مدل مارکوف برای بهینه سازی سیستمهای پیچیده بر مبنای جغرافیای زیستی

پروژه ۱۲۳: شبیه سازی مقاله در متلب + سورس کامل متلب + ترجمه کامل مقاله

عنوان مقاله: 

A Markov model of biogeography-based
optimization for complex systems

********************

دانلود: دانلود اصل مقاله لاتین

********************

 

خلاصه ای از مقاله: 

    بهینه سازی مبتنی بر جغرافیای زیستی (BBO) یک الگوی تکاملی است که از طبیعت الهام می گیرد.این الگوریتم بخاطرعملکرد خوب دیگر الگوریتمهای تکاملی به دلیل کاربردهای متفاوتی که دارد به الگوریتمی محبوب تبدیل شده است.همچنین به چندین روش به منظور اصلاح مسائل مختلف اصلاح شده است.BBO برای سیستمهای پیچیده (BBO-پیچیده) گونه جدیدا ارائه شده BBO است که وضعیتی از الگوریتم هنری را برای سیستمهای پیچیده (یعنی سیستمهایی با چندین زیرسیستم مرتبط که هریک شامل چندین هدف و چندین محدودیت می باشد) ارائه می کند.الگوهای مارکوف برای الگوی نظری وتجزیه وتحلیل انواع مختلف BBO وپیش بینی موفقیت امیز نتایج وضعیت ثابت BBO بکار می روند.ما در این مقاله یک الگوی مارکوف برای BBO- پیچیده نتیجه گیری می کنیم.الگوی مارکو که در ایجا نتیجه گیری می شود ،یک الگوی ریاضی دقیق از BBO-پیچیده را در محدوده ای ارائه می کند که تعداد تولید نامحدود می شود. نتایج شبیه سازی برای تائید الگوی جدید مارکو ارائه می شوند.

سایر بحش ها که بطور کامل مورد تشریح قرار گرفته عبارتند از : 

۱- مقدمه

۲-الگوی زنجیره ای مارکوف ازبهینه سازی جغرافیای زیستی درسیستمهای پیچیده

۲.۱-بهینه سازی جغرافیای زیستی درسیستمهای پیچیده

۲.۲-یک الگوی مارکوف درمورد BBO-پیچیده

۲.۲.۱-مهاجرت

مهاجرت درون زیرسیستم

مهاجرت درعرض سیستم

ترکیب مهاجرت درون زیرسیستم ومهاجرت در عرض زیرسیستم

۲.۲.۲-جهش

۳-نتایج شبیه سازی

۴-نتیجه گیری

در صورت سوال در مورد محصول می توانید از بخش تماس با ما (منوی بالا)، با شماره تلفن مورد نظر مکاتبه نمایید.

پس از پرداخت آنلاین، فایل قابل دانلود است.  
خرید آنلاین

برخی نتایج:

کد کامل در ام فایل های جداگانه نوشته شده است. 

Population = 4 0 0 0 4 0 0 0 Probability = 0.9456
Population = 3 1 0 0 4 0 0 0 Probability = 0.0282
Population = 4 0 0 0 3 1 0 0 Probability = 0.0144
Population = 4 0 0 0 3 0 1 0 Probability = 0.0066
Population = 3 0 1 0 4 0 0 0 Probability = 0.0042

Prob(4 0 0 0 4 0 0 0) = 0.94892
Prob(3 1 0 0 4 0 0 0) = 0.028747
Prob(4 0 0 0 3 1 0 0) = 0.010503
Prob(4 0 0 0 3 0 1 0) = 0.0059893
Prob(3 0 1 0 4 0 0 0) = 0.0043879

دیگر پروژه های مرتبط:  

کنترل ربات و مدل سازی مارکوف با بهینه سازی مبتنی بر جغرافیای زیستی (BBO)

سورس مقاله: تجزیه وتحلیل احتمالی یک الگوریتم بهینه سازی جغرافیای زیستی

شبیه سازی مقاله: بهینه سازی مبتنی بر جغرافیای زیستی در محیط های نویزی

 


مجموعه: الگوریتم های فراابتکاری و هوشمند, مهندسی کامپیوتر, یادگیری تقویتی, یادگیری ماشینبرچسب ها , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *