پروژه پاورپوینت الگوریتم‌های ژنتیک مفاهیم، ویژگی‌ها، کاربردها و پیاده‌سازی

خلاصه ای از پروژه:

الگوریتم ژنتیک، روشی برای یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است که در سال 1970 معرفی شد. این الگوریتم‌ها که به نام Evolutionary Algorithms نیز شناخته می‌شوند، با تولید مجموعه‌ای بزرگ از راه حل‌های ممکن برای یک مسئله شروع می‌کنند. هر راه حل با استفاده از یک تابع تناسب ارزیابی می‌شود و بهترین راه حل‌ها برای تولید راه حل‌های جدید انتخاب می‌شوند، که این فرایند باعث تکامل راه حل‌ها به سمت راه حل مطلوب می‌شود.

الگوریتم ژنتیک به جای جستجوی فرضیه‌های general-to-specific یا simple-to-complex، فرضیه‌های جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزای بهترین فرضیه‌های موجود به دست می‌آورد. در هر مرحله، مجموعه‌ای از فرضیه‌ها که جمعیت نامیده می‌شوند، از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه‌های موجود حاصل شده‌اند، ایجاد می‌شود. این روش در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی دارند و یا فضای فرضیه پیچیده است، کاربرد دارد.

الگوریتم‌های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی دارند و تاثیر اجزای آن در فرضیه کلی ناشناخته باشد، کاربرد دارند. این الگوریتم‌ها برای discrete optimization بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرند و به راحتی می‌توان آن‌ها را به صورت موازی اجرا کرد. با این حال، از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند و تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.

روش متداول پیاده‌سازی الگوریتم ژنتیک شامل تولید یک جمعیت از فرضیه‌ها و جایگزینی متناوب آن‌ها با فرضیه‌های جدید است. در هر بار تکرار، تمامی فرضیه‌ها با استفاده از یک تابع تناسب ارزیابی می‌شوند و تعدادی از بهترین فرضیه‌ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل می‌دهند. تعدادی از این فرضیه‌های انتخاب شده به همان صورت مورد استفاده واقع شده و مابقی با استفاده از اپراتورهای ژنتیکی نظیر Crossover و Mutation برای تولید فرزندان بکار می‌روند.

در الگوریتم ژنتیک، فرضیه‌ها معمولاً به صورت رشته‌ای از بیت‌ها نشان داده می‌شوند تا اعمال اپراتورهای ژنتیکی بر روی آن‌ها ساده‌تر باشد. اپراتور Crossover با استفاده از دو رشته والد، دو رشته فرزند بوجود می‌آورد، در حالی که اپراتور mutation برای بوجود آوردن فرزند فقط از یک والد استفاده می‌کند. تابع fitness معیاری برای رتبه‌بندی فرضیه‌هاست که کمک می‌کند تا فرضیه‌های برتر برای نسل بعدی جمعیت انتخاب شوند.

به دنبال پروژه‌های دانشجویی برتر و آماده برای استفاده هستید؟ با دانلود آسان پروژه‌های آماده، گامی بلند در جهت موفقیت تحصیلی خود بردارید!

عناوین و فهرست کلی پروژه:

1. الگوریتم‌های ژنتیک
2. الگوریتم ژنتیک
3. ایده کلی
4. فضای فرضیه
5. ویژگی‌ها
6. Parallelization of Genetic Programming
7. کاربردها
8. زیرشاخه‌های EA
* Genetic Algorithms (GAs)
* Genetic Programming (GP)
9. الگوریتم‌های ژنتیک
10. پارامترهای GA
11. الگوریتم
12. مراحل ایجاد یک جمعیت جدید
13. نمایش فرضیه‌ها
* Phenotype
* Genotype
14. مثال: نمایش قوانین If-then rules
15. نمایش فرضیه‌ها: ملاحظات
16. اپراتورهای ژنتیکی Crossover
17. Single-point crossover
18. روش‌های دیگر Crossover
* Two-point crossover
* Uniform crossover
19. اپراتورهای ژنتیکی Mutation
20. Crossover OR mutation?
21. Crossover OR mutation?
22. تابع تناسب
23. انتخاب فرضیه‌ها
* Roulette Wheel selection
24. نحوه جستجو در فضای فرضیه
25. Crowding
26. راه حل رفع مشکل Crowding
* Fitness sharing
27. چرا GA کار می‌کند؟
28. ارزیابی جمعیت و قضیه Schema
29. قضیه Schema
30. قضیه Schema
31. قضیه Schema
32. Schema Theorem
33. خلاصه
34. تفاوت GA با سایر روش‌های جستجو
35. مثالی از کاربرد الگوریتم ژنتیک
36. مقدمه
37. چینش کنونی حروف فارسی بر روی صفحه‌کلید
38. مساله
39. الگوریتم ژنتیک
40. جمعیت
41. تابع تناسب
42. تابع تناسب
43. تابع تناسب
44. عملگرهای ژنتیکی
45. کارایی
46. کارایی
47. بهترین چینش
48. مدل‌های تکامل
49. Lamarckian evolution
50. Baldwin Effect
51. اجرای موازی الگوریتم‌های ژنتیک
52. Evolving Neural Networks
53. مراجع
54. Genetic Programming
55. نمایش برنامه‌ها
56. اپراتور crossover برای GP
57. مثال
58. مثال
59. مثال
60. مثال
61. مثال : طراحی فیلتر
62. مثال : طراحی فیلتر