۸۴ مطلب با موضوع «برنامه نویسی» ثبت شده است

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی نقص نرم افزار با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی نقص نرم افزار با استفاده از تکنیک های داده کاوی

فرآیند تست یکی از مهمترین فعالیت ها در توسعه و نگهداری نرم افزار است و زمان و منابع قابل توجهی را مصرف می کند. از آنجایی که توزیع اشکالات بین ماژول‌های نرم‌افزار یکنواخت نیست این مسئله در بسیاری از مواقع چالش برانگیز می باشد. بنابراین، پیش‌بینی نقص نرم‌افزار تکنیک مهمی است که در تضمین کیفیت نرم‌افزار مورد استفاده قرار می‌گیرد.  در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای پیش بینی نقص نرم افزار ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: استفاده از تکنیک های داده کاوی برای حل مسئله ی پیش بینی قیمت سهام

پیاده سازی پایان نامه: استفاده از تکنیک های داده کاوی برای حل مسئله ی پیش بینی قیمت سهام 

سرمایه گذاری در سهام عرضه شده در بورس اوراق بهادار یکی از گزینه های پرسود در بازار سرمایه است. با این وجود بازار سهام دارای سیستمی غیر خطی و آشوب گونه است که تحت تاثیر شرایط سیاسی، اقتصادی و روانشناسی می باشد. از این رو نحوه ی مدیریت و پیش بینی قیمت سهام برای سرمایه گذاران در بازار سهام اهمیت فراوانی دارد. برای حل مسئله ی پیش بینی قیمت سهام می توان از سیستم های هوشمند غیرخطی استفاده نمود. در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای حل این مسئله ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: استفاده از تکنیک های داده کاوی برای حل مسئله ی زمان بندی کار ها

پیاده سازی پایان نامه: استفاده از تکنیک های داده کاوی برای حل مسئله ی زمان بندی کار ها 

مسئله ی زمان‌بندی کارها (Job shop scheduling) یک مسئلهی بهینه‌سازی علوم رایانه و تحقیق در عملیات است که در آن کار های ایده‌آل به منابع در زمان‌های خاصی نسبت داده می‌شوند. در این مسئله n کار j1, j2, …, jn با اندازه‌های متفاوت که باید روی m ماشین یکسان زمان‌بندی شوند در تلاشند تا زمان کل(makespan)  را به حداقل برسانند. زمان کل مجموع زمان لازم برای انجام همه ی کار است. امروزه، این مسئله به عنوان یک مسئله ی پویا مطرح می‌شود، که با ارائه شدن هر کار، الگوریتم پویا باید با اطلاعات موجود تصمیم‌گیری کند قبل از اینکه کار بعدی مطرح شود.

در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای حل مسئله ی زمان بندی کار ها ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: تخمین مدت زمان جراحی از طربق تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: تخمین مدت زمان جراحی از طربق تکنیک های داده کاوی 

اتاق های عمل  یکی از گران ترین و سودآورترین منابع در یک سیستم بیمارستانی هستند. مدیران بیمارستان ها  همواره تلاش می کنند تا از این منابع به بهترین شکل ممکن استفاده کنند. به طور سنتی، مدت زمان جراحی با استفاده از آمار ها و اطلاعات موجود تخمین زده می شود. در این راستا برای غلبه بر مشکلات موجود در تخمین با انواع روش های سنتی و کمبود حجم نمونه کافی، روش های مبتنی بر داده کاوی پیشنهاد می شود که با استفاده از تکنیک های  موجود مدت زمان مورد نظر را پیش بینی خواهند کرد.

در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای پیش بینی مدت زمان جراحی ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی مصرف انرژی ساختمان با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی مصرف انرژی ساختمان با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیش‌بینی هوشمند مصرف انرژی به‌ویژه برای ساختمان‌ها مسئله ی مهمی است، زیرا مصرف انرژی ساختمان‌ها روز به روز در حال افزایش است و تقریباً به 40 درصد مصرف انرژی اولیه در کشورهای توسعه‌یافته می‌رسد. در سال های اخیر مصرف انرژی به دلیل رشد جمعیت به تدریج افزایش یافته است. افزایش مصرف انرژی ساختمان ها، اجباری را در کشورهای مختلف برای مدیریت و کاهش هر چه بیشتر مصرف انرژی به منظور ارتقای بهره وری انرژی ایجاد می کند.

در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای پیش بینی مصرف انرژی ساختمان ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی ریزش مشتری با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی ریزش مشتری با استفاده از تکنیک های داده کاوی

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 تکنیک های داده کاوی راهکاری برای پیش بینی ریزش مشتری ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تشخیص بیماری آریتمی قلبی با استفاده از یادگیری عمیق

پیاده سازی مقاله: تشخیص بیماری آریتمی قلبی با استفاده از یادگیری عمیق

چکیده:

بیماریهای قلبی یکی از شایعترین انواع بیماریها است که آمار بسیار بالایی از مرگ و میر را به خوداختصاص میدهد. آریتمی ها ضربانهای غیر طبیعی هستند، که موجب میشوند قلب خیلی سریع تاکی کارد یا خیلی آهسته برادی کارد بزند و پمپاژ غیر مؤثر داشته باشد . تجزیه وتحلیل خودکار الکتروکاردیوگرام برای تشخیص ودرمان بیماران قلبی حیاتی است. روشهای متعددی از قبیل درخت تصمیم، شبکه عصبی، SVM ، بیزین و k نزدیکترین همسایگی برای تحلیل سیگنالهای ECG درتشخیص آریتمی مطرح گردیده اند. در این مقاله ضمن بررسی اجمالی این روش ها، بکارگیری شبکهعصبی عمیق برای تشخیص انواع آریتمی پیشنهاد شده است. در آزمایشات انجام شده روی دادگان آریتمی UCI عملکرد بهتر روش پیشنهادی مشاهده گردید.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تحلیل روش های داده کاوی در پیش بینی ریزش مشتریان مخابرات

پیاده سازی مقاله: تحلیل روش های داده کاوی در پیش بینی ریزش مشتریان مخابرات

چکیده:

امروزه عملیات داده کاوی به صورت گسترده توسط تمامی شرکت ھای مشتری محور، از جمله مخابرات استفاده می شود. مھم ترین چالش و مسیله ای که صنعت مخابرات با آن روبه رو است، ریزش مشتری است. در این مقاله به بررسی تکنیک ھای پیش بینی ریزش مشتریان در مخابرات پرداخته ایم. به این نتیجه رسیدیم که تکنیک ھای مبتنی بر درخت تصمیم گیری دقیق تر از تکنیک ھای مبتنی بر رگرسیون است. روش ھای داده کاوی مبتنی بر شبکه ھای عصبی در مقایسه با تکنیک ھای درخت تصمیم گیری، نتایج بھتری ارایه می دھند. روش ھای مبتنی بر درخت تصمیم به ویژه 0/5C و CART از نظر دقت عملکرد نتایج بھتری نسبت به برخی از تکنیک ھای داده کاوی موجود مانند رگرسیون، دارند.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تجزیه و تحلیل داده های بزرگ تجاری در رایانش ابری مبتنی بر آپاچی اسپارک

پیاده سازی مقاله: تجزیه و تحلیل داده های بزرگ تجاری در رایانش ابری مبتنی بر آپاچی اسپارک

چکیده:

حجم بالایی از داده های تجاری توسط برنامه های کاربردی یا در محیط وب مرتبا ایجاد می شود و نیاز است که این داده ها مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته تا دانش نهفته درون آنها آشکار شود. روش های یادگیری ماشین و داده کاوی از جمله تکنیک های مهم در تحلیل داده های تجاری است اما چالش آنها در این است که توانایی آنها برای پردازش داده های بزرگ اندک است و نیاز است از روش های توزیع شده آنها استفاده شود. در این پژوهش یک روش مبتنی بر پردازش توزیع شده توسط فناوری آپاچی اسپارک ارائه شده تا روش های داده کاوی و یادگیری ماشین مانند تکنیک های درخت تصمیم گیری، جنگل تصادفی و رگرسیون در این بستر اجرایی شده و تحلیل داده های تجاری در زمان واقعی انجام شود. برای پیاده سازی روش پیشنهادی از داده های مرتبط با مشتریان در کاربردهای تجاری و محیط پردازش ابری آپاچی اسپارک استفاده شده است. نتایج نشان می دهد از بین تکنیک های درخت تصمیم گیری، جنگل تصادفی و رگرسیون در آپاچی اسپارک و حالت غیرتوزیع شده تکنیک رگرسیون دارای حداقل خطای ممکن برای تحلیل داده های تجاری است و از طرفی جنگل تصادفی در بین تکنکی های درخت تصمیم گیری، جنگل تصادفی و رگرسیون چه در حالت توزیع شده و چه در حالت غیرتوزیع شده دارای حداقل زمان اجراء برای تحلیل داده ها است.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: بررسی کاربرد چارچوب های تحلیل عظیم داده ها در پیش بینی زلزله

پیاده سازی مقاله: بررسی کاربرد چارچوب های تحلیل عظیم داده ها در پیش بینی زلزله

چکیده:

این مقاله به بررسی کاربرد چارچوب های عظیم داده ها از جمله آپاچی هادوپ و آپاچی اسپارک در پیش بینی زلزله پرداخته است. برای این منظور، ابتدا چارچوب های هادوپ و اسپارک، نصب و پیکربندی شده، سپس از ابزار تحلیل و داده کاوی رپیدماینر و الگوریتم ماشین بردار پشتیبان غیرخطی با تابع کرنل RBF باتوجه به داده های پژوهش جهت مدل سازی بر روی این 2 چارچوب استفاده گردید. سپس همین فرآیند بدون استفاده از چارچوب های هادوپ و اسپارک تکرار گردید. مقایسه نتایج نشان می دهد؛ در مدلی که از چارچوب های هادوپ و اسپارک بعنوان زیرساخت پردازش استفاده نشده است، زمان اجرا حدودا 4 0 برابر حالتی است که از هادوپ و اسپارک استفاده گردیده است. ولیکن درخصوص خروجی مدل در رابطه با پیش بینی بزرگای زلزله، در هر دو مدل نتایج یکسان بوده و تفاوتی وجود نداشته است.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تحلیل سبد خرید مشتریان در خرید اینترنتی با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی مقاله: تحلیل سبد خرید مشتریان در خرید اینترنتی با استفاده از تکنیک های داده کاوی

چکیده:

در این مقاله عملیات برخی خریدها با انتخاب تصادفی در یک سایت بازاریابی مورد بررسی قرار می گیرد.این خریدها در فضای بیکران اینترنت که مجموعه ای بسیار بزرگ از شبکه های بزرگ و کوچک به هم پیوستهاست ، انجام می گیرد . اگر به جای رفتن به محیط بیرون از خانه و خرید از فروشگاههای سنتی و مدرن ، با استفاده از اینترنت خرید خود را انجام دهید خرید اینترنتی صورت گرفته است که هزینه آن به صورت آنلاین پرداخت می شود و یا مامور پست کالا را جلوی منزل به مشتری تحویل می دهد و هزینه کالا را پس از تحویل از مشتری دریافت می کند .سبد خرید مشتری شامل کالاهایی است که مشتری از یک فروشگاه اینترنتی خریده است .یعنی ممکن است یکباره چندین کالا خریده باشد .داده کاوی مجموعه ای از روشها در فرآیند کسب دانش است که برای تشخیص الگوها و رابطه های نامعلوم در داده ها مورد استفاده قرار می گیرد . فروش بازاریاب سایت ایران سی نت به عنوان موردانجام شد .در این مقاله سعی weka مطالعه فرض شده است . فرآیند داده کاوی در این پژوهش با استفاده از نرم افزار شده تا رابطه بین خرید چند کالا بررسی شود و پیشنهاد دهیم که اگر یکی از آنها را مشتری خرید ، با استفاده از قوانین کشف شده چه کالاهای دیگری را می تواند انتخاب کند .

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تشخیص احساس از روی گفتار فارسی با استفاده از ماشین بردار پشتیبان

پیاده سازی مقاله: تشخیص احساس از روی گفتار فارسی با استفاده از ماشین بردار پشتیبان

چکیده:

تشخیص خودکار احساس از روی گفتار مساله بسیار مهم، در عرصه تعامل انسان و ماشین است.قابلیت تشخیص احساس توسط کامپیوتر با دقتی همانند انسان، به منظور ایجاد رابطه طبیعی و دوستانهبین انسان و کامپیوتر، بسیار حائز اهمیت است. با وجود پیشرفتهای گسترده در حوزهً پردازشگفتار، استخراج و درک احساس پنهان در گفتار انسان، همچون خشم، شادی و جز اینها، از یکسو و تولید گفتار احساسی مناسب از سوی دیگر، یکی از چالشهای مهم برای ساخت ماشینهایهوشمند محسوب میشود. در این مقاله، یک سیستم تشخیص خودکار احساس ارائه شده است.سیستم معرفی شده، شامل دو بخش اصلی، استخراج ویژگی و آموزش مدل دسته بند می باشد.درمرحله استخراج ویژگی، ویژگیهای عروضی از جمله فرکانس گام، شدت و ویژگی های کلی ازسیگنال گفتار به ازای شش حس متفاوت خشم، تنفر، ترس، شادی، غم و خنثی استخراج شده است.پس از تشکیل بردار ویژگی، با روش دستهبند ماشین بردار پشتیبان آموزش داده شده اند. در نهایت،نتیجه محاسبات انجام شده حاکی از میانگین دقت 82/744 درصد می باشد که در مقایسه با روش های دیگر از کارایی بالاتری برخوردار است.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: مروری بر روش های پیش بینی نقص های نرم افزاری مبتنی بر یادگیری ماشین

پیاده سازی مقاله: مروری بر روش های پیش بینی نقص های نرم افزاری مبتنی بر یادگیری ماشین

چکیده:

پیش بینی نقص نرم افزار یکی از مهمترین موارد پژوهشی در حوزه مهندسی نرم افزار می باشد. وجود نقص در سیستمنرم افزاری یک تهدید جدی برای کیفیت نرم افزار به شمار میرود و موجب عدم انطباق محصول با نیاز مشتری می شود. ازطرفی یکی از فاکتورهایی که منجر به تعداد بالای خطاهای نرم افزاری و در نتیجه تولید نرم افزاری با کیفیت پایین میشود،محدودیت منابع تضمین کیفیت می باشد. بنابراین با توجه به محدودیت منابع بهتر است ابتدا ماژول هایی که مستعد نقصهستند شناسایی شده، سپس منابع را برای رفع نقص صرف این ماژول ها کنیم. مدلهای تشخیص نقص در ماژول هاینرم افزاری تاکنون توسط محققان زیادی مورد مطالعه قرار گرفته است و این در حالی است که بسیاری از روشهای پیش بینیماژول های نقصدار هنوز در مرحله اولیه می باشند و نیازمند تحقیق بیشتر برای رسیدن به مدل های قوی هستند. دراین مقالهبه بررسی ادبیات مهندسی نرمافزار در مورد پیش بینی نقص های نرم افزاری خواهیم پرداخت. توضیحات این مقاله منعکسکننده اطلاعات اکثر مقالات چاپ شده در زمینه تحلیل و بررسی مدلهای پیش بینی نقص نرم افزاری می باشد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: پیشبینی بیشینه بار مصرفی در بازار برق با استفاده از سریهای زمانی

پیاده سازی مقاله: پیشبینی بیشینه بار مصرفی در بازار برق با استفاده از سریهای زمانی

چکیده:

یک سری زمانی شامل مجموعه مشاهداتی است که بر حسب زمان مرتب شده باشند،نتایجی که از تحلیل این سریها به دست می آیند دارای کاربردهای اساسی در زمینه های مختلف از جمله اقتصاد و علوم مهندسی هستند. تجزیه و تحلیل چنینمشاهداتی نیازمند روشهایی است که قسمت مهمی از علم آمار را در بر می گیرند. هدف ما در این پروژه برازش یک مدل مناسب بر روی ماکزیمم بار مصرفی پست انتقال چمران شهرستان کرمانشاه در هر روز می باشد. داده های مورد مطالعه شامل ماکزیمم بار مصرفی هر روز و در طول سال 1393 می باشد. به کمک این مدل می توانیم ماکزیمم بار مصرفی را برای آیندهپیش بینی و کنترل نماییم. پارامترهای مختلف سری زمانی با استفاده از نرم افزار MINTAB محاسبه شده است. مطالعات انجام شده بر اساس داده های یک ساله می باشد که چناچه حجم اطلاعات ورودی افزایش یابد و داده های سالهای گذشته نیز به آن اضافه شود نتایج دقیق تری بدست خواهد آمد

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: طبقه بندی زیرگروه ویروس آنفولانزا با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی مقاله: طبقه بندی زیرگروه ویروس آنفولانزا با استفاده از تکنیک های داده کاوی

چکیده:

آنفولانزا یک بیماری شدیدا مسری، حاد و تب زاست که در اثر ویروس آنفولانزا ایجاد می شود ، این ویروس از سه نوع تشکیل شد ه-است: نوع B، Aو C. در طی قرن گذشته، اپیدمی های مختلفی از آنفولانزا نوع A، مرگ و میر و خسارات سنگین اقتصادی به جامعه انسانی تحمیل کرده است. آنفولانزا A بر اساس آنتی ژن های سطحی اش، هماگلوتینین و نورامینیداس تقسیم بندی میشود. تا کنون61 زیرگروه از هماگلوتینین و 9 زیرگروه از نورامینیداس شناسایی شده است. تشخیص زودهنگام و دقیق زیرگروه ویروس امری حیاتی است. کارهای معدودی در حوزه داده کاوی در این راستا، انجام شده است که غالبا روی ناحیه محدودی از دیتاست و تنها برای چند زیرگروه رایج بوده است؛ در این پژوهش، دیتاست بزرگی شامل 43533 توالی ثبت شده آنفولانزا نوعA در کتابخانهNCBI از سال 1900 تا کنون در قالب 4 گروه استفاده شده است: توالی های DNA و پروتئینی آنتی ژن هماگلوتینین، توالیهایDNA و پروتئینی آنتی ژن نورامینیداس. پس از پیش پردازش های متعدد، با استفاده از طبقه بندی جنگل تصادفی، جنگلی از طبقه-بندهای مستقل از هم، مدل دقیقی برای تشخیص زیرگروه ویروس، بدست آمد. این مدل قادر به تشخیص ویروس از تمام زیرگروه-ها، بر اساس توالی هر کدام از آنتی ژن های هماگلوتینین و نورامینیداس با تشخیص و حساسیت 99% میباشد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: ارائه یک سیستم خبره فازی جهت مدیریت ریسک پروژه ها

پیاده سازی مقاله: ارائه یک سیستم خبره فازی جهت مدیریت ریسک پروژه ها

چکیده:

امروزه عدم اطمینان در پروژه ها، سازمانها را با چالش های متعددی مواجه ساخته است. همچنین بروز خطا در تصمیم گیری، زیانهای جبران ناپذیری را به بار می آورد. لذا روشهای قدیمی و غیر علمی جوابگوی نیاز سازمانها نمی باشد. مدیریت ریسک رویکردی نوین در راستای ارتقای اثر بخشی سازمانها بوده که با توجه به ماهیت نامطمئن پروژه ها و لزوم صرف بهینه منابع پروژه ها از اهمیت انکار ناپذیری برخوردار است. مدیریت ریسک پروژه به دلیل ماهیت کیفی متغیرها، زمینه ای مناسب جهت استفاده از کارکردهای تئوری فازی می باشد. در این مقاله سیستم خبره فازی به عنوان ابزاری کارا در حوزه تحلیل ریسک پروژه معرفی می گردد. در ادامه سیستم خبره فازی طراحی شده جهت ارزیابی و الویت بندی ریسکهای پروژه، به طور عملی مورد اعتبار سنجی قرار می گیرد.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تشخیص افراد ریسکی در صنعت بیمه با استفاده از درخت تصمیم Hoeffding

پیاده سازی مقاله: تشخیص افراد ریسکی در صنعت بیمه با استفاده از درخت تصمیم Hoeffding

چکیده:

با رشد روزافزون کامپیوتر، مقادیر زیادی از داده ها به وسیله ی سیستم های مختلف به وجود می آیند. در حال حاضر مسئله ی پیش روی سازمان ها، دیگر جمع آوری داده ها نیست، بلکه توانایی استخراج اطلاعات مفید از میان آنهاست. همانند دیگر بخش های اقتصادی، شناخت و جذب مشتریان کم ریسک و سودآور برای صنعت بیمه نیز دارای اهمیت است. اگر شرکت ها بیمه به طبقه بندی مشتریان با توجه به ویژگی های قابل مشاهده بپردازند، می توانند نرخ پوشش دهی بیمه و سود خود را افزایش دهند واز سوی دیگر فشاری بر افراد با ریسک کم برای جبران خسارات وارده، به وسیله ی افراد ریسک زیاد به شرکت های بیمه وارد نشود. در این مقاله قصد داریم مروری بر روش های تشخیص افراد ریسک در صنعت بیمه داشته باشیم سپس در مطالعه موردی به شناسایی افراد ریسکی بپردازیم. برای این منظور از درخت تصمیم Hoeffding برای کلاس بندی مشتریان بیمه استفاده شده است.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: ارایه الگوریتمی جدید برای جستجو در درخت های تصمیم با عمق زیاد

پیاده سازی مقاله: ارایه الگوریتمی جدید برای جستجو در درخت های تصمیم با عمق زیاد

چکیده:

درخت ها به ابزاری اجتناب ناپذیر برای ایده گرفتن و پیاده سازی و انتقال مفهوم در علم هوش مصنوعی و کامپیوتر تبدیل شده است . در پیاده سازی بسیاری از الگوریتم های مهم از درخت ها استفاده شده است و هرگونه بهبودی در استراتژی و الگوریتم های مربوط به درخت ها تاثیر بسیاری در سرعت اجرای برنامه ها خواهد داشت . در نوع خاصی از درخت ها به نام درخت تصمیم از روش جستجوی خصمانه جهت جستجو در درخت ها استفاده می شود. یکی از معایب الگوریتم های جستجوی خصمانه مصرف حافظه و پیچیدگی زمان اجرای آن ها در عمق زیاد است که هدف ما در این مقاله ارایه الگوریتمی جدید به نام Deepimax در جهت حل این مشکل می باشد . نتایج حاصل از پیاده سازی الگوریتم جدید نشان داد که این الگوریتم مصرف حافظه و پیچیدگی زمان اجرای کمتری برای جستجوها در عمق زیاد دارد.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: پخش بار بهینه به کمک الگوریتم تکامل تفاضلی

پیاده سازی مقاله: پخش بار بهینه به کمک الگوریتم تکامل تفاضلی

چکیده:

به منظور توزیع مناسب منابع توان رأکتیو در شبکه قدرت روش های زیادی ارائه شده است. اهمیت این موضوع و تأثیر مستقیمی که بر کنترل توان در شبکه دارد، ارائه یک روش مفید، دقیق و ارزان را می طلبد. در این مقاله یک روش مؤثر و کارا برای توزع بهینه توان رآکتیو در شبکه بر اساس الگوریتم تکامل تفاضلی ارائه شده است که به طور هم زمان مسئله پخش بار اقتصادی را هم در شبکه قدرت حل می نماید. تابع هدف در مسئله توزیع توان رآکتیو متشکل از 3 پارامتر اصلی است که بر مقدار توان رأکتیو شبکه قدرت تأثیر مستقیم می گذارند که عبارتند از : تلفات اکتیو، پروفیل ولتاژ و پایداری ولتاژ. تابع هدف مسئله پخ بار اقتصادی هم مینیمم سازی هزینه سوخت است که برای سادگی تابعی درجه 2 از توان تولیدی نیروگاه ها در نظر گرفته شده است. در پایان هم الگوریتم پیشنهادی روی یک شبکه 12 باس پیاده سازی شده و نتایج آن ارائه گردیده است.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: بهبود سیستم ایمنی مصنوعی با استفاده از منطق فازی

پیاده سازی مقاله: بهبود سیستم ایمنی مصنوعی با استفاده از منطق فازی

چکیده:

سیستم ایمنی مصنوعی یک تکنیک الهام گرفته شده از مکانیزمهای دفاعی سیستم ایمنی طبیعی میباشد که در زیرمجموعه الگوریتمهای مبتنی بر جمعیت و تکاملی قرار میگیرد. در این الگوریتم بهترین آنتیبادیهای به عنوان حافظه نگهداریمیشوند و مجموعه آنتیبادیها با انتخاب همزاد توسط ابرجهش به دنبال بهترین آنتیبادیها (پاسخها) هستند. از مشکلات الگوریتم اولیه سیستم ایمنی مصنوعی، میتوان به افتادن در بهینه محلی و پایین بودن سرعت همگرایی اشاره نمود. بنابراینتغییرات نرخ جهش (ابرجهش) در این الگوریتم به عنوان تنها و مهمترین عملگر تغییر که منجر به تغییرات سرعت همگرایی وخروج از بهینههای محلی میگردد، حائز اهمیت میباشد. در این مقاله با استفاده از منطق فازی، روش جدیدی برای بهبود تغییرات نرخ ابرجهش پیشنهاد شده است. آزمایشات بر روی چندین تابع محک استاندارد اعمال شده و نتایج روش پیشنهادی به همراه روشهای متداول دیگر، حاکی از مطلوبیت روش پیشنهادی است.
  • شریف پژوه
موضوعات