![](https://matlabtools.com/wp-content/uploads/2017/10/116_inteligent_method_matlab.jpg)
شبیه سازی مقاله: بهینه سازی پارامتر واقعی به کمک الگوریتم های تکاملی
مجموعه: الگوریتم های فراابتکاری و هوشمند, مهندسی کامپیوتر, یادگیری ماشین
پروژه۱۱۶: شبیه سازی مقاله isi در متلب + سورس کامل متلب + توضیحات خطوط برنامه
عنوان مقاله:
Problem Definitions and Evaluation Criteria for the CEC 2005
Special Session on Real-Parameter Optimization
تعاریف مساله و معیار ارزیابی بخش ویژه CEC 2005 درمورد بهینه سازی پارامتر واقعی
******************
دانلود: دانلود اصل مقاله لاتین
******************
خلاصه ای از کار:
انواع مختلف الگوریتمهای بهینه سازی در دو دهه گذشته طراحی و برای حل مسائل بهینه سازی عملکرد پارامتر واقعی بکار گرفته شده اند. برخی از روشهای معروف عبارتند از: الگوریتمهای تکاملی پارامتر واقعی ، روشهای تکامل(ES)، تکامل تفاضلی (DE)، بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO)، برنامه نویسی تکاملی (EP)، روشهای کلاسیک مانند روش شبه نیوتن (QN)، روشهای کلاسیک تکاملی ترکیبی، روشهای غیرتکاملی دیگر مانند تبرید شبیه سازی شده (SA)، جستجوی تابو(TS) و روشهای دیگر. در هر گروه ،روشهای متعدد مختلفی مانند روشهای تکامل مرتبط و روشهای تکامل CMA وجود دارند که عملگر ها و اصول کاری متفاوتی دارند. در بیشتر این مطالعات، زیرمجموعه ای از مسائل ازمون استاندارد (مساله اسفیر،شوئفت،روزنبروک،رستریجین و غیره) بررسی میشود. اگرچه در برخی مطالعات تحقیقاتی، چند مقایسه انجام می شود اما اغلب انها گیج کننده هستند وبه مسائل ازمون بکاررفته در این تحقیق محدود می شوند. مساله ازمون و الگوریتم انتخابی در برخی مواقع مکمل یکدیگر هستند و همین الگوریتم ممکن است در مسائل دیگر به خوبی موثر نباشد. بطوریقین این روشها باید از طریق تعیین یک معیار مشترک،اندازه مسائل،طرح ارزش دهی اولیه،روابط یا چرخش و …ارزیابی شوند.همچنین باید یک مطالعه درباره مقیاس پذیری انجام گیرد که نحوه افزایش زمان اجرا و ارزیابی ها با افزایش اندازه مساله نشان دهد.ما می خواهیم برخی مسائل جهان واقعی را در ازمون استانداردمان بگنجانیم که با رمزها و ممکن ها متناسب هستند.
در صورت سوال در مورد محصول و یا در صورت اشکال در اجرای شبیه سازی می توانید از بخش تماس با ما (منوی بالا)، با شماره تلفن مورد نظر مکاتبه نمایید.
*******
*******
*******
*******
*******
*******
دیگر محصول مرتبط:
مجموعه کامل سورس های بهینه سازی تبرید (SIMULATED ANNEALING) در متلب
مجموعه: الگوریتم های فراابتکاری و هوشمند, مهندسی کامپیوتر, یادگیری ماشینبرچسب ها classical methods such as quasi-Newton method (QN), differential evolution (DE) در متلب, evolution strategies (ES) در متلب, evolutionary programming در متلب, hybrid evolutionary-classical methods در متلب, particle swarm optimization (PSO), Pseudo-Real Problems در متلب, Real-Parameter Optimization در متلب, simulated annealing (SA) در متلب, tabu search (TS) در متلب, الگوریتمهای تکاملی پارامتر واقعی در متلب, انواع مختلف الگوریتمهای بهینه سازی در متلب, برنامه نویسی تکاملی (EP) در متلب, بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) در متلب, بهینه سازی پارامتر واقعی, بهینه سازی پارامتر واقعی در متلب, پیاده سازی سورس کدهای متلب برنامه نویسی تکاملی (EP), پیاده سازی متلب روشهای کلاسیک مانند روش شبه نیوتن (QN), پیاده سازی مقالات بهینه سازی پارامتر واقعی, پیاده سازی مقالات روشهای تکامل(ES), پیاده سازی مقاله الگوریتمهای تکاملی پارامتر واقعی, پیاده سازی مقاله با شبیه سازی تکامل تفاضلی (DE), تعاریف مساله و معیار ارزیابی بخش ویژه CEC 2005, تکامل تفاضلی (DE) در متلب, جستجوی تابو(TS), جستجوی تابو(TS) در متلب, دانلود پروژه بهینه سازی پارامتر واقعی, در متلب, روشهای تکامل مرتبط و روشهای تکامل CMA, روشهای تکامل مرتبط و روشهای تکامل CMA در متلب, روشهای تکامل(ES) در متلب, روشهای غیرتکاملی دیگر مانند تبرید شبیه سازی شده (SA) در متلب, روشهای کلاسیک تکاملی ترکیبی, روشهای کلاسیک تکاملی ترکیبی در متلب, روشهای کلاسیک مانند روش شبه نیوتن (QN), روشهای کلاسیک مانند روش شبه نیوتن (QN) در متلب, سفارش پروژه Real-Parameter Optimization, سفارش پروژه معیار ارزیابی بخش ویژه CEC 2005, شبیه سازی کد های فراابتکاری, شبیه سازی مقاله انواع مختلف الگوریتمهای بهینه سازی, شبیه سازی مقاله: بهینه سازی پارامتر واقعی به کمک الگوریتم های تکاملی, مساله اسفیر،شوئفت،روزنبروک،رستریجین, معیار ارزیابی بخش ویژه CEC 2005 در مورد چیست