دانلود کد متلب الگوریتم جغرافیای زیستی

دانلود کد متلب الگوریتم جغرافیای زیستیReviewed by free Codes on Apr 10Rating: 5.0دانلود کد متلب الگوریتم جغرافیای زیستیدانلود کد متلب الگوریتم جغرافیای زیستی

دانلود کد متلب الگوریتم جغرافیای زیستی

BBO Biogeography-based optimization

Free Download algorithm Matlab Codes

لینک دانلود
توضیحات

دانلود رایگان  کد matlab جزوه کتاب آموزشی دوره آموزش ت خصوصی پایان نامه فارسی انگلیسی ارشد دکتری دانشگاه شریف تهران امیر کبیر دانلود رایگان مقاله با ترجمه انجام پروژه های دانشجویی matlab دانلود ppt word pdf مهندسی برق هوش مصنوعی کامیوتر مکانیک عمران صنایع مدیریت

 جزایر با HSI بالا می تواند بسیاری از گونه های حمایت، و جزایر با HSI کم می تواند تنها چند گونه حمایت. جزایر با HSI بالا بسیاری از گونه هایی که به زیستگاه این نزدیکی هست به دلیل جمعیت بزرگ و تعداد زیادی از گونه های که آنها میزبان مهاجرت. توجه داشته باشید که مهاجرت از یک جزیره با HSI بالا رخ نمی دهد زیرا گونه می خواهید خانه خود را ترک. پس از همه، جزیره خانه خود جای جذاب برای زندگی است. مهاجرت به دلیل تجمع اثرات تصادفی در تعداد زیادی از گونه های با جمعیت های بزرگ رخ می دهد. مهاجرت رخ می دهد به عنوان حیوانات سوار کالایی، شنا، پرواز، و یا سوار باد به جزایر همسایه. هنگامی که یک گونه مهاجرت از جزیره، به این معنا نیست که این گونه به طور کامل از جزیره اصلی آن از بین می رود. تنها چند نمایندگان مهاجرت، بنابراین گونه مهاجرت در حال حاضر در جزیره اصلی آن باقی مانده است در حالی که در همان زمان مهاجرت به جزیره همسایه. با این حال، در BBO فرض بر این است که مهاجرت از نتایج جزیره در خطر انقراض از آن جزیره است. این فرض در BBO ضروری است زیرا گونه نمایندگی از متغیرهای مستقل از یک تابع، و هر جزیره نشان دهنده یک راه حل نامزد به یک مسئله بهینه سازی عملکرد.
جزایر با HSI بالا نه تنها یک نرخ مهاجرت بالا، اما آنها نرخ مهاجرت پایین نیز به دلیل آنها در حال حاضر بسیاری از گونه های حمایت. گونه ها که به مانند جزایر مهاجرت تمایل به در وجود HSI بالا جزیره مرگ است، چرا که رقابت بیش از حد برای منابع از گونه های دیگر وجود دارد.
جزایر با HSI کم دارای نرخ مهاجرت بالا به دلیل جمعیت کم خود. باز هم، دلیل این است که گونه می خواهند به مهاجرت به مانند جزیره نیست؛ پس از همه، این جزایر مکان نامطلوب به زندگی می کنند. به این دلیل که مهاجرت به این جزایر رخ می دهد است زیرا مقدار زیادی از اتاق را برای گونه های اضافی وجود دارد. یا نه گونه مهاجرت می تواند در خانه جدید خود را برای زنده ماندن، و برای چه مدت، یک سؤال دیگر است. با این حال، تنوع گونه با HSI همبسته، تا زمانی که گونه های بیشتری را در یک جزیره HSI کم می رسند، HSI جزیره تمایل به افزایش می دهد. [4]

بهینه سازی مبتنی بر جغرافیای زیستی (BBO) یک الگوریتم تکاملی (EA) که بهینه سازی یک تابع توسط تصادفی و تکرار بهبود با توجه به راه حل نامزد با توجه به اندازه گیری کیفیت، و یا تابع تناسب اندام است. BBO متعلق به کلاس از metaheuristics از آن شامل تغییرات بسیاری، و از آن هیچ مفروضات در مورد مشکل را ندارد و بنابراین می تواند به یک کلاس گسترده ای از مشکلات استفاده شود.


به طور معمول BBO استفاده شده است برای بهینه سازی توابع چند بعدی حقیقی، اما آن را نشانی از شیب تابع، که به معنی که آن را تابع نیاز نیست که مشتق به عنوان روش های بهینه سازی کلاسیک مورد نیاز استفاده کنید: مانند گرادیان نزولی و روش شبه نیوتن . بنابراین BBO را می توان در توابع ناپیوسته استفاده می شود.
BBO بهینه سازی مشکل با حفظ یک جمعیت از راه حل های نامزد، و ایجاد راه حل های جدید نامزد های موجود ترکیب ترکیب según یک فرمول ساده است. در این روش تابع هدف درمان به عنوان یک جعبه سیاه تنها فراهم می کند که اندازه گیری کیفیت با توجه به یک راه حل نامزد، و شیب تابع مورد نیاز است.مانند بسیاری از اکسپرت، BBO توسط فرآیند طبیعی انگیزه شد. به ویژه BBO توسط جغرافیای زیستی، که این مطالعه از توزیع گونه های زیستی از طریق زمان و مکان است انگیزه شد. [1] BBO نوشته اصلی توسط دن سیمون در سال 2008. معرفی شد [2]محتویات1 اصول اساسی
2 الگوریتم
3 بحث از الگوریتم BBO
4 تغییرات الگوریتمی
5 نرم افزار
MATLAB 5.1
5.2 R
6 افزودنی
7 تجزیه و تحلیل ریاضی

 

فیلم آموزشی فارسی رایگان            جزوه کتاب نرم افزار          کدهای رایگان Matlab       انجام پروژه Matlab

 

انجام پروژه متلب
دانلود کد متلب الگوریتم جغرافیای زیستی
Rate this post
0 پاسخ

دیدگاه خود را ثبت کنید

Want to join the discussion?
Feel free to contribute!

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *