مختصراً گفته می‌شود که الگوریتم ژنتیک (یا GA) یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسأله‌ای که باید حل شود ورودی است و راه‌حل‌ها طبق یک الگو کد گذاری می‌شوند که تابع fitness نام دارد هر راه حل کاندید را ارزیابی می‌کند که اکثر آنها به صورت تصادفی انتخاب می‌شوند. کلاً این الگوریتم‌ها از بخش‌های زیر تشکیل می‌شوند: تابع برازش، نمایش، انتخاب، تغییر
دانلود در ادامه مطلب
فصل اول
مقدمه
به دنبال تکامل…
ایدۀ اصلی استفاده از الگوریتم ژنتیک
درباره علم ژنتیک
تاریخچۀ علم ژنتیک
تکامل طبیعی (قانون انتخاب طبیعی داروین)
رابطه تکامل طبیعی با روشهای هوش مصنوعی
الگوریتم
الگوریتم‌های جستجوی ناآگاهانه
الف جستجوی لیست
ب جستجوی درختی
پ جستجوی گراف
الگوریتم‌های جستجوی آگاهانه
الف جستجوی خصمانه
مسائل NPHard
هیوریستیک
انواع الگوریتم‌های هیوریستیک
فصل دوم
الگوریتم ژنتیک
مکانیزم الگوریتم ژنتیک
عملگرهای الگوریتم ژنتیک
کدگذاری
ارزیابی
ترکیب
جهش
رمزگشایی
چارت الگوریتم به همراه شبه کد آن
شبه کد و توضیح آن
چارت الگوریتم ژنتیک
تابع هدف
روشهای کد کردن
کدینگ باینری
کدینگ جایگشتی
کد گذاری مقدار
کدینگ درخت
نمایش رشته‌ها
انواع روشهای تشکیل رشته
باز گرداندن رشته‌ها به مجموعه متغیرها
تعداد بیت‌های متناظر با هر متغیر
جمعیت
ایجاد جمعیت اولیه
اندازه جمعیت
محاسبه برازندگی (تابع ارزش)
انواع روشهای انتخاب
انتخاب چرخ رولت
انتخاب حالت پایدار
انتخاب نخبه گرایی
انتخاب رقابتی
انتخاب قطع سر
انتخاب قطعی بریندل
انتخاب جایگزینی نسلی اصلاح شده
انتخاب مسابقه
انتخاب مسابقه تصادفی
انواع روشهای ترکیب
جابه‌جایی دودوئی
جابه‌جایی حقیقی
ترکیب تک‌نقطه‌ای
ترکیب دو نقطه‌ای
ترکیب n نقطه‌ای
ترکیب یکنواخت
ترکیب حسابی
ترتیب
چرخه
محدّب
بخش_نگاشته
احتمال ترکیب
تحلیل مکانیزم جابجایی
جهش باینری
جهش حقیقی
وارونه سازی بیت
تغییر ترتیب قرارگیری
وارون سازی
تغییر مقدار
محک اختتام اجرای الگوریتم ژنتیک
انواع الگوریتم‌های ژنتیکی
الگوریتم ژنتیکی سری
الگوریتم ژنتیکی موازی
مقایسه الگوریتم ژنتیک با سیستم‌های طبیعی
نقاط قوّت الگوریتم‌های ژنتیک
محدودیت‌های GAها
استراتژی برخورد با محدودیت‌ها
استراتژی اصلاح عملگرهای ژنتیک
استراتژی رَدّی
استراتژی اصلاحی
استراتژی جریمه‌ای
بهبود الگوریتم ژنتیک
چند نمونه از کاربردهای الگوریتم‌های ژنتیک
فصل سوم
حلّ معمای هشت وزیر
جمعیت آغازین
تابع برازندگی
آمیزش
جهش ژنتیکی
الگوریتم ژنتیک و حلّ مسألۀ فروشندۀ دوره‌گرد
حل مسأله TSP به وسیله الگوریتم ژنتیک
مقایسه روشهای مختلف الگوریتم و ژنتیک برای TSP
نتیجه گیری
حلّ مسأله معمای سودوکو
حل مسأله
تعیین کروموزم
ساختن جمعیت آغازین یا نسل اول
ساختن تابع از ارزش
ترکیب نمونه‌ها و ساختن جواب جدید
ارزشیابی مجموعه جواب
ساختن نسل بعد
مرتب سازی به کمک GA
صورت مسأله
انتخاب
فهرست منابع و مراجع
پیوست
واژه‌نامه
پسورد: dlbook.net
دانلود مستقیم
باسلام ممنون بخاطر مقالات عالی که روی سایت رار میدهید.
سلام. دستتون درد نکنه. انشاالله همیشه موفق باشید. سپاسگذارم
بازم سلام! از بابت همه ی مقالات مهندسی کامپیوتر ازتون تشکر و قدر دانی میکنم :-*
خواهش میکنم موفق باشی
نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *
Current ye@r *
Leave this field empty
Copyright © 2010 Dlbook Team
