لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود فایل پاورپوینت الگوريتم هاي ژنتيك توجه فرمایید.

1-در این مطلب، متن اسلاید های اولیه دانلود فایل پاورپوینت الگوريتم هاي ژنتيك قرار داده شده است 2-به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید 3-پس از پرداخت هزینه ، حداکثر طی 4 ساعت پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما ارسال خواهد شد 4-در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد 5-در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون زیر قرار نخواهند گرفت

— پاورپوینت شامل تصاویر میباشد —-

اسلاید ۱ :

مقدمه و تاريخچه

  • GA بعنوان دسته‌اي از الگوريتم‌هاي تكاملي
  • ابداع توسط آقاي John Holland در سال ۱۹۷۵ در ميشيگان
  • شبيه‌سازي روند GA بر اساس روند تكاملي طبيعت
  • پايه‌گذاري بر اساس نظريه آقاي چارلز داروين
  • روشي براي جستجو در فضاهاي بزرگ
  • كاربرد در مسائل بهينه‌سازي

اسلاید ۲ :

مقدمه:

الگوریتم ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش بینی یا تطبیق الگو استفاده می کند.

الگوریتم ژنتیک  یک تکنیک برنامه نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می کند.

 

الگوریتم ژنتیک برای مسائل جستجو و بهینه سازی بکار برده می شود.

 

هنگامی كه لغت تنازع بقا به كار می‌رود اغلب بار ارزشی منفی آن به ذهن می‌آید. شاید همزمان قانون جنگل به ذهن برسد و حكم بقای قوی‌تر!

 

طبیعت مناسب ترین‌ها (Fittest) را انتخاب می ‌كند نه بهترین‌ها.

 

اسلاید ۳ :

قانون انتخاب طبیعی:

قانون انتخاب طبیعی بدین صورت است كه تنها گونه‌هایی از یك جمعیت ادامه نسل می ‌دهند كه بهترین خصوصیات را داشته باشند و آنهایی كه این خصوصیات را نداشته باشند به تدریج و در طی زمان از بین می ‌روند.

 

طبیعت با بهره ‌گیری از یك روش بسیار ساده(حذف تدریجی گونه‌های نامناسب و در عین حال تكثیر بالاتر گونه ‌های بهینه) توانسته است دائما هر نسل را از لحاظ خصوصیات مختلف ارتقا بخشد. البته این روش به تنهایی برای رسیدن به تکامل کافی نیست(حد اقل در مورد آنچه که در طبیعت وجود دارد). وجود فرآیندی به نام “جهش (Mutation)” نیز لازم است.

اسلاید ۴ :

الگوریتم های ژنتیک و تنازع بقا :

  • قانون انتخاب طبیعی :

      تنها گونه هایی از یک جمعیت ادامه نسل می دهند که      بهترین خصوصیت را داشته باشند.

  • تکامل طبیعی :

     جستجوی کورکورانه (تصادف)+بقای قوی تر

اسلاید ۵ :

الگوریتم های ژنتیک با توجه به نظریه داروین در مورد تکامل جان گرفتند.

اسلاید ۶ :

مقایسه روش های کلاسیک ریاضیات با الگوریتم ژنتیک:

 

روش‌های كلاسیك ریاضیات دارای دو اشكال اساسی هستند:

 اغلب این روش‌ها نقطه بهینه محلی(Local Optima) را بعنوان نقطه بهینه كلی در نظر می ‌گیرند

روش‌های ریاضی بهینه‌سازی اغلب منجر به یك فرمول یا دستورالعمل خاص برای حل هر مسئله می‌شوند. در حالی كه روش‌های هوشمند دستورالعمل‌هایی هستند كه به صورت كلی می‌توانند در حل هر مسئله‌ای به كار گرفته شوند. این نكته را پس از آشنایی با خود الگوریتم بیشتر و بهتر خواهید دید

اسلاید ۷ :

معرفی اجمالی GA:

از الگوریتم ژنتیک در مسائل جستجو و بهینه سازی استفاده می گردد.

 ابتدا یک نسل اولیه ایجاد می گردد(بصورت تصادفی) که در واقع کروموزوم های اولیه هستند. هر یک از این کروموزوم ها جوابی(به عبارت صحیح تر شبه جواب) برای مسئله هستند.

 اما جواب اصلی که ما به دنبال آن هستیم نیستند. سپس پدیده جهش(با احتمال خیلی کم) ممکن است رخ دهد. در نهایت کروموزموم ها از نظر امتیاز رتبه بندی می گردند(انتخاب تابعی مناسب برای تعیین امتیاز بسیار مهم است).

اسلاید ۸ :

ادامه الگوریتم

 برخی کروموزوم ها با هم ترکیب شده و نسل بعد را بوجود می آورند(احتمال انتخاب کروموزوم های با امتیاز بالاتر، بیشتر است، اما در عین حال احتمال انتخاب شدن برای تمام کروموزوم ها،حتی کرموزوم های با کمترین امتیاز، وجود دارد.).

 نسل بوجود آمده به کروموزوم های قبلی اضافه می شود و فرآیند دوباره تکرار می شود. این مراحل آنقدر تکرار می شود که در کروموزوم های تولید شده کروموزومی وجود داشته باشد که جواب مسئله(مینیمم یا ماکزیمم) باشد.

اسلاید ۹ :

الگوریتم ژنتیک :

۱ – شروع الگوریتم با یک جمعیت متشکل از n فرد تصادفی که هر کدام کروموزمی به طول L دارند.

۲ – محاسبه Fitness برای هر فرد.

۳ – انتخاب دو فرد براساس بالاتر بودن Fitness .

۴ – اعمال Crossover و تولد بچه ها از والدین.

۵ – اعمال Mutation با احتمال P برای هر بیت.

۶ – قرار دادن بچه های متولد شده داخل یک مجموعه ، به عنوان نسل جدید.

۷ – تغییر دادن جمعیت اولیه همراه ورود نسل جدید .

۸ – رفتن به گام ۲ .

اسلاید ۱۰ :

توليد جمعيت اوليه

  • اولين گام در پياده‌سازي هر الگوريتم ژنتيكي
  • جمعيتي از كروموزوم‌ها
  • هر كروموزوم بيانگر يك جواب براي مسئله
  • نمايش هر كروموزوم بصورت يك رشته بطول L
  • ايجاد كروموزوم‌ها بصورت نمونه‌هاي تصادفي از فضاي جستجو