الگوریتم ژنتیک و کاربردهای آن

الگوریتم ژنتیک و کاربردهای آن
الگوریتم ژنتیک و کاربردهای آن
120,000 ریال 
تخفیف 15 تا 30 درصدی برای همکاران، کافی نت ها و مشتریان ویژه _____________________________  
وضعيت موجودي: موجود است
تعداد:  
افزودن به ليست مقايسه | افزودن به محصولات مورد علاقه

تعداد صفحات : 110 صفحه _ فرمت word _ دانلود مطالب بلافاصله پس از پرداخت آنلاین

    
عنوان پروژه:
کاربردهای الگوریتم ژنتیک
فهرست مطالب

فصل اول -  مقدمه
1-1-    مقدمه 
فصل دوم -  مقدمه ای بر الگوریتم ژنتیک
2-1-    مقدمه
2-2-    پیشینه
2-3-    اصطلاحات زیستی
2-4-    تشریح کلی الگوریتم ژنتیک
2-5-    حل مسأله با استفاده از الگوریتم ژنتیک
2-6-    اجزای الگوریتم ژنتیک
2-6-1- جمعیت
2-6-2- کدگذاری
2-6-2-1-     کدگذاری دودویی
2-6-2-2-      کدگذاری مقادیر
2-6-2-3-      کدگذاری درختی
2-6-3- عملگرهای الگوریتم ژنتیک
2-6-3-1-       fitness (برازش)
2-6-3-2-      selection  (انتخاب)
2-6-3-3-   crossover    (ترکیب)
2-6-3-4-  mutation     (جهش)
2-7-    مفاهیم تکمیلی
2-7-1- برتری ها و ضعف های الگوریتم ژنتیک
2-7-2- نکات مهم در الگوریتم های ژنتیک
2-7-3- نتیجه گیری
فصل سوم - کاهش اثرات زیست محیطی آلاینده های Cox، NOx و SOx در کوره ها
3-1-    مقدمه
3-2-    احتراق
3-2-1-    روش محاسبه ترکیبات تعادلی با استفاده از ثابت تعادل
3-2-2-    روش محاسبه دمای آدیاباتیک شعله
3-2-3-    انتخاب سیستم شیمیایی
3-2-4-    تأثیر دمای هوا و میزان هوای اضافی بر تولید محصولات
3-3-    بهینه سازی
3-3-1-    روش های حل مسائل بهینه سازی
3-3-2-    روش تابع پنالتی
3-3-3-    الگوریتم حل تابع پنالتی

3-4-    برنامه ی کامپیوتری و مراحل آن
3-5-    تشکیل تابع هدف
3-6-    تشکیل مدل مسئله بهینه سازی
3-7-    روش حل
فصل چهارم - توضیحاتی در رابطه با gatool نرم افزار مطلب
4-1-    gatool
4-2-    تنظیم گزینه ها برای الگوریتم ژنتیک
4-3-    Plot Options
4-4-    Population Options
4-5-    Fitness Scaling Options
4-6-    Selection Options
4-7-    Reproduction Options
4-8-    Mutation Options
4-9-    Crossover Options
4-10-    Migration Options
4-11-    Output Function Options
4-12-    Stopping Criteria Options
4-13-    Hybrid Function Options
4-14-    Vectorize Options
فصل پنجم – نتایج
5-1-    نتایج حاصل از تابع پنالتی و الگوریتم ژنتیک
5-2-    نتیجه گیری
فهرست مراجع
فهرست شکل

2-1- مراحل الگوریتم ژنتیک
2-2- مثالی از کروموزوم ها به روش کدگذاری دودویی
2-3- مثالی از کروموزوم ها با استفاده از روش کدگذاری مقادیر
2-4-  انتخاب چرخ رولت
2-5-  ترکیب تک نقطه ای
2-6-  ترکیب دو نقطه ای
2-7-  ترکیب یکنواخت
2-8-  وارونه سازی بیت
2-9-  تغییر ترتیب قرارگیری
2-10-  تغییر مقدار
3-1- نمای برنامه ی کامپیوتری
3-2- عملیات برازش برای تولید NO در مقایسه با نتایج اصلی در احتراق گازوئیل
4-1-  نمای gatool نرم افزار مطلب
5-1- نمای gatool ، Cox برای گاز طبیعی
5-2- نمودارهای Best fitness و Best individual آلاینده ی Cox برای گاز طبیعی
5-3- نمای gatool ، NOx برای گاز طبیعی
5-4- نمودارهای Best fitness و Best individual آلاینده ی NOx برای گاز طبیعی
5-5- نمای gatool ، Cox + NOx برای گاز طبیعی
5-6- نمودارهای Best fitness و Best individual مجموع آلاینده های Cox و NOxبرای گاز طبیعی
5-7- نمای gatool ، Cox برای گازوئیل
5-8- نمودارهای Best fitness و Best individual آلاینده ی Cox برای گازوئیل
5-9- نمای gatool ، NOx برای گازوئیل
5-10- نمودارهای Best fitness و Best individual آلاینده ی NOx برای گازوئیل
5-11- نمای gatool ، Sox برای گازوئیل
5-12- نمودارهای Best fitness و Best individual آلاینده ی Sox برای گازوئیل
5-13-  نمای gatool ، Cox + NOx برای گازوئیل
5-14- نمودارهای Best fitness و Best individual مجموع آلاینده های Cox و NOx برای گازوئیل
5-15- نمای gatool ، Cox+NOx+Sox برای گازوئیل
5-16- نمودارهای Best fitness و Best individual مجموع آلاینده های Cox و NOx وSOx برای گازوئیل
5-17- نمای gatool ، Cox برای نفت کوره
5-18- نمودارهای Best fitness و Best individual آلاینده ی Cox برای نفت کوره
5-19- نمای gatool ، NOx برای نفت کوره
5-20- نمودارهای Best fitness و Best individual آلاینده ی NOx برای نفت کوره
5-21- نمای gatool ، Sox برای نفت کوره
5-22- نمودارهای Best fitness و Best individual آلاینده ی SOx برای نفت کوره
5-23- نمای gatool ، Cox + NOx برای نفت کوره
5-24- نمودارهای Best fitness و Best individual مجموع آلاینده های Cox و NOx برای نفت کوره
5-25- نمای gatool ، COx+NOx+SOx برای نفت کوره
5-26- نمودارهای Best fitness و Best individual مجموع آلاینده های COx و NOx و SOx برای نفت کوره
فهرست جدول

3-1- تغییر نرخ تولید (mole/hr) NO در اثر تغییر دمای هوا و درصد هوای اضافی
3-2- تشکیل تابع هدف برای گاز طبیعی
3-3- تشکیل تابع هدف برای گازوئیل
3-4- تشکیل تابع هدف برای نفت کوره
5-1- مقایسه نتایج تابع پنالتی و الگوریتم ژنتیک

 

چکیده :
             الگوریتم های ژنتیک یکی از الگوریتم های جستجوی تصادفی است که ایده آن برگرفته از طبیعت می باشد . نسل های موجودات قوی تر بیشتر زندگی می کنند و نسل های بعدی نیز قوی تر می شوند به عبارت دیگر طبیعت افراد قوی تر را برای زندگی بر می گزیند. در طبیعت از ترکیب کروموزوم های بهتر ، نسل های بهتری پدید می آیند . در این بین گاهی اوقات جهش هایی نیز در کروموزوم ها روی می دهد که ممکن است باعث بهتر شدن نسل بعدی شوند. الگوریتم ژنتیک نیز با استفاده از این ایده اقدام به حل مسائل می کند . الگوریتم های ژنتیک در حل مسائل بهینه سازی کاربرد فراوانی دارند.
مسئله ی کاهش آلاینده های Cox ، NOx و Sox در کوره های صنعتی ، یکی از مسائل بهینه سازی می باشد، که هدف آن بهینه کردن عملکرد کوره های احتراقی بر حسب پارامترهای درصد هوای اضافی (E) و دمای هوای خروجی از پیش گرمکن (T) ، به منظور کاهش میزان آلاینده های تولید شده در اثر انجام عملیات احتراق است.
در این پایان نامه ابتدا مروری بر مفاهیم مقدماتی الگوریتم های ژنتیک کرده سپس مشخصات کلی مسئله عنوان می شود، در انتها مسئله ی مورد نظر توسط الگوریتم ژنتیک اجرا و نتایج آن با روش تابع پنالتی مقایسه می شود.
فصل اول

 

مقدمه
1-1- مقدمه
به طور کلی انتخاب و طراحی بهینه در بسیاری از مسائل علمی و فنی باعث تولید بهترین محصول یا جواب ممکن در یک شرایط خاص می شود. برای مثال تولید محصولات مناسب در حوزه های مختلف فنی و مهندسی وابسته به طراحی دقیق و بهینه ی شکل، اندازه و قطعات محصول است. در نتیجه هر مسئله ی مهندسی ممکن است داری چندین جواب مختلف باشد که بعضی از آنها ممکن و بعضی غیر ممکن است . وظیفه ی طراحان پیدا کردن بهترین جواب ممکن از میان جواب های مختلف است. مجموعه ی جواب های ممکن فضای طراحی را شکل می دهند که باید در این فضا به جستجوی بهترین یا بهینه ترین جواب پرداخت.
 از آنجایی که نتیجه ی کار با توجه به نوع انتخاب این متدها و روش ها حاصل می شود لذا به اهمیت موضوع انتخاب بهینه ( Optimum ) و بهینه سازی در همه ی مسائل پی می بریم پس:
(( هدف ما این است که در فضای جواب های ممکن به دنبال بهترین جواب بگردیم. ))
روش های جدید بهینه سازی که امروزه در حل بسیاری از مسائل مختلف مورد استفاده قرار می گیرد عبارتند از:
1. Simulated Annealing
2. Ant colony
3. Random Cost
4. Evolution strategy
5. Genetic Algorithm
6. Celluar Automata
در این پایان نامه به بررسی و استفاده از روش Genetic Algorithm می پردازیم.
فصل دوم
مقدمه ای بر الگوریتم ژنتیک
2-1- مقدمه
الگوریتم های ژنتیک یکی از الگوریتم های جستجوی تصادفی است که ایده ی آن برگرفته از طبیعت می باشد . الگوریتم های ژنتیک در حل مسائل بهینه سازی کاربرد فراوانی دارند . به عنوان مثال می توان به مسئله فروشنده دوره گرد اشاره کرد . در طبیعت از ترکیب کروموزوم های بهتر ، نسل های بهتری پدید می آیند . در این بین گاهی اوقات جهش هایی نیز در کروموزوم ها روی می دهد که ممکن است باعث بهتر شدن نسل بعدی شوند. الگوریتم ژنتیک نیز با استفاده از این ایده اقدام به حل مسائل می کند .
در الگوریتم های ژنتیک ابتدا به طور تصادفی یا الگوریتمیک ، چندین جواب برای مسئله تولید می کنیم . این مجموعه جواب را جمعیت اولیه می نامیم . هر جواب را یک کروموزوم می نامیم . سپس با استفاده از عملگرهای الگوریتم ژنتیک پس از انتخاب کروموزوم های بهتر ، کروموزوم ها را باهم ترکیب کرده و جهشی در آنها ایجاد می کنیم . در نهایت نیز جمعیت فعلی را با جمعیت جدیدی که از ترکیب و جهش در کروموزوم ها حاصل می شود ، ترکیب می کنیم . موارد فوق را با جزئیات بیشتری مورد بررسی قرار می دهیم
شکل 2-1- مراحل الگوریتم ژنتیک

 

2-2- پیشینه
پیشینه ی الگوریتم ژنتیک به سال های حدود 1960 برمی گردد. در دهه های 50 و 60 تحقیقات متعددی برای استفاده از نظریه تکامل در بهینه سازی مسائل مهندسی به طور مستقل صورت گرفت. ایده ی اصلی در همه این سیستم ها، رشد یک جمعیت از پاسخ های اولیه یک مساله به سمت پاسخ بهینه با الهام گیری از عملگرهای انتخاب و تغییر ژنتیک طبیعی بود. در سال های 1965 تا 1973 رکنبرگ(Rechenberg ) کتاب خود را به نام  تکنیک های تکامل (Evolution strategies (Evolutionsstrategie in original) ) در زمینه محاسبات تکاملی منتشر کرد و در سال های بعد نظریه او توسط محققین دیگر توسعه یافت. الگوریتم ژنتیک نخستین بار توسط  جان هلند ( John Holland ) مطرح و به وسیله خود او و دانشجویان و همکارانش گسترش یافت. تلاش های او و اطرافیانش در این زمینه در نهایت به نشر کتاب سازگاری در طبیعت و سیستم های مصنوعی (Adaption in Natural and Artificial Systems ) انجامید. پس از آن تحقیقات گسترده ای توسط افراد مختلف در این زمینه انجام شد (به عنوان مثال در سال 1992 جان کزا (John Koza ) الگوریتم ژنتیک را به صورت عملیاتی در برنامه نویسی به کار برد و برنامه نویسی ژنتیک (genetic programming(GP) ) را به عنوان روش خود مطرح ساخت.) و الگوریتم ژنتیک به صورت امروزی خود رسید.
2-3- اصطلاحات زیستی
در راستای فهم کامل الگوریتم ژنتیک، ابتدا بهتر است با برخی از اصطلاحات زیستی به کار رفته در تئوری این الگوریتم آشنا شویم. همه موجودات زنده از واحدهای کوچکی به نام سلول تشکیل شده اند. هر سلول نیز به نوبه خود از مجموعه ای از یک یا چند کروموزوم (chromosome ) تشکیل شده است. کروموزوم ها رشته هایی از مولکول DNA می باشند که در حقیقت برنامه کاری موجود زنده را در خود ذخیره می کنند. هر کروموزوم شامل چندین ژن( gene ) می باشد، که هر ژن بلوکی از مولکول DNA می باشد که پروتئین خاصی را کدگذاری می کند. به طور کلی می توان گفت که هر ژن یک خصیصه (trait ) از موجود زنده (مانند رنگ چشم) را کد گذاری می کند. حالت های ممکن برای یک خصیصه را (allele  ) می گویند. هر ژن موقعیت مخصوص خود را در کروموزوم دارد که به آن (locus ) می گویند. بسیاری از موجودات زنده در هر سلول چندین کروموزوم دارند. مجموعه کامل مواد ژنتیکی در سلول (مجموعه همه کروموزوم ها) (genome ) نامیده می شوند. اصطلاح (genotype ) به مجموعه خاصی از کروموزوم های موجود در genome اتلاق می شود. Genotype ها در پی تحولات و تغییر، به phenotypeها خصوصیات فیزیکی و ذهنی موجود زنده (مانند رنگ چشم، بلندی، اندازه مغز و یا میزان هوش) تبدیل می شوند.
در طی تولید مثل جنسی(reproduction )، در اثر الحاق(recombination or crossover ) ژن ها از کروموزوم های والدین(parents ) با یکدیگر ترکیب شده تا کروموزوم کامل جدیدی را تشکیل دهند. در طی این تغییرات، ممکن است تغییرات کوچکی در برخی از بخش های DNA   ژن های فرزند، بوجود آمده و فرزند دچار جهش (mutation ) گردد. در نهایت تناسب (fitness ) یک موجود زنده با توجه به احتمال زیستن آن برای تکثیر(زیست پذیری(viability ) ) یا برحسب تابعی از تعداد فرزندان آن گونه (باروری(fertility )) تعیین می گردد.
2-4- تشریح کلی الگوریتم ژنتیک
یک تشریح کلی از الگوریتم ژنتیک را می‏توان به صورت زیر در نظر گرفت :
 -1 جمعیتی از رشته‏ها را به صورت تصادفی بسازید.
 -2 هررشته داخل جمعیت را ارزیابی کنید.
 -3 رشته‏های جدید را با ترکیب رشته‏های جاری ایجاد کنید. برای ترکیب رشته‎های والد از عملگر‏های جهش و تبادل استفاده کنید.
 -4 اعضایی از جمعیت را برای ایجاد فضایی برای رشته‏های جدید حذف کنید.
 -5 رشته‏های جدید را ارزیابی نموده و آنها را داخل جمعیت قرار دهید.
 -6 اگر زمان اجرا تمام شده است توقف نمایید و بهترین رشته را باز گردانید. در غیر این صورت به مرحله سه بازگردید.
روند ذکر شده در بالا متداول‏ترین روش الگوریتم ژنتیک را تشریح می‏کند. اما محققین مختلف، آن را به روش‏های متفاوت پیاده سازی کرده‎اند.
دو روش متداول دیگر برای اختتام: (همگرا شدن الگوریتم، تولید تعداد خاص نسل می‏باشد)...

 

فهرست مراجع
1-    پایان نامه ی کارشناسی ارشد خانم عطیه پریشان نداف
2-    وبلاگ سیاوش محمودیان
3-    وبلاگ ایمان اشکاوند
4-    علیرضا، مهدی، الگوریتم های ژنتیک و کاربردهای آن، ناقوس اندیشه، 1386، 13و14
5- Jelsoft Enterprises Ltd
6- Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox
7- Shabakeh Magazin
8- www.BLOGFA.com
9- www.google.com

نظري براي اين محصول ثبت نشده است.


نوشتن نظر خودتان

براي نوشتن نظر وارد شويد.

محصولات ذیل قبلا توسط مشتریان محصول فوق خریداری شده است.
محصولات
نظر سنجي
نظرتون در مورد ویکی پروژه چیه؟
  •   مراحل ثبت نام خیلی زیاده!
  •   مطلب درخواستیم رو نداشت!
  •   ایمیل نداشتم که ثبت نام کنم!
  •   مطلبی که میخواستم گرون بود!
نظرنتيجه