دانلود تحقیق الگوریتم و برنامه نویسی ژنتیک

الگوریتم و برنامه نویسی ژنتیک

مسائل زیادی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیاز به برنامه های کامپیوتری دارند که خروجی های دلخواه را با توجه به ورودی های خاص ایجاد نمایند

دانلود الگوریتم و برنامه نویسی ژنتیک

یادگیری ماشین
برنامه نویسی ژنتیک
الگوریتم های ژنتیک عمومی
دانلود مقاله الگوریتم و برنامه نویسی ژنتیک
سیستم همکاری در فروش فایل
همکاری در فروش فایل
همکاری در فروش
فروش فایل
انجام پروژه و پایان نامه
fileina
فروشگاه ساز فایل
فروشگاه فایل
خرید مقاله و تحقیق هوش مصنوعی
دسته بندی هوش مصنوعی
فرمت فایل doc
حجم فایل 227 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 32

الگوریتم و برنامه نویسی ژنتیک

 
چکیده :                                                                                                        
 مسائل زیادی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیاز به برنامه های کامپیوتری دارند که خروجی های دلخواه را با توجه  به ورودی های خاص ایجاد نمایند. هنگامی که با این دید به  مسئله نگاه می شود این مسائل با جستجوی فضای ممکن برنامه های کامپیوتری جهت یافتن مناسبترین برنامه برابر میشود. مبحث "برنامه نویسی ژنتیک" راهی جهت یافتن مناسبترین برنامه مهیا می کند. در این روش جمعیتی از برنامه های کامپیوتری با استفاده از اصول  داروین مبتنی بر بقای مناسبترین به تولید مثل می پردازند.در این مقاله فرایند حل مسائل به کمک این روش با به تصویر کشیدن مثال هائی در زمینه های گوناگون به تصویر کشیده شده  است. مثال ها در زمینه یادگیری ماشین یک تابع ،دنباله های استقرائی،فرمهای مفهومی و… آورده شده اند. 
 
 
کلمات کلیدی:

یادگیری ماشین

برنامه نویسی ژنتیک

الگوریتم های ژنتیک عمومی

 
 
 1 . تاریخچه :
با الهام گرفتن از نظریه انتخاب طبیعی داروین که مبتنی برعمل تولید مثل موجودات واصل"بقای مناسبترین"  که گونه های زیست شناختی را قادر می سازد با شرایط محیطی خود را وفق دهند می باشد پروفسور جان هالند از دانشگاه میشیگان " ا لگوریتم های ژنتیک " را برای رشته های دودوئی با طول ثا بت را پایه گذاری کرد. ( " وفق پذیری در طبیعت و سیستمهای مصنوعی 1975  " ) در این مقاله "هالند"  نشان داد مسائل زیادی در سیستمهای وفقی این قابلیت را دارند که  به  صورت  وا ژه های  ژنتیک بیان شوند و توسط الگوریتم های ژنتیک که روند تکاملی داروین را شبیه سازی می کنند به صورت موازی حل شوند. کار در این زمینه توسط افراد مختلفی دنبال شد تا ا ینکه " جان کوزا " در سال 1992 مفهوم " برنامه نویسی  ژنتیک " را معرفی کرد که در این روش عناصر برنامه جایگزین رشته های  دودوئی میشوند.
 
 
 
فهرست مطالب
چکیده مطالب : 5
1 . تاریخچه : 6
2. الگوریتم های ژنتیک عمومی 6
3. زبان برنامه نویسی لسیپ 6
4. بیان جزئیات برنامه نویسی ژنتیک 9
4-1.  ساختارهایی که عمل وفق پذیری را انجام می دهند 9
4-1-1 . شرط بسته بودن 11
4-1-2 . شرط کافی بودن 11
4-2. ساختارهای اولیه 11
4-3 . تناسب 12
4-4. عملیاتی جهت تغییر ساختارها 13
4-4-1. عمل خود تولید 13
4-4-2. عمل تولید مثل 13
4-5. انتخاب پاسخ 15
4-6 . شرط خاتمه 15
4-7. پارامترهای کنترل 15
5.  مالتی پلکسر-11  بولی 16
6. دنباله های استقرائی 21
7. فرمهای مفهومی 22
8. سایر عملگرها 22
8-1. عملگر جهش ژنتیکی 22
8-2. عملگر جایگشت 22
8-3. عملگر ویراستار 23
8-4. عملگر تعریف تابع 23
9. مسئله فروشنده دوره گرد 24
1.9. تاریخچه 24
2.9. کاربرد های مسئله فروشنده دوره گرد 24
3.9. کاربرد برنامه نویسی ژنتیک در مسئله فروشنده دوره گرد 25
1.3.9. انتخاب نسل اولیه 25
2.3.9. انتخاب تابع تناسب 25
3.3.9. تولید نسلهای بعدی 25
4.3.9. تکامل همزمان و نسل کشی 25
4.9. ساختارهای مورد استفاده و سایر روشها 32
10. نتیجه گیری 32
مراجع 33
 

دانلود الگوریتم و برنامه نویسی ژنتیک

خوشه بندی (Clustering)

خوشه بندی (Clustering)

خوشه بندی چیست؟ خوشه بندی چیست؟ دانلود مقالات هوش مصنوعی دانلود مقالات یادگیری ماشین سیستم همکاری در فروش فایلینا

دانلود خوشه بندی (Clustering)

خوشه بندی (Clustering)
خوشه بندی
Clustering
خوشه بندی 
خوشه بندی  چیست؟
خوشه بندی چیست؟
دانلود مقالات هوش مصنوعی
دانلود مقالات یادگیری ماشین
سیستم همکاری در فروش فایلینا
همکاری در فروش فایل
همکاری در فروش
فروش فایل
انجام پروژه و پایان نامه
fileina
دسته بندی هوش مصنوعی
فرمت فایل doc
حجم فایل 391 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل 32

خوشه بندی (Clustering)

 
 
 

خوشه بندی 

چکیده
امروزه خوشه‌بندی به عنوان یک روش یادگیری بدون ناظر در کاربردهای بسیاری توانسته است ارزش خود را نشان دهد. در این مجموعه سعی شده تا حد امکان مطالب پایه‌ایِ خوشه‌بندی و مسائل مربوط به آن بیان شود. همچنین سعی شده است تا چندین روش و تکنیک مختلف و رایجِ خوشه بندی تشریح شود و ویژگی‌های هر یک بیان گردد. برای ارزیابی، سنجش و اعتبارسنجی خوشه‌های تولید شده که خود یکی از مسائل مهم و قابل گسترش در باب خوشه‌بندی است.
 
 خوشه‌بندی را می‌توان به عنوان مهمترین مسئله در یادگیری بدون نظارت در نظر گرفت. خوشه‌بندی با یافتن یک ساختار درون یک مجموعه از داده‌های بدون برچسب درگیر است. خوشه‌ به مجموعه‌ای از داده‌ها گفته می‌شود که به هم شباهتداشته باشند. در خوشه‌بندی سعی می‌شود تا دادهها به خوشه‌هایی تقسیم شوند که شباهت بین داده‌های درون هر خوشه حداکثر و شباهت بین داده‌های درون خوشه‌های متفاوت حداقل شود.
 
 
 
 
 
کلمات کلیدی:

خوشه بندی

Clustering

یادگیری بدون ناظر

یادگیری ماشین

 
 
 
 

 روش‌های خوشه‌بندی

روش‌های خوشه‌بندی را می‌توان از چندین جنبه تقسیم‌بندی کرد:
 

1-    خوشه‌بندی انحصاری (Exclusive or Hard Clustering) وخوشه‌بندی با هم‌پوشی (Overlapping or Soft Clustering)

در روش خوشه‌بندی انحصاری پس از خوشه‌بندی هر داده دقیقأ به یک خوشه تعلق می‌گیرد مانند روش خوشه‌بندی K-Means. ولی در خوشه‌بندی با همپوشی پساز خوشه‌بندی به هر داده یک درجه تعلق بازاء هر خوشه نسبت داده می‌شود. به عبارتی یک داده می‌تواند با نسبتهای متفاوتی به چندین خوشه تعلق داشته باشد. نمونه‌ای از آن خوشه‌بندی فازی است. 
 

2-      خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical) و خوشه‌بندی مسطح(Flat)

در روش خوشه بندی سلسله مراتبی، به خوشه‌های نهایی بر اساس میزان عمومیت آنها  ساختاری سلسله‌ مراتبی نسبت داده می‌شود. مانند روش Single Link. ولی در خوشه‌بندی مسطح تمامی خوشه‌های نهایی دارای یک میزان عمومیت هستند مانند K-Means. به ساختار سلسله مراتبی حاصل از روشهای خوشه‌بندی سلسله مراتبی دندوگرام (Dendogram) گفته می‌شود.
با توجه با اینکه روش‌های خوشه‌بندی سلسله مراتبی اطلاعات بیشتر و دقیق‌تری تولید می‌کنند برای تحلیل داده‌های با جزئیات پیشنهاد می‌شوند ولی از طرفی چون پیچیدگی محاسباتی بالایی دارند برای مجموعه داده‌های بزرگ روش‌های خوشه‌بندی مسطح پیشنهاد می‌شوند.
 
 
 
 
 
 
 
فهرست مطالب
مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
خوشه‌بندی در مقابل طبقه‌‌بندی

یادگیری با نظارت در مقابل یادگیری بدون نظارت

کاربردها
مسائل درگیر با روش‌های خوشه‌بندی

خوشه‌بندی در مقابل چندی ‌سازی برداری

روش‌های خوشه‌بندی
روشهای خوشه‌بندی سلسله مراتبی
خوشه‌بندی با روش Single-Link
خوشه‌بندی با روش Complete-Link
خوشه‌بندی با روش Average-Link
دیگر روشهای خوشه بندی سلسله مراتبی
الگوریتم خوشه‌بندی پایین به بالای عمومی
روش خوشه‌بندی K-Means
خوشه‌بندی بر اساس چگالی
بررسی روشهای اعتبارسنجی خوشه‌ها
خلاصه و نتیجه‌گیری
منابع
 

دانلود خوشه بندی (Clustering)

خوشه بندی (Clustering)

چکیده
امروزه خوشه‌بندی به عنوان یک روش یادگیری بدون ناظر در کاربردهای بسیاری توانسته است ارزش خود را نشان دهد. در این مجموعه سعی شده تا حد امکان مطالب پایه‌ایِ خوشه‌بندی و مسائل مربوط به آن بیان شود. همچنین سعی شده است تا چندین روش و تکنیک مختلف و رایجِ خوشه بندی تشریح شود و ویژگی‌های هر یک بیان گردد. برای ارزیابی، سنجش و اعتبارسنجی خوشه‌های تولید شده که خود یکی از مسائل مهم و قابل گسترش در باب خوشه‌بندی است.
 

  ادامه مطلب ...

الگوریتم و برنامه نویسی ژنتیک

چکیده :                                                                                                        
 مسائل زیادی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیاز به برنامه های کامپیوتری دارند که خروجی های دلخواه را با توجه  به ورودی های خاص ایجاد نمایند. هنگامی که با این دید به  مسئله نگاه می شود این مسائل با جستجوی فضای ممکن برنامه های کامپیوتری جهت یافتن مناسبترین برنامه برابر میشود. مبحث "برنامه نویسی ژنتیک" راهی جهت یافتن مناسبترین برنامه مهیا می کند.

  ادامه مطلب ...