزینه ها 5083/177 2355/111 70/86 6520/165
جدول 7) نتایج کمینه سازی تابع Griewank با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف
عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته
میانگین هزینه ها 10-4×85/7 10-6×85/8 10-4×54/2 10-5×61/3
بهترین هزینه ها 10-16×33/3 0 0 0
بدترین هزینه ها 4684/0 3098/0 2745/0 4944/0
جدول 9) نتایج کمینه سازی تابع EF10 با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف
عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته
میانگین هزینه ها 10-4×94/6 10-۵×۲۳/۵ ۱۰-۵×۸۵/۶ 10-۶×۰۲/۵
بهترین هزینه ها 10-7×86/9 ۰ 10-۷×۶۶/۴ ۰
بدترین هزینه ها 0276/0 ۰۲۱۳/۰ ۰۲۷۵/۰ ۰۲۱۸/0
جدول 11) نتایج کمینه سازی تابع EASOM با 30 اجرا توسط الگوریتمهای IWO مختلف
عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته
میانگین هزینه ها 8579/2- 8869/2- 8620/2- 8869/2-
بهترین هزینه ها 9910/2- 9911/2- 9910/2- 9911/2-
بدترین هزینه ها 10-12×50/3- 10-7×48/1- 10-8×13/8- 10-7×48/1-
جدول 13) نتایج بدست آمده از بهترین مقدار تابع هزینه و تنظیم پارامترهای کنترلکننده PID توسط الگوریتمهای IWO مختلف
عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته
مقدار تابع هدف 96/14 35/14 29/13 28/13
Kp 06/35 71/32 92/46 68/47
Ki 52/98 20/84 100 81/99
Kd 35/9 94/1 73/2 76/2
جدول 14) نتایج مشخصههای پاسخ پله بدست آمده توسط الگوریتمهای IWO مختلف
عملکرد IWO ساده IWO بهبود یافته IWO آشوب IWO آشوب بهبود یافته
میانگین مربعات خطا 029/0 0059/0 0046/0 0045/0
زمان نشست 0.382 1453/0 1049/0 1034/0
زمان صعود 198/0 0919/0 0660/0 0651/0
فراجهش (اورشوت) 0 0408/0 0 0
میتوان مشاهده نمود که سریعترین پاسخ توسط CIWO2 بدست آمده است. پس بازده این روش در تنظیم پارامتر بهینه کنترلکننده PID تایید میشود.
شبیه سازی در محیط متلب 2020a انجام و اجرا شده است.
نتیجه گیری و پیشنهاد:
نتایج شبیهسازی الگوریتمهای IWO ساده، بهبودیافته، آشوب، و آشوب بهبود یافته برای حل مسائل کمینه سازی توابع معیار و تنظیم پارامترهای کنترلکننده PID نشان دادند که تئوری آشوب و رابطه جدید بهبود الگوریتم میتوانند سرعت همگرایی الگوریتم را بیشتر کنند. بنابراین، اثربخشی روش IWO آشوب بهبود یافته تأیید میشود.
[1] A. R. Mehrabian, C. Lucas, 2006. A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization. Ecol. Inf. 1 (4), 355–366.
[2] M. Misaghi, M Yaghoobi, 2019. Improved invasive weed optimization algorithm (IWO) based on chaos theory for optimal design of PID controller, Journal of Computational Design and Engineering.
الگوریتم بهینه سازی علف های هرز IWO با نرم افزار متلب
الگوریتم بهینه سازی علف های هرز IWO
در این بخش پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی علف های هرز IWO را در نرم افزار متلب همراه با کامنت گذاری کدها آماده کردیم که یکی الگوریتم های فراابتکاری قوی و با الهام از تکثیر و رشد علف های هرز در طبیعت می باشد. الگوریتم IWO در سال ۲۰۰۶ در مقاله A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization توسط لوکاس و محرابیان ارائه شده است. در ادامه به معرفی الگوریتم علف های هرز پرداخته و آن را با دیگر الگوریتم های هوشمند مقایسه می کنیم.
معرفی الگوریتم علف های هرز IWO
در صنعت کشاورزی یکی از مشکلات مهم بوجود آمدن علف های هرز می باشد، علف های هرز با رشد تهاجمی خود به گیاهان دیگر آسیب می رساند، از این رو با ثبت ویژگی های آن ها الگوریتم بهینه سازی قدرتمند و هوشمند ساخته شده است که آن را به اختصار IWO می نامیم. میزان بهره وری و اثر بخشی و همچنین امکان سنجش الگوریتم IWO با جزئیات، با استفاده از مجموعه ای از توابع چند بعدی معیار آنالیز می گردد.
مقایسه الگوریتم علف های هرز با دیگر الگوریتم های هوشمند
در مقاله ایی که در سال ۲۰۰۶ و توسط لوکاس و محرابیان برای الگوریتم بهینه سازی علف های هرز IWO ارئه شده است، آن را در شبیه سازی های مختلف با سایر الگوریتم های فرا ابتکاری یا الگوریتم های تکاملی همچون الگوریتم جهش قورباغه (SFLA)، الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO)، الگوریتم ممتیک (Memetic Algorithms) و الگوریتم ژنتیک (GA) مقایسه شده که
شبیه سازی مقاله نسخه ای از الگوریتم علف های هرز گسسته برای حل مسئله فروشنده دوره گرد با متلب ، عنوان پروژه ای است که در این ساعت از وب سایت مطلب دی ال برای کاربران عزیز آماده کرده و به منظور دانلود قرار داده ایم.در ادامه توضیحات کاملتری در مورد مقاله ”A Discrete Invasive Weed Optimization Algorithm for Solving Traveling Salesman Problem ” و شبیه سازی آن آورده شده است.
شبیه سازی مقاله نسخه ای از الگوریتم علف های هرز گسسته برای حل مسئله فروشنده دوره گرد با متلب
مسئله فروشنده دوره گرد
مسئله فروشنده دوره گرد یکی از مسائل پایه در ارزیابی الگوریتم هایی است که روی گراف کار میکنند. هدف این مسئله سنجش کارایی روشهای بهینه سازی مختلف است. این مسئله از دسته مسائل Np-Hard بوده و الگوریتمی که به روشهای معمولی بخواهد راه حلی برای این مسئله ارائه دهد دارای مرتبه زمانی فاکتوریل است. بر همین اساس بسیاری از محققان از روشهای فراابتکاری برای حل این مسئله استفاده میکنند. الگوریتم‌هایی مثل الگوریتم ژنتیک ، الگوریتم بهینه سازی اجتماع ذرات و غیره نمونه‌ای از این الگوریتمها هستند.
همچنین بخوانید: مقایسه الگوریتم کلونی مورچگان و الگوریتم پریم در مسئله فروشنده دوره گرد
مقاله نسخه ای از الگوریتم علف های هرز گسسته برای حل مسئله فروشنده دوره گرد
حال مقاله مذکور نیز روشی برای حل این مسئله به کمک الگوریتم بهینه سازی علف های هرز یا IWO ارائه نموده است. با توجه به اینکه نسخه اصلی IWO برای مسائل پیوسته کاربرد دارد، این مقاله با ارائه یک ایده، IWO گسسته یا DIWO را ارائه داده است. همچنین برای بهینه تر شدن جواب از روشهای بهینه سازی ۲-Opt و ۳-Opt نیز استفاده شده است. روند کلی به صورت زیر بوده است:
ارائه روشی برای نمایش عامل‌های (علفهای هرز) در الگوریتم پیشنهادی
اجرای الگوریتم DIWO جهت بهینه سازی مسئله TSP
اجرای روشهای ۲_opt و ۳-Opt جهت بهبود جوابهای خروجی الگوریتم بهینه سازی علف هرز گسسته
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.comazsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
در صفحات ۵ و ۶ مقاله روش پیشنهای به خوبی جهت گسسته‌سازی IWO و ارائه DIWO شرح داده شده است. (در ادامه می توانید مقاله نسخه ای از الگوریتم علف های هرز گسسته برای حل مسئله TSP را به صورت مستقیم از وب سایت مطلب دی ال دانلود نمایید).
همچنین بخوانید: سورس کد مسئله TSP با الگوریتم شبیه سازی تبرید در متلب
محققان و برنامه نویسان زبان متلب گروه MATLABDL ضمن پیاده سازی روش پیشنهادی در این مقاله ، توانایی بهبود و ارائه انواع روشهای دیگر را نیز دارند. پیاده سازی های مذکور در اسرع وقت و به صورت دقیق صورت خواهد گرفت.
عنوان مقاله به انگلیسی : A Discrete Invasive Weed Optimization Algorithm for Solving Traveling Salesman Problem
عنوان مقاله به فارسی: نسخه ای از الگوریتم علف های هرز گسسته برای حل مسئله فروشنده دوره گرد
بهینهسازی علفهای هرز مهاجم (IWO[۱])، یک الگوریتم فرا ابتکاری مبتنی بر جمعیت است که از رفتار توزیع پذیری کلونی علفهای هرز در یک اکوسیستم، الهام گرفته شده‌است. علفهای هرز، به دلیل تمایل به رشد و تولیدمثل سریع و سرزده، همیشه یک چالش جدی در کشاوزی بوده است، که نتیجه آن، تاثیر منفی بر عملکرد رشد مطلوب گیاهان زراعی است. علفهای هرز با تطبیق دادن خود با محیط بر توانایی خود برای زنده ماندن در آن محیط را می افزایند.
با توجه به ویژگیهای مذکور علفهای هرز، الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز مهاجم (IWO)، برای اولین بار توسط مهرابیان[۲] و لوکاس[۳] در سال ۲۰۰۶ توسعه داده شد.
در الگوریتم IWO، هر واحد علف هرز، نشان‌دهنده یک راه‌حل ممکن در مسئله بهینهسازی است و برازندگی یک علف هرز، به معنی برازندگی راه‌حلی است که با آن علف نمایش داده میشود. الگوریتم IWO، یک الگوریتم تکرار‌شونده است.
هنگامی که یک دانه تولید میشود فرض براین است که فورا رشد کرده و به یک علف هرز تبدیل می شود. زمانی که تمام علف‌ها، فرآیند تولید دانه جدید را تکمیل کردند مرحله حذف رقابتی شروع میشود. تمام علفهای هرز تازه تولید شده شامل کلونی علف‌ها خواهد بود تا زمانی که تعداد علف‌ها هرز در کلونی از حداکثر تعداد مجاز علفهای هرز در کلونی کمتر است. زمانی که تعداد علفهای هرز در کلونی (تجمع) به رسید، تنها علف هرز بهتر از بین علف علفهای موجود و علفهای تازه تولید شده در کلونی باقی می مانند. بعد از اتمام مرحله حذف رقابتی، تکرار دیگر الگوریتم IWO شروع میشود. این فرآیند تکرار میشود تا زمانی شرط توقف الگوریتم IWO ارضا شود. در ادامه کد متلب این الگوریتم به همراه مقاله پایه آن را می توانید دانید کنید.
IWO Matlab Codes
[۱] Invasive Weed Optimization
[۲] Mehrabian
[۳] Lucas
مسئله فروشنده دوره‌گرد چندگانه(mTSP)، تعمیم مسئله فروشنده دوره‌گرد (TSP) است که در آن، بیش از یک فروشنده برای هر شهر وجود دارد به طوری که هر شهر باید دقیقا یکبار و فقط با یکی از فروشنده‌ها ملاقات شود. مسئله mTSP میتواند به طیف گسترده‌ای از مسائل مسیریابی و زمان‌بندی توسعه داده شود. برای این مسئله، دو تابع هدف متفاوت در نظر گرفته میشود. تابع هدف اول، مجموع مسافت طی شده توسط همه فروشندگان را کمینه میکند، در حالی که تابع هدف دوم، بیشترین مسافت طی شده توسط هر کدام از فروشنده‌ها را کمینه میکند در پایین ما کد متلب حل مسئله فروشنده چنگانه را با استفاده از الگوریتم علف های هرز مهاجم گذاشتیم که در آن علاوه بر کدها، مقالات پایه و بیس گنجانده شده است که در پیاده سازی از این مقالات کمک گرفته شده است:
انجام پروژه متلب پایتون الگوریتم IWO علف های هرز
انجام پروژه متلب پایتون الگوریتم IWO علف های هرز Invasive Weed Optimization
انجام پروژه های دانشجویی با نرم افزار متلب دکتری و کارشناسی ارشد
انجام پروژه matlab نرم افزار matlab انجام پروژه های دانشجویی شبیه سازی دانشگاهی برنامه نویسی کدنویسی matlab مطلب با کمترین هزینه رایگان مجانی بهترین کیفیت کمترین زمان لیسانس فوق لیسانس فوق دیپلم کاردانی کارشناسی ارشد دکتری مهندس صنایع کامپیوتر هوش مصنوعی عمران برق مکانیک مدیریت حسابداری موضوع بهترین زمان هزینه قیمت کیفیت لیسانس فوق لیسانس پروپوزال پرپوزال پوروپوزال سمینار آموزش تهران کرج قزوین مشهد اصفهان رشت مازندران
تنها سایت تخصصی بدون واسطه با آموزش حضوری و فیلم آموزشی
های هرز مهاجم iwo
الگوریتم علف های هرز مهاجم IWO یک الگوریتم فراابتکاری الهام گرفته از طبیعت می باشد.که از ایده پخش و تکثیر علف های هرز الهام گرفته شده است. این الگوریتم توسط علیرضا محرابیان و دکتر لوکاس در سال 2006 معرفی شده است.
الگوریتم علف های هرز مهاجم iwo
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.
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.comazsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
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.
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.
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.comazsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
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.
الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز یک الگوریتم بهینهسازی عددی، الهام گرفته از رشد علفهای هرز میباشد. این الگوریتم در سال 2006 توسط محرابیان و لوکاس در قالب مقاله‌ای پیشنهاد شد. علفهای هرز گیاهانی هستند که رشد هجوم آورنده و شدید آنها تهدید مهمی برای گیاهان زراعی محسوب میشود. علفهای هرز بسیار پایدار و تطابق پذیر در مقابل تغییرات محیط میباشد. بنابراین با الهام گرفتن و شبیهسازی خصوصیات آنها میتوان به یک الگوریتم بهینهسازی قوی رسید.
کد متلب الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO
آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO
در این محصول یک فایل آموزشی ورد در خصوص آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO و نیز کد متلب این الگوریتم به دوستان تقدیم می گردد
دسته: دسته بندی نشده, مقالات شبیه سازی شده با متلب برچسب: آموزش الگوریتم, الگوریتم علفهای هرز در متلب
Share
توضیحات
[kkstarratings]
آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.comazsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز یک الگوریتم بهینهسازی عددی، الهام گرفته از رشد علفهای هرز میباشد. این الگوریتم در سال 2006 توسط محرابیان و لوکاس در قالب مقاله‌ای پیشنهاد شد. علفهای هرز گیاهانی هستند که رشد هجوم آورنده و شدید آنها تهدید مهمی برای گیاهان زراعی محسوب میشود. علفهای هرز بسیار پایدار و تطابق پذیر در مقابل تغییرات محیط میباشد. بنابراین با الهام گرفتن و شبیهسازی خصوصیات آنها میتوان به یک الگوریتم بهینهسازی قوی رسید.
کد متلب الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO
آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO
در این محصول یک فایل آموزشی ورد در خصوص آموزش الگوریتم علف های هرز چند هدفه MOIWO و نیز کد متلب این الگوریتم به دوستان تقدیم می گردد
0/5 (0 دیدگاه)
الگوریتم علف هرز مهاجم
آموزش نرم افزار الگوریتم علف هرز مهاجم
نرم افزار الگوریتم علف هرز مهاجم
الگوریتم علف هرز مهاجم
آموزش تحلیل الگوریتم علف هرز مهاجم
آموزش روش الگوریتم علف هرز مهاجم
حل مثال الگوریتم علف هرز مهاجم
آموزش مجازی بستری برای یادگیری آنلاین است.
برای کسب اطلاعات به کانال تلگرام آموزش مجازی عضو شوید
تشخصی و طبقه بندی علف های هرز و علف محصول با استفاده از متلب پردازش تصویر
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.
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.comazsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
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.
مشاهده ویدئو در این باره
جزئیات محصول
قیمت : ۶۰,۰۰۰ تـــــومان
کد محصول : 17632
توضیحات : کدها داری کامنت گ
الگوریتم علف های هرز یا Invasive Weed Optimization یا IWO یکی از الگوریتم های برجسته در حل مسائل بهینه سازی می باشد. این الگوریتم را می توان با استفاده از تمهیدات خاص در شرایط گسسته ، پیوسته و باینری بکار برد و نتایج بسیار عالی از آن بدست آورد. الگوریتم علف های هرز در روش بهینه سازی از عملکرد رشد علف های هرز در طبیعت الهام گرفته است. این الگوریتم در سال۲۰۰۶ توسط محرابیان و لوکاس ارایه گردید. در طبیعت علف های هرز رشدی شدید دارند و این رشد شدید تهدیدی جدیدی برای گیاهان مفید می باشد. یکی از ویژگی های مهم علف های هرز پایداری و تطابق پذیری بسیار بالای آن ها در طبیعت می باشد که این ویژگی مبنای بهینه سازی در الگوریتم IWO قرار گرفته است.
الگوریتم فراابتکاری علفهای هرز یکی از الگوریتمهای بهینهسازی جدید و توانمند است که بر اساس تقلید از قابلیت تطابق‌پذیری و تصادفی بودن کولونی علفهای هرز، بهینه عمومی یک تابع ریاضی را پیدا میکند. تاکنون بررسی مدونی در خصوص تاثیر پارامترهای این الگوریتم بر عملکرد آن (کیفیت جواب و زمان محاسباتی) انجام نشده است.
برررسی چند مقاله و پایان نامه فارسی:
حل مسئله تخصیص نمایی با استفاده از الگوریتم بهینه سازی علف های هرز:
در این مقاله یک الگوریتم جدید قدرتمند با الهام از تکثیر و رشد علف های هرز جهت حل مسئله معروف تخصیص نمایی که از کاربرد بسیار زیادی در حوزه های مختلف نظیر چیدمان کارخانه، چیدمان ماشین آلات و … برخوردار است، به کار گرفته شده است. مجموعه ای از مسائل عددی مرجع از منبع مربوط به این مسئله مشهور انتخاب و کارایی الگوریتم از طریق آن در مقایسه با الگوریتم های قبلی مشابه مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج نشان دهنده اینست که این الگوریتم نتایج بهتری را در مقایسه الگوریتم های قبلی خصوصا با افزایش ابعاد مسئله ارائه می دهد
بهبود عملکرد الگوریتم علفهای هرز (Invasive Weed Optimization) در حل مسائل بهینهسازی تولید با بکارگیری روش طراحی آزمایشات
الگوریتم فراابتکاری علف های هرز یکی از الگوریتمهای بهینه سازی جدید و توانمند است که بر اساس تقلید از قابلیت تطابق پذیری و تصادفی بودن کولونی علف های هرز، بهینه عمومی یک تابع ریاضی را پیدا می کند. تاکنون بررسی مدونی در خصوص تاثیر پارامترهای این الگوریتم بر عملکرد آن (کیفیت جواب و زمان محاسباتی) انجام نشده است. بعلاوه عملکرد الگوریتم علف های هرز در حل مسائل برنامه ریزی تولید تا به حال بررسی نگردیده است. هدف اصلی این تحقیق تعیین سطوح بهینه پارامترهای تنظیمی الگوریتم IWO در حل …
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.comazsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
ارائه الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز جهت حل مساله انتخاب سبد سرمایه گذاری
نحوه تخصیص سرمایه دردارایی های مختلف از جمله مسائل تصمیم گیری مهم پیشروی سرمایه گذاران می باشد نخستین مساله انتخاب سبد سرمایه پرتفوی توسط مارکویتز دردهه پنجاه ارایه گردید که به مدل میانگین واراینس معروف بوده که با درنظرگرفتن تنها دو محدودیت بازده و بودجه به دنبال مینیمم سازی واریانس پرتفوی می باشد حل مدل کوادراتیک مارکویتز مرکز کارای سرمایه گذاری را به عنوان مجموعه جواب برای سرمایه گذاران به دنبال دارد درسالهای اخیر معرفی سایر محدودیت های کاربردی منجر به توسعه مدل اولیه مارکویتز گردیده اند درتحقیق پیشرو مدلی نوین جهت بهینه سازی پرتفوی ارایه گردیده است که علاوه برمجاز شمردن فروش استقراضی برخی محدودیت های کاربردی بازار سرمایه نیز به مدل تحمیل گردیده است با توجه به پیچیدگی محاسباتی مدل پیشنهادی دراندازه های نسبتا بزرگ الگوریتم فراابتکاری بهینه سازی علفهای هرز به عنوان روش حل انتخاب گردیده است
ترکیب جدیدی از سیستم استنتاج فازی و الگوریتم علفهای هرز به منظور بازآرایی همزمان با جایابی و تعیین ظرفیت بهینه تولیدات پراکنده در شبکه‌های توزیع
در این مقاله یک روش بهینهسازی ترکیبی به منظور بازآرایی و تخصیص مناسب تولیدات پراکنده در فیدرهای شبکه توزیع برق ارائه شده است. اهداف این بهینه سازی، کاهش تلفات، بهبود پروفیل ولتاژ و افزایش تعادل بار در شبکه توزیع میباشند. از الگوریتم علفهای هرز جهت تعیین آرایش بهینه شبکه توزیع همراه با تعیین مکان و ظرفیت مناسب برای واحدهای تولید پراکنده استفاده شده است. به منظور بهبود توانایی این الگوریتم از تئوری فازی بهره گرفته شده تا مسئله بهینهسازی چند منظوره به مسئله بهینهسازی تک هدفه تبدیل شود. شبکه توزیع ۳۳ باسه جهت ارزیابی روش پیشنهادی در هر سه بار نامی، سبک و سنگین مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج به دست آمده نشان میدهد که روش پیشنهادی، در بهبود هر سه شاخص مورد آزمایش، عملکرد قابل قبولی داشته و نیز در مقایسه با الگوریتمهای دیگر مانند الگوریتم بهینهسازی غذایابی و الگوریتم ژنتیک موفق‌تر عمل نموده است.
پیش‌بینی قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز
بورس اوراق بهادار یکی از اجزای مهم بازارهای مالی میباشد. اولین و مهم ترین عاملی که در اتخاذ تصمیمات سرمایه گذاری در بورس اوراق بهادار فراروی سرمایه گذار قرار دارد، عامل قیمت سهام است لذا هدف از این تحقیق پیش بینی قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از الگوریتمهای بهینه سازی علف های هرز و ازدحام ذرات میباشد. الگوریتمهای فوق برای یافتن وزن‌های بهینه در مدل اتورگرسیو به‌کار برده شد. به منظور تعیین جامعه آماری از داده های شرکت پتروشیمی آبادان از تاریخ ۱۳۹۱/۱۱/۱۴ الی۱۳۹۲/۱۲/۲۸ استفاده گردید. همچنین جهت آموزش مدل، از ۸۰ درصد داده‌ها استفاده شد و پس از طراحی مدل در محیط نرم‌افزار اکسل ، ۲۰ درصد داده‌ها توسط مدل پیش‌بینی شد. نتایج حاصل این تحقیق نشان داد که میانگین قدرمطلق درصد خطا، میانگین قدر مطلق خطاو میانگین مجذور خطا در الگوریتمهای علفهای هرز به ترتیب معادل ۰/۰۱۵۸ ، ۲۰۷/۱۷۹و ۱۰۰۹۷۲/۴۷۹و در الگوریتم ازدحام ذرات به ترتیب معادل ۰/۰۴۲۹، ۵۰۹/۴۶۱ و ۱۲۵۸۶۴/۱میباشد. با توجه به نتایج فوق الگوریتم علفهای هرز پیش بینی دقیق‌تری را نسبت به الگوریتم ازدحام ذرات ارائه کرد.
کنترل سرعت موتور القایی جهت بکارگیری در سیستم تست HIL واحد کنترل سوخت موتور جت با استفاده از کنترل‌کننده‌ی ANFIS و الگوریتم علفهای هرز مهاجم
واحد کنترل سوخت موتور جت (FCU) در طی چند سال گذشته در آزمایشگاه شبیهسازی و کنترل سیستم‌های دانشگاه علم و صنعت ایران، طراحی و ساخته شده‌است و در حال حاضر در مرحله‌ی تست سخت‌افزار در حلقه قرار گرفته‌است. با توجه به اینکه در دستگاه تست FCU، موتور جت به صورت واقعی وجود ندارد لذا از یک موتور القایی به‌عنوان عملگر واسطه استفاده‌شده‌است تا از طریق آن بتوان میزان دور بدست‌آمده از نتایج شبیهسازی موتور جت را به پمپ دنده‌ای FCU منتقل کرد. در این مقاله، کنترل سرعت این موتور القایی مطابق با شرایط دستگاه تست ارائه شده‌است. بدین منظور از روش شناسایی سیستم برای مدل‌سازی اجزای بکار رفته در سیستم کنترل سرعت موتور القایی استفاده گردیده و مدل ارائه شده با استفاده از نتایج بدست‌آمده از تست عملی مورد ارزیابی قرار گرفت. این مدل جهت طراحی کنترلر فازی- عصبی- تطبیقی (ANFIS) استفاده شده‌است و با بکارگیری الگوریتم علفهای هرز مهاجم (IWO) به‌عنوان یک ابزار قدرتمند کاوش در فضاهای جستجوی وسیع و نامنظم به تنظیم پارامترهای این کنترلر پرداخته شده‌است. کنترلر طراحی شده بر روی سیستم واقعی پیاده‌سازی گردید. نتایج بدست‌آمده از شبیهسازی و پیاده‌سازی کنترلر طراحی‌شده نشان‌دهنده عملکرد مناسب کنترلر ANFIS طراحی‌شده با الگوریتم IWO میباشد.
Automatic Liver CT Image Clustering based on Invasive Weed Optimization Algorithm
خوشه بندی اتوماتیک تصاویر CT کبد براساس الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم
در این مقاله، یک روش خوشه بندی اتوماتیک تصاویر CT کبد براساس یک الگوریتم فرا ابتکاری تکاملی که الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم نام دارد؛ ارائه می شود؛ بدون اینکه از قبل در خصوص گروه هایی که به صورت طبیعی در تصویر ایجاد می شوند؛ اطلاعاتی در دسترس باشد. تابع برازش (شایستگی) مورد استفاده در الگوریتم ژنتیک، تابع هدف k-means می باشد که برای جستجوی خوشه فشرده و هموار سازی شده مورد استفاده می باشد. با توجه به نتایج تجربی، انتظار می رود الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم، بتواند به عنوان یک روش فرا ابتکاری موثر و کارآمد برای حل مسائل بهینه سازی چند منظوره در کاربردهای تشخیص بیماری به کمک کامپیوتر، مطرح می شود.
برای عضویت روی عکس زیر کلیک کنید : (آخرین اخبار مرتبط با مهندسی و سایر تکنولوژی ها)
یا آدرس لینک زیر را در تلگرام خود جستجو نمایید:
مجموعه: اخباربرچسب ها Automatic Liver CT Image Clustering based on Invasive Weed Optimization Algorithm, ارائه الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز جهت حل مساله انتخاب سبد سرمایه گذاری, الگوریتم iwo, الگوریتم iwo در متلب, الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم، تصاویر CT کبد، خوشه بندی، تصویر برداری پزشکی, الگوریتم علف هرز چیست, الگوریتم علفهای هرز, الگوریتم علفهای هرز بازآرایی تولید پراکنده سیستم استنتاج فازی شبکه توزیع, الگوریتم علفهای هرز در متلب, الگوریتمهای فراابتکاری؛ بهینه سازی عف های هرز, انجام سمینار الگوریتم علفهای هرز, بهبود عملکرد الگوریتم علفهای هرز (Invasive Weed Optimization) در حل مسائل بهینهسازی تولید با بکارگیری روش طراحی آزمایشات, بهبود عملکرد الگوریتم علفهای هرز در حل مسائل, بهینه سازی پرتفوی، مدل میانگین, بهینه سازی علفهای هرز, بورس اوراق بهادار, بورس اوراق بهادار با الگوریتم علف هرز, پایان نامه الگوریتم علفهای هرز, پیش بینی سهام با الگویتم علف هرز, پیش‌بینی قیمت سهام در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز, ترکیب جدیدی از سیستم استنتاج فازی و الگوریتم علفهای هرز به منظور بازآرایی همزمان با جایابی و تعیین ظرفیت بهینه تولیدات پراکنده در شبکه‌های توزیع, حل مسئله تخصیص نمایی با استفاده از الگوریتم بهینه سازی علف های هرز, خوشه بندی اتوماتیک تصاویر CT کبد براساس الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم, دانشگاه ازاد الگوریتم علف هرز, دانشگاه امیر کبیر الگوریتم علف هرز, دانشگاه تبریز الگوریتم علف هرز, دانشگاه شریف الگوریتم علف هرز, دانشگاه فردوسی الگوریتم علف هرز, دانشگاه مشهد الگوریتم علف هرز, دانلود رایگان فیلم آموزشی الگوریتم علف هرز متلب IWO, رشد و تکثیر علف های هرز, فیلم آموزشی الگوریتم بهینه سازی علف هرز مهاجم, قیمت سهام بورس اوراق بهادار تهران پیش‌بینی قیمت الگوریتم بهینهسازی علفهای هرز بهینه سازی گرده ذرات تابع هد, کاربرد الگوریتم iwo, کاربرد های الگوریتم علفهای هرز, کنترل سرعت موتور القایی جهت بکارگیری در سیستم تست HIL واحد کنترل سوخت موتور جت با استفاده از کنترل‌کننده‌ی ANFIS و الگوریتم علفهای هرز مهاجم-, مسئله تخصیص نمایی با الگوریتم علف هرز, معرفی آموزش تئوری و عملی الگوریتم بهینه سازی علف های هرز, مقاله ارائه الگوریتم بهینه سازی علفهای هرز, واریانس، برنامه ریزی کوادراتیک
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.comazsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276azsoftir@gmail.com
azsoftir.com 09367292276
azsoft.ir
azsoftir@gmail.com
azsoft.ir
09367292276
azsoftir@gmail.com