پروژه پاورپوینت الگوریتم بهینه‌سازی فاخته الهام از رفتار تخم‌گذاری فاخته‌ها و کاربرد آن در

خلاصه ای از پروژه:

الگوریتم بهینه‌سازی فاخته (COA) یک روش متاهیوریستیک است که با الهام از رفتار تخم‌گذاری انگلی فاخته‌ها و پرواز لوی توسعه یافته است. این الگوریتم با مدیریت تقابل بین ایجاد تنوع در جستجو و تشدید آن، به دنبال یافتن جواب‌های با کیفیت در مسائل بهینه‌سازی است. فاخته‌ها با تخم‌گذاری در لانه سایر پرندگان و تقلید از رنگ و الگوی تخم‌ها، بقای خود را تضمین می‌کنند.

COA با یک جمعیت اولیه از فاخته‌ها آغاز می‌شود که هر کدام تعدادی تخم دارند. این تخم‌ها در لانه‌های میزبان قرار داده می‌شوند و تخم‌هایی که شباهت بیشتری به تخم‌های میزبان دارند، شانس بیشتری برای بقا و تبدیل شدن به فاخته بالغ دارند. میزان تخم‌های رشد کرده نشان‌دهنده مناسب بودن لانه‌ها و مناطق مختلف است و هدف COA بهینه‌سازی این پارامتر است.

پس از بلوغ، فاخته‌ها گروه‌هایی را تشکیل می‌دهند و هر گروه در یک منطقه سکونت دارد. بهترین منطقه سکونت، به عنوان مقصد بعدی برای مهاجرت سایر گروه‌ها انتخاب می‌شود. فاخته‌ها در نزدیکی بهترین موقعیت فعلی ساکن شده و با توجه به تعداد تخم‌ها و فاصله از منطقه بهینه، شعاع تخم‌گذاری محاسبه می‌شود.

در این الگوریتم، محل سکونت فاخته‌ها با یک آرایه نشان داده می‌شود و میزان مناسب بودن هر محل با ارزیابی تابع سود تعیین می‌گردد. برای شروع الگوریتم، یک ماتریس محل سکونت تولید شده و به هر کدام تعدادی تخم تخصیص می‌یابد. فاخته‌ها به صورت تصادفی در لانه‌های میزبان تخم‌گذاری می‌کنند و تخم‌های نامناسب حذف می‌شوند. در نهایت، گروه‌ها به سمت بهترین منطقه مهاجرت کرده و فرآیند تخم‌گذاری تکرار می‌شود تا به یک نقطه بهینه همگرا شوند.

این الگوریتم با در نظر گرفتن محدودیت‌های محیطی و رقابت بین فاخته‌ها، تعادلی بین جمعیت فاخته‌ها ایجاد می‌کند و پس از چند تکرار، جمعیت به یک نقطه بهینه با حداکثر شباهت تخم‌ها و بیشترین منابع غذایی همگرا می‌شود. همگرایی بالای ۹۵% فاخته‌ها به سمت یک نقطه، پایان الگوریتم را نشان می‌دهد.

به دنبال پروژه‌های دانشجویی برتر هستید؟ همین حالا این پروژه آماده را با دانلود آسان دریافت کنید و از آن در پروژه‌های خود بهره ببرید!

عناوین و فهرست کلی پروژه:

بخش اول: معرفی الگوریتم بهینه‌سازی فاخته**

* رویکردهای موجود برای طراحی جواب‌های با کیفیت قابل پذیرش
* روش جالب زندگی و تخم‌گذاری فاخته
* الهام از تخم‌گذاری فاخته‌ها و ترکیب با پرواز لوی
* ایده اصلی COA
* جزئیات COA
* تولید محل‌های سکونت اولیه فاخته‌ها (جمعیت اولیه جواب‌های کاندید)
* روش فاخته‌ها برای تخم‌گذاری
* مهاجرت فاخته‌ها
* همگرایی الگوریتم

**بخش دوم: فلوچارت و گام‌های الگوریتم**

* گام‌های الگوریتم

**بخش سوم: مثال**

* قدرت همگرایی COA در مقایسه با سایر الگوریتم‌های متاهیوریستیک برای تابع راستریگین
* بهینه‌سازی با COA
* بهینه‌سازی با ICA
* بهینه‌سازی با GA
* بهینه‌سازی با PSO
* آیا COA بهترین است؟
* برتری‌های COA در مقایسه با دیگر روش‌ها

**بخش چهارم: کاربردها**

* کاربردهای COA
* سوال: چرا الگوریتم بهینه‌سازی فاخته بهتر از سایر الگوریتم‌های مشابه کار می‌کند؟

**بخش پنجم: معرفی منابع اطلاعاتی**

* معرفی وب‌سایت
* پایان