شریف پژوه

پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام در پایتون(Python):

الگوریتم PSO یک الگوریتم جستجوی جمعی است که از روی رفتار اجتماعی دسته‌های پرندگان مدل شده‌است. در ابتدا این الگوریتم به منظور کشف الگوهای حاکم بر پرواز هم‌زمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آن‌ها و تغییر شکل بهینهٔ دسته به کار گرفته شد. در PSO، ذرات در فضای جستجو جاری می‌شوند. تغییر مکان ذرات در فضای جستجو تحت تأثیر تجربه و دانش خودشان و همسایگانشان است؛ بنابراین موقعیت دیگر توده ذرات روی چگونگی جستجوی یک ذره اثر می‌گذارد. نتیجهٔ مدل‌سازی این رفتار اجتماعی فرایند جستجویی است که ذرات به سمت نواحی موفق میل می‌کنند. ذرات از یکدیگر می‌آموزند و بر مبنای دانش بدست آمده به سمت بهترین همسایگان خود می‌روند اساس کار PSO بر این اصل استوار است که در هر لحظه هر ذره مکان خود را در فضای جستجو با توجه به بهترین مکانی که تاکنون در آن قرار گرفته‌است و بهترین مکانی که در کل همسایگی‌اش وجود دارد، تنظیم می‌کند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از پایتون(Python)، پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی در جاوا (Java):

در این پروژه، با استفاده از جاوا (Java)، پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی در #C:

در این پروژه، با استفاده از #C، پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

سفارش انجام پروژه تشخیص سرطان با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی:

سرطان نامی است که به مجموعهٔ بیماری‌هایی اطلاق می‌شود که از تکثیر مهارنشده سلول‌ها پدید می‌آیند. سلول‌های سرطانی از سازوکارهای عادی تقسیم و رشد سلول‌ها جدا می‌افتند. علت دقیق این پدیده همچنان نامشخص است ولی احتمال دارد عوامل ژنتیکی یا مواردی که موجب اختلال در فعالیت سلول‌ها می‌شوند در هسته سلول اشکال وارد کنند. از جملهٔ این موارد می‌توان از مواد رادیو اکتیو، مواد شیمیایی و سمی یا تابش بیش از حد اشعه‌هایی مانند نور آفتاب نام برد. در یک جاندار سالم، همیشه بین میزان تقسیم سلول، مرگ طبیعی سلولی و تمایز، تعادلی وجود دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری سرطان کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی (Artificial immune system algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص سرطان مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه پیش بینی تشخیص تقلب با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم رقابت استعماری:

تقلب در مفهوم عام، عبارت است از تحریف حقایق مهم، توسط فردی که می داند ادعایش حقیقت ندارد و یا ارائه حقایق، بدون توجه نسبت به صحت آنها و به قصد فریب دیگران. رویکردهای تشخیص تقلب به طور گسترده به دو دسته تقسیم می شوند. مورد اول، تشخیص سو استفاده است که تلاش می کند که موارد مشاهده شده قبلی را در قالب یک الگو یا امضا تشخیص دهد. مورد دوم، تشخیص ناهنجاری است که تلاش می کند تا یک مشخصه از تاریخچه عملکرد برای هر کاربر ایجاد کرده و سپس با هرگونه انحراف به قدر کافی بزرگ، پی به یک رفتار مشکوک می برد.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم رقابت استعماری (Imperialist competitive algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی تشخیص تقلب مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه تشخیص سرطان با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم ممتیک:

سرطان نامی است که به مجموعهٔ بیماری‌هایی اطلاق می‌شود که از تکثیر مهارنشده سلول‌ها پدید می‌آیند. سلول‌های سرطانی از سازوکارهای عادی تقسیم و رشد سلول‌ها جدا می‌افتند. علت دقیق این پدیده همچنان نامشخص است ولی احتمال دارد عوامل ژنتیکی یا مواردی که موجب اختلال در فعالیت سلول‌ها می‌شوند در هسته سلول اشکال وارد کنند. از جملهٔ این موارد می‌توان از مواد رادیو اکتیو، مواد شیمیایی و سمی یا تابش بیش از حد اشعه‌هایی مانند نور آفتاب نام برد. در یک جاندار سالم، همیشه بین میزان تقسیم سلول، مرگ طبیعی سلولی و تمایز، تعادلی وجود دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری سرطان کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم ممتیک (Memetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص سرطان مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه پیش بینی ریزش مشتری (Customer churn) با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم ژنتیک:

رویگردانی مشتریان یا ریزش مشتری، اصطلاحی تجاری اســت که برای از دست رفتن مشــتریان استفاده می‌شود. سازمان‌ها و شرکت‌هایی مانند بانک‌ها، شرکت‌های مخابراتی، ارائه‌دهندگان خدمات اینترنتــی (ISP)، شرکت‌های تلویزیون کابلی، شرکت‌های بیمه و غیره اغلب از رویگردانی مشــتریان و نرخ از دست دادن مشــتریان به‌عنوان یکی از معیارهای کلیدی سنجش در کسب‌وکار استفاده می‌کنند. دلیل این امر این است که هزینه نگهداری یک مشتری موجود بسیار کمتر از هزینه جذب یک مشتری تازه است. بنابراین این نوع بنگاه‌های اقتصادی، اغلب واحدها و بخش‌هایی به نام خدمات مشــتریان دارند که سعی می‌کنند مشــتریان رویگردان را دوباره بازگردانند زیرا مشــتریان قدیمی معمولاً ارزش بیشــتری از مشتریان جدید خلق می‌کنند. برای مطالعه ی بیشتر کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم ژنتیک(Genetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی ریزش مشتری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه پیش بینی قیمت سهام با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم تکامل تفاضلی:

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم تکامل تفاضلی (Differential evolution algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی قیمت سهام مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه پیش بینی قیمت سهام با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم رقابت استعماری:

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم رقابت استعماری (Imperialist competitive algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی قیمت سهام مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم کلونی زنبور عسل برای شناسایی اعداد دست نویس:

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم کلونی زنبور عسل  (Artificial bee colony)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در دلفی (Delphi):

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 الگواستفاده 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 ارزیاب (Fitness Function) مورد ارزیابی قرار می‌گیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه می‌یابد. بطور 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 وتغییر تشکیل می‌شوند.. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد الگوریتم ژنتیک کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از دلفی (Delphi)، پیاده سازی الگوریتم ژنتیک به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری:

به دلیل ضعف های امنیتی سیستم پردازش کارت هـای بـانکی، تقلـب در آن هـا رونـد رو به گسترشی دارد و خسارت های زیادی وارد می کند. تقلب در کارت های بانکی به یکی از راه های کسب درآمد بـرای مجرمـان تبـدیل شـده اسـت. به همین دلیل مسئله ی تقلب برای بانـکهـا و مؤسسه ها اهمیت بالایی دارد. رویکردهای تشخیص تقلب به طور گسترده به دو دسته تقسیم می شوند. مورد اول، تشخیص سو استفاده است که تلاش می کند که موارد مشاهده شده قبلی را در قالب یک الگو یا امضا تشخیص دهد. مورد دوم، تشخیص ناهنجاری است که تلاش می کند تا یک مشخصه از تاریخچه عملکرد برای هر کاربر ایجاد کرده و سپس با هرگونه انحراف به قدر کافی بزرگ، پی به یک رفتار مشکوک می برد.

در این پروژه، با استفاده از زبان R، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب در کارت های اعتباری مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه زمانبندی بهینه کارها با استفاده از الگوریتم رقابت استعماری در محیط رایانش ابری (CloudSim):

در این پروژه، با استفاده از الگوریتم رقابت استعماری (Imperialist Competitive Algorithm)، زمانبندی بهینه کارها در محیط رایانش ابری (Cloud Computing) مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی در ++C:

در این پروژه، با استفاده از ++C، پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

پیاده سازی الگوریتم جستجوی فاخته (Cuckoo search) در متلب(MATLAB):

جستجوی فاخته (Cuckoo search)، جستجوی کوکو یا جستجوی بلبل، الگوریتم بهینه سازی است که زین شی یانگ و سوآش دب در سال ۲۰۰۹ طراحی کردند. این الگوریتم برگرفته از ملزوم کردن تخم انگلی بعضی گونه های بلبل به قرار دادن تخم هایش در آشیانه پرندگان میزان دیگر (از گونه های دیگر) است. بعضی پرندگان میزبان می توانند با فاخته های سربار و مزاحم جنگ و دعوا کنند. برای مثال اگر پرنده میزبان تخم هایی را پیدا کند که متعلق به آن ها نیست، او این تخم های بیگانه را دور می اندازد یا آشیانه ش را به راحتی ترک می کند و جای دیگر آشیانه ی جدیدی می سازد. تعدادی از تخم ها که شباهت بیشتری به تخم های میزبان دارند، شانس بیشتری برای رشد و تبدیل شدن به فاخته خواهند داشت. میزان تخم های رشد کرده مناسب بودن لانه های منطقه را نشان می دهد. برای مطالعه ی جزییات بیشتر در مورد الگوریتم فاخته کلیک کنید. در این پروژه، با استفاده از متلب، پیاده سازی الگوریتم جستجوی فاخته به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

سفارش انجام پروژه داده کاوی بازاریابی مستقیم به کمک روش های ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم کلونی زنبور عسل:

بازاریابی مستقیم (Direct Marketing) یعنی استفاده از کانال های مستقیم مصرف کننده، برای رساندن و تحویل کالاها و خدمات به مشتریان بدون استفاده از واسطه های بازاریابی. این کانال ها شامل پست مستقیم، کاتالوگ ها، بازاریابی تلفنی، تلویزیون تعاملی، دکه ها، وب سایت ها، و تجهیزات همراه می شوند. بازاریاب های مستقیم به دنبال یک پاسخ قابل اندازه گیری، مثل سفارش مشتری هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بازاریابی مستقیم کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های ماشین بردار پشتیبان (neural network) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به بازاریابی مستقیم مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.