فرمت فایل: docx حجم فایل: 765 کیلوبایت تعداد صفحات فایل: 85
موضوع آشنایی با الگوریتم بهینه سازی PSO و بکارگیری آن در پروسهCurve Fitting فرمت doc فقط اسمت رو بنویس و تحویل بده
چکیده
فرض کنید شما و گروهی از دوستان تان به دنبال گنج می گردید هر یک از اعضای گروه یک فلزیاب و یک بی سیم دارند که می تواند مکان و وضعیت کار خود را به همسایگان نزدیک خود اطلاع بدهد بنابراین شما می دانید آیا همسایگان¬ تان از شما به گنج نزدیکترند یا نه ؟ پس اگر همسایه ای به گنج نزدیکتر بود شما می توانید به طرف او حرکت کنید. با چنین کاری تماس شما برای رسیدن به گنج بیشتر می شود و همچنین گنج زودتر از زمانی که شما تنها باشید پیدا می شود.این یک مثال ساده از رفتار جمعی یا swarm behavior است که افراد برای رسیدن به یک هدف نهایی همکاری می کنند. این روش موثرتر از زمانی است که افراد جداگانه عمل کنند. Swarm را می توان به صورت مجموعه ای سازمان یافته از موجوداتی تعریف کرد که با یکدیگر همکاری می کنند. در کاربردهای محاسباتی swarm intelligence از موجوداتی مانند دسته پرندگان و مورچه ها، زنبورها، موریانه ها، دسته ماهیان الگو برداری می شود. در این نوع اجتماعات هر یک از موجودات ساختار نسبتاً ساده ای دارند ولی رفتار جمعی آنها بی نهایت پیچیده است. برای مثال در کولونی مورچه ها هریک از مورچه ها یک کار ساده مخصوص را انجام می دهد ولی به طور جمعی عمل و رفتار مورچه ها، ساختن بهینه لایه، محافظت از ملکه و نوزادان، تمیز کردن لانه، یافتن بهترین منابع غذایی و بهینه سازی استراتژی حمله را تضمین می کند. رفتار کلی یک swarm به صورت غیر خطی از آمیزش رفتارهای تک تک اجتماع بدست می آید. یا به عبارتی یک رابطه بسیار پیچیده بین رفتار جمعی و رفتار فردی یک اجتماع وجود دارد. رفتار جمعی فقط وابسته به رفتار فردی افراد اجتماع نیست بلکه به چگونگی تعامل میان افراد نیز وابسته است. تعامل بین افراد، تجربه افراد درباره محیط را افزایش می دهد و موجب پیشرفت اجتماع می شود. ساختار اجتماعی swarm بین افراد مجموعه کانال های ارتباطی ایجاد می کند که طی آن افراد می توانند به تبادل تجربه های شخصی بپردازند مدل سازی محاسباتی swarm، کاربردهای موفق و بسیار را در پی داشته است. به طور کلی موضوع پروژه رسم تابع تخمینی در بحث ریاضیات برای رسم یک سری داده با استفاده از نرم افزار متلب می باشد. جمعیتی که در این پروژه مورد مطالعه و بررسی قرار می گیرند با توجه به ماهیت پروژه یکسری داده مربوط به یک تابع مشخص می باشند که ما در هر مرحله نتایج را با مقادیر دادهها مقایسه کرده تا بتوانیم ذراتی تولید کرده که بهینه شده باشند و کمترین اختلاف را با جمعیت اولیه داشته باشند. برای این منظور پروژه تا حد ممکن طوری تنظیم شده که همه جنبه های اساسی موضوع چه از نظر کاربردی و چه از نظر تئوری را در بر گیرد. در بحث آشنایی با الگوریتم و تعاریف مربوط به آن سعی شده تا هرچه بیشتر موضوع باز شده و مثال هایی به همراه داشته باشد تا موضوع ساده و روان بوده و به راحتی قابل درک باشد.کلمات کلیدیبهینه سازی (Optimization)، تابع برا زنگی (fitness)، بهترین سراسری (g_best)، بهترین شخصی (p_best)، الگوریتم بهینه سازی، کلونی
فصل اول: “آشنایی با برخی ازانواع الگوریتم های بهینه سازی ”مقدمه ای بر بهینه سازی۱- ۱ الگوریتم اجتماع پرندگان (particle swarm optimization Algorithm – pso) ۱-۲ الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm – GA۱-۳ الگوریتم کلونی مورچه ها (Aco- Ant colony optimization Algorithm۱-۴ الگوریتم کلونی زنبور عسل (Abc-Artificial bee colony algorithm۱-۵ الگوریتم چکه های آب هوشمند یا چکاه (Intelligent water Drops Algorithm -Iwفصل دوم: ” الگوریتم (particle swarm optimization – pso) و” Cooperative Particle swarm optimization – cpso) (مقدمه۲-۱ ماهیت الگوریتم۲-۲ مفاهیم اولیه۲-۳ فلو چارت۲-۴ اطلاعات فنی۲-۵ ساختار کلی۲-۶ قاعده کلی توپولوژی همسایگی۲-۷ نکات کلیدی۲-۷-۱ خاصیت هوش جمعی۲-۷-۲ هوش ذرات۲-۷-۳ کنترل الگو ریتم۲-۷-۴ تعداد ذرات۲-۷-۵ محدوده ذرات۲-۷-۶ شرایط توقف۲- ۸ مزایا و کاربردهای الگو ریتم۲-۹ ذرات swarm در تعدادی فضای واقعی۲-۱۰مثال هایی از حرکت ذرات
۲-۱۰ مثالی از پرواز پرندگان برای یافتن غذا۲-۱۱ الگوریتم Cooperative Particle swarm optimization۲-۱۲ معرفی نرم افزار بکار رفته در شبیه سازی پروسهفصل سوم: به ” بکار گیری cpsoو pso در پروسه Curve Fitting”مقدمه۳-۱ ماهیت کار۳-۲ مراحل انجام کار به کمک الگوریتمpso۳-۲-۱ بدست آوردن تابع برازندگی۳-۲-۲ مشخص کردن اندازه جمعیت اولیه و ابعاد آن۳-۲-۳ بررسی خروجی های بدست آمده از تابع Fitnessدر تکرار اول۳-۲-۴ ایجاد لیست اول جهت نگهداری خروجی های بدست آمده۳-۲-۵ پیدا کردن بهترین خروجی تابع Fitness و یافتن مکان آن در لیست اول۳-۲-۶ آبدیت کردن سرعت و مکان ذرات با توجه به اینکه سرعت اولیه ذرات قبلا تعریف۳-۲-۷ ایجاد لیست دوم جهت نگهداری خروجی های تابع Fitness در تکرار دوم۳-۲-۸ پیدا کردن مکان بهترین ذره در جمعیت دوم۳-۲-۹ مقایسه خروجی های تابع Fitness در دو تکرار اول۳-۲-۱۰ پیدا کردن بهترین ذرات در دو جمعیت اول و دوم و تولید جمعیت سوم۳-۲-۱۱ محاسبه تابع Fitness برای جمعیت سوم۳-۲-۱۲ تکرار از مرحله پنجم الی یازدهم تا رسیدن به نقاط بهینه۳-۳ مراحل انجام کار برای الگوریتمcpsoفصل چهارم: نتایج۴-۱ انجام پروسه توسط الگوریتم pso۴-۲ انجام پروسه توسط الگوریتم cpso۴-۳ بررسی تفاوت بین psoوcpsoفصل پنجم: نتیجه گیری و پیشنهاد۵-۱ نتیجه گیری۵-۲ پیشنهادمراجعپیوست
تصادفی