۵ مطلب با کلمه‌ی کلیدی «بهینه سازی چندهدفه» ثبت شده است

پیاده سازی مقاله: تاثیر انتخاب اپراتور برNSGA_III در بهینه سازی بیش هدفه- چند هدفه و تک هدفه

پیاده سازی مقاله: تاثیر انتخاب اپراتور برNSGA_III در بهینه سازی بیش هدفه- چند هدفه و تک هدفه

چکیده:

الگوریتم مناسب ژنتیک طبقه بندی شده (NSGA_III) یک الگوریتم بهینه چندگانه می باشد که با استفاده از چند جهت مرجع از پیشتعریف شده و در عین حال سازگار به حفظ تنوع در میان راه حل های آن است. خصوصا طراحی حل مسایل چندگانه ای که دارای چهاریا بیشتر تابع هدف است. محدودیتی وجود دارد که مانع از استفاده NSGA_III به مسایل بهینه سازی تک هدفه که در آن تنها یکجهت مرجع وجود دارد شده است که برای این منظور یک الگوریتم یکپارچه U_ NSGA_III به تازگی طراحی شده تا مطالعه اینمقاله را به عهده گیرد.U_ NSGA_III قابلیت تطبیق دهی خودکار به ابعاد شکل را دارد.به هر حال طراحان در این مقاله امکان چشم پوشی از محدودهNSGA_III و استفاده از ارزیابی عملکرد چند گانه برای حل مسایل چند گانه ، ضربه دری و تکی را داریم.در اینجا عملکرد ارزیابی روی یک سری مسایل چند گانه ،ضربه دری ، تکی ثابت و غیر ثابت به این منظورانجام می شوند که ضعفو عیب NSGA_III چند رشته ای در مقایسه با U_ NSGA_III بررسی شوند نقطه قوت NSGA_III در هر نوع مساله نیز شرحداده شده است این مطاله یک ارزیابی مقایسه ای در مورد روند کاری NSGA_III اصلی فراهم می کند.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: بهبود الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات چندهدفه به وسیله عملگر جهش

پیاده سازی مقاله: بهبود الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات چندهدفه به وسیله عملگر جهش

چکیده:

در این مقاله ما به تشریح الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات با رویکرد چند هدفه می پردازیم، همچنین عملگر جهش را در آن به کار بردیم تا ظرفیت جستجوی فضای هدف را افزایش دهیم چون این الگوریتم در معرض خطر افتادن در بهینه محلی می باشد. برنامه پیاده سازی شده را به تعداد ده مرتبه با دو نوع تابع هدف MOP 2 ,MOP 4 اجرا نموده و حالات مختلف را درنظر گرفته تا نتایج را با یکدیگر مقایسه نمائیم. نتایج بدست آمده از آزمایشات بیانگراین موضوع می باشد که اگر از عملگر جهش بخوبی استفاده شود نتایج بهبود یافته و این امر به این دلیل تحقق پیدا می کند که هر زمان ذره ای در بهینه محلی قرار بگیرد با اعمال کردن عملگر جهش از آن خارج شده و باعث می شود تا به کار خود ادامه دهد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه NSGA-II در پایتون(Python)

پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه  NSGA-II در پایتون(Python):

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

  • شریف پژوه

زمانبندی بهینه کارها با استفاده از الگوریتم NSGA-II در محیط رایانش ابری (با استفاده از CloudSim)

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

در این پروژه، با استفاده از الگوریتم بهینه سازی چندهدفه (NSGA-II 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.

  • شریف پژوه

پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه NSGA-II در متلب(MATLAB)

پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه  NSGA-II در متلب(MATLAB):

در این پروژه، با استفاده از متلب(MATLAB)، پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه  NSGA-II به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

  • شریف پژوه
موضوعات
Archive