دانلود رایگان کدهای الگوریتم مسئله زنجیره تامین متلب

آموزش فازی و عصبی + خصوصی کد تابع اسپلاین در matlab حل کردن فرایندهی تصادفی با متلب زنجیره تامین حلقه بسته الگوریتم vns متلب فرآیندهای اتفاقی دانلودکدهای متلب الگوریتم تکامل دیفرانسیل الگوریتم جستجوی پراکنده حل مسئله کوچکترین درخت پوشا با الگوربتم ژنتیک کد متلب برای پردازش تصویر پزشکی کد ode در متلب نحوه پياده سازي otp در جاوا زنجيره ماركوف مونت كارلو دانلود رایگان کد برنامه de آموزش فازی و عصبی + خصوصی کد تابع اسپلاین در matlab حل کردن فرایندهی تصادفی با متلب زنجیره تامین حلقه بسته الگوریتم vns متلب فرآیندهای اتفاقی دانلودکدهای متلب الگوریتم تکامل دیفرانسیل الگوریتم جستجوی پراکنده حل مسئله کوچکترین درخت پوشا با الگوربتم ژنتیک کد متلب برای پردازش تصویر پزشکی کد ode در متلب نحوه پياده سازي otp در جاوا زنجيره ماركوف مونت كارلو دانلود رایگان کد برنامه de دانلود نمونه پروژه متلب کد نویسی ریاضی برای مکانیک الگوریتم جستجوی پراکنده الگوریتم درونیابی لاگرانژ با متلب آموزش کد نویسی متلب در حوزه پردازش تصویر+ضریب همبستگی کدهای متلب پردازش تصویر پزشکی پروژه آماده matlab پروژه های آماده متلب محاسبه احتمال دستورات انواع فیلتر در متلب دانلود پیاده سازی طبقه بند دانلود الگوریتمknn دانلود کتاب الگوریتم های فرا ابتکاری — مبانی نظری و پیاده سازی در متلب جعبه ابزار شبکه عصبی در متلب فVNS .

 

 

رفتاربعد ازکمانش (postbuckling) نانو تیر هدفمند(FG)

 

در محیط حرارتیه

به طور کلی می‏توان روش‏های حل را به دو دسته الگوریتم‏های دقیق و الگوریتم‏های تقریبی تقسیم‏بندی کرد. روش‏های تقریبی نظیر الگوریتم ژنیتیک، به جواب نزدیک به بهینه در زمان مناسبی می‏رسند. این الگوریتم‏ها معمولا از قدرت حل بالایی برخوردارند و برای مسائل با ابعاد بزرگ نیز به جواب قابل قبولی می‏رسد. در مقابل الگوریتم‏های بهینه‏سازی دقیق قادر به یافتن جواب بهینه به صورت دقیق هستند اما در مورد مسائل بهینه‏سازی سخت همچون مسأله شبکه یکپارچه‏ی لجستیک که در این پایان نامه در نظر گرفته شده است، کارایی ندارند و زمان حل آنها در این مسائل به صورت نمایی افزایش می‏یابد.

الگوریتم‏های تقریبی نیز به دو دسته الگوریتم‏های ابتکاری[۱] و فراابتکاری[۲] تقسیم‏بندی می‏شوند. دو مشکل اصلی الگوریتم‏های ابتکاری، قرار گرفتن آنها در بهینه‏های محلی، و عدم قابلیت آنها برای کاربرد در مسائل مختلف است. الگوریتم‏های فراابتکاری برای حل این مشکلات ارائه شده‏اند. در واقع الگوریتم‏های فراابتکاری، یکی از انواع الگوریتم‏های بهینه‏سازی تقریبی هستند که دارای مکانیزم‏های خروج از بهینه محلی می‏باشند و قابل کاربرد در طیف وسیعی از مسائل هستند. (یقینی و کاظم‏زاده، ۱۳۹۰) در حوزه طراحی شبکه‏های لجستیک معکوس، استفاده از الگوریتم‏های فراابتکاری فراابتکاری با مقاله آقای کریک و همکاران[۳] از سال ۲۰۰۴ شروع شد.

از آنجایی که مسأله‏ی شبکه یکپارچه‏ی لجستیک روبه‏جلو و معکوس پیشنهادی در این پایان‏نامه شامل یک مسأله‏ی مکان‏یابی ظرفیت‏دار و یک مسأله‏ی مکان‏یابی پوشش است که هر دو شامل مسائل NP-complete هستند، لذا مسأله‏ی مفروض از نوع مسائل NP-hard است. برای حل مسائل NP-hard، الگوریتم‏های قطعی چندجمله‏ای وجود ندارد یا به عبارتی دیگر زمان حل آنها با افزایش ابعاد مسأله به صورت نمایی افزایش می‏یابد. الگوریتم‏های فراابتکاری به عنوان الگوریتم‏های حل مسائل NP-hard ارائه شده‏اند. این الگوریتم‏ها می‏توانند برای حل این‏گونه مسائل، یک جواب مناسب را در زمانی قابل قبول به دست آورند.

الگوریتم حل توسعه داده شده برای مسأله لجستیک مفروض شامل الگوریتم بهینه‏سازی کلونی مورچگان (ACO) به عنوان یک الگوریتم فراابتکاری و همچنین چندین ابتکاری می‏باشد. همچنین از روش طراحی آزمایشات تاگوچی برای تنظیم پارامترهای الگوریتم استفاده شده است. الگوریتم‏های مبتنی بر رفتار مورچه‏ها شامل مدل‏هایی هستند که از رفتار مورچه‏های واقعی الهام گرفته شده است و از این مدل‏ها برای طراحی الگوریتم‏های نوین برای حل مسائل بهینه‏سازی استفاده می‏کنند. یکی از موفق‏ترین الگوریتم‏های مورچه‏ها، به الگوریتم بهینه‏سازی کلونی مورچگان معروف است. ACO از رفتار کلونی مورچه‏ها برای جستجوی غذا، الهام گرفته است و هدف آن حل مسائل بهینه‏سازی می‏باشد. قبل از اینکه جزئیات الگوریتم حل پیشنهادی ارائه شود، ابتدا مختصری از الگوریتم مورچگان در قسمت بعدی تشریح می‏شود و سپس الگوریتم توسعه داده شده برای حل مسأله مفروض تشریح می‏شود.

[۱] Heuristic Algorithms

[۲] Metaheuristic Algorithms

[۳] Krick et al