بهینه سازی دو تابع غیرخطی با استفاده از الگوریتم ژنتیک در متلب

سایت خانه پروژه یکی از بزرگترین سایتهای فروش فایل و پروژه در کشور است که با قرار دادن هزاران پروژه در حوزه ها و رشته های مختلف به مرجعی برای دانشجویان و شرکت های تجاری برای دریافت پروژه های آماده تبدیل شده است.در زیر پروژه ای آماده با موضوع “بهینه سازی دو تابع غیرخطی با استفاده از الگوریتم ژنتیک در متلب”برای شما عزیزان قرار داده شده که توضیحات آن را در ادامه میتوانید مشاهده نمایید.

متلب:

متلب (به انگلیسی: MATLAB) یک محیط نرم‌افزاری برای انجام محاسبات عددی و یک زبان برنامه‌نویسی نسل چهارم است. واژهٔ متلب هم به معنی محیط محاسبات رقمی و هم به معنی خود زبان برنامه‌نویسی مربوطه است که از ترکیب دو واژهٔ Matrix (ماتریس) و Laboratory (آزمایشگاه) ایجاد شده‌است. این نام حاکی از رویکرد ماتریس محور برنامه است، که در آن حتی اعداد منفرد هم به عنوان ماتریس در نظر گرفته می‌شوند.

متلب کتاب‌خانه‌های بسیاری در موضوعات مختلف دارد. برای مثال برای هوش مصنوعی (یادگیری ماشینی). پردازش تصویر، پردازش سیگنال، مخابرات، حل دستگاه معادلات، حل معادلات دیفرانسیل جزئی (PDE)، کنترل و بسیاری از علوم دیگر کتاب‌خانه مخصوص خود را دارد. شما می‌توانید علاوه‌بر این کتاب‌خانه‌ها (که در متلب APP نامیده‌ می‌شوند) ، افزونه‌هایی تحت عنوان Add-ones را هم نصب کنید. همچنین می‌توانید با نصب Hardware Support Package، با استفاده از متلب برای ابزار‌هایی مانند Arduino یا Raspberry Pi برنامه بنویسید!

الگوریتم‌های ژنتیک :

الگوریتم‌های ژنتیک (به انگلیسی: Genetic algorithm) تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی مدل، ریاضی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکاملی است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت، جهش زیست‌شناسی و اصول انتخابی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌شود. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند. در مدل‌سازی الگوریتم ژنتیک یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسئله‌ای که باید حل شود دارای ورودی‌هایی می‌باشد که طی یک فرایند الگوبرداری شده از تکامل ژنتیکی به راه‌حل‌ها تبدیل می‌شود سپس راه حل‌ها به عنوان کاندیداها توسط تابع برازش یا تابع برازندگی (Fitness Function) مورد ارزیابی قرار می‌گیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه می‌یابد. به‌طور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخش‌های آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب می‌شوند که این الگوریتم‌ها از بخش‌های تابع برازش، نمایش، انتخاب و تغییر تشکیل می‌شوند.

توضیحات پروژه :

عنوان : بهینه سازی دو تابع غیرخطی با استفاده از الگوریتم ژنتیک در متلب

این پروژه برنامه نویسی الگوریتم ژنتیک در matlab می باشد.

در این پروژه دو تابع غیرخطی با قیود مشخص شده در نظر گرفته شده و فرآیند کمینه­سازی همزمان آنها با استفاده از الگوریتم ژنتیک انجام شده است. برای بهینه­سازی از محیط نرم افزاری متلب استفاده شده است.

جهت بررسی توضیحات بیشتر پروژه تصویر زیر را بررسی کنید :

نحوه خرید و دانلود فایلهای پروژه :

جهت دانلود فایل های این پروژه ابتدا آن را از طریق لینک خرید به سبد خرید خود اضافه کنید و بعداز آن به سبد خرید رفته و مراحل پرداخت هزینه را تکمیل نمایید.

به محض واریز هزینه پروژه “بهینه سازی دو تابع غیرخطی با استفاده از الگوریتم ژنتیک در متلب”لینک دانلود پروژه به شما نمایش داده می شود.

فایل های پروژه بصورت 100% تست شده و تمامی فایلها سالم می باشند.

سفارش پروژه مشابه :

اگر این پروژه نیازهای شما را برطرف نمی کنید میتوانید به صفجه سفارش پروژه متلب   و سفارش انجام پروژه الگوریتم ژنتیک مراجعه نموده و از طریق راه های گفته شده توضیحات پروژه خود را برای ما ارسال نمایید.

مشاهده و خرید پروژه های مشابه :

در سایت خانه پروژه می توانید پروژه های مشابه زیادی را مشاهده و درصورتی که با نیازتان همخوانی داشت آن را خریداری و دانلود نمایید.جهت مشاهده این پروژه ها به صفحه پروژه های آماده با متلب و پروژه آماده الگوریتم ژنتیک مراجعه نمایید.