دانلود انجام پروژه پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی فازی

بهینه سازی هوشمند

بهینه سازی وکتوری,بهینه یابی,بهینه یابی اجتماع ذرات,بهینه یابی ازدحام ذرات,بهینه یابی ازدحام ذرات pso شامل مباحث تئوری و عملی,بهینه یابی با شبکه عصبی,بهینه یابی با شبکه عصبی هاپفیلد,بهینه یابی با شبکه هاپفیلد,بهینه یابی با متغیرهای تصمیم گیری,بهینه یابی با متغیرهای صحیح,بهینه یابی برداری,بهینه یابی پورتفو,بهینه یابی ترکیبی,بهینه یابی ترکیبیاتی,بهینه یابی تکاملی,بهینه یابی تکاملی چند هدفه,بهینه یابی چند معیاره,بهینه یابی چند هدفه,بهینه یابی چند هدفه در matlab,بهینه یابی چند هدفه در متلب,بهینه یابی چند هدفه در مطلب,بهینه یابی خطی,بهینه یابی درجه ۲,بهینه یابی غیر خطی,بهینه یابی غیر خطی بدون قید,بهینه یابی کلاسیک,بهینه یابی کلاسیک در matlab.

این تابع مقدار انتروپی را برای هر مقدار ممکن از یک صفت محاسبه می­کند. این تابع هر بار بهترین نقطه­ی تفکیک کل صفات را پیدا کرده و به ازاء نقطه­ی تفکیک و صفت مربوطه، دو قانون گره به درخت اضافه می­کند که فرزندان صفت مربوطه هستند. فرزندان به آرایه­ی notcheckedاضافه می­شوند و هم­چنین به­عنوان دو گره­ی جدید به درخت اضافه می­شوند. عمل افزودن گره به درخت شامل افزودن برچسب گره و نام پدر آن به آرایه­ی dtreeاست. بهترین نقطه­ی تفکیک نقطه­ای است که پایینترین انتروپی را داشته باشد. این تابع از ریشه­ی درخت شروع کرده و مرتب با یافتن صفتی با بهترین نقطه­ی تفکیک برای هر گره، فرزندان آن گره را تعیین می­کند. با افزودن فرزندان، قوانین نیز به روز می­شوند. برچسب یک گره قانون آن گره است. این تابع در یک حلقه مرتب از صف فرزندان (آرایه­ی notchecked) یک گره را برداشته و درخت را به­صورت عمقی گسترش می­دهد. انتخاب بهترین نقطه­ی تفکیک برای یک صفت.

این تابع برای هر صفت ورودی (ورودی تابع) بهترین نقطه­ی تفکیک را پیدا می­کند. معیار ارزیابی تفکیک انتروپی آن است. بدیهی است این محاسبه براساس رکوردهای موجود در گره صورت می­گیرد. رکوردهای موجود در گره، گره­هایی هستند که وضعیت آن­ها برابر با رشته­ی patاست. خروجی این تابع برابر است با آرایه­ای شامل نقطه­ی تفکیک و انتروپی آن.