دانلود کد شبکه در تحقیق درعملیات بهینه سازی خطی مدلسازی متلب

دانلود فیلم اقتصادسنجی,کد جداسازی تیکه تیکه کردن تصویر به صورت ماتریس در متلب,برنامه که عدد پی را به روش montecarlo,ژاکوبی متلب,PDF آموزش نرم افزار GA در متلب,کد سری فوریه همراه با ضرایبش در mfile matlab,برنامه نویسی برای روش گاوس سایدل بامطلب,برنامه نویسی برای روش گاوس سایدل بامطلب,برنامه نویسی+حل معادله+نصف کردن+c#,بهینه سازی عناصر در رابط گرافیکی متلب,گرگ خاکستری بهینه ساز,آموزش كاربردي شبيه سازي شبكه هاي حسگر در متلب,matlabhome,الگوریتم های لبه یابی در مطلب,الگوریتم رگرسیون اسپلاین تطبیقی چند,برنامه متلب درخت وشبکه در تحقیق درعملیات,مت لب خونه,سوالات بهینه سازی خطی مدلسازی lp کنکور ارشد,کد و کدینگ محصولات,کدنویسی برنامه سیمپلکس شبکه تحقیق درعملیات,matlabhome,کتاب الگوریتم مورچگان در متلب,شبه کد الگوریتم برچسب گذاری برای بیشینه جریان شبکه,برنامه متلب حل معادله به روش گاوس سایدل,حل معادله دیفرانسیل درجه ۱ ode matlab,الگوريتم pos در تشخيص چهره,الگوریتم تجمع ذرات بصورت فایل وردی,”دانلود پروژه های اماده متلب”,matlabhome.com,http://matlabhome.ir.

)(FA),الگوریتم بهینه سازی باکتریها (BAT ALGORITHM),الگوریتم بهینه سازی شبیه سازی تبرید (Simulated Annealing)(SA),الگوریتم بهینه سازی آموزش-یادگیری (A teaching learning based optimization)(TLBO),و …..,بهینه سازی با الگوریتم های ابتکاری و فراابتکاری (شامل الگوریتم ژنتیک ، ازدحام ذرات ، رقابت استعماری ، جستجوی فاخته ، مورچگان ، کلونی زنبور عسل ، غذایابی باکتری ، جهش قورباغه ، شکار گرگ ها ، تفاضل تکاملی ، جستجوی ممنوعه ، کرم شب تاب ، جستجوی هارمونی و صدها الگوریتم بهینه سازی دیگر),پروژه های ترکیبی الگوریتم های ابتکاری و فراابتکاری و هوش مصنوعی مثل الگوریتم ژنتیک و شبکه عصبی و بهبود آن با الگوریتم های فراابتکاری,پروژه های مرتبط با سیستمهای فازی و فازی – عصبی,پروژه های بهینه سازی و طراحی های مهندسی کنترل,پروژه های تخصصی مرتبط با مهندسی برق (کلیه گرایش ها) و کامپیوتر (کلیه گرایش ها) و مهندسی مکانیک و عمران,پروژه های مرتبط با مهندسی صنایع و مدیریت تولید,پروژه های مرتبط با پردازش سیگنال های دیجیتالی و پردازش تصویر,مشاوره پروژه های داده کاوی اعم از سری های زمانی ، خوشه بندی و دسته بندی با نرم افزارهای Matlab – کلمنتاین ، وکا و …,مشاوره پایان نامه و پروژه های مرتبط شبکه های نروفازی از جمله انفیس و لولیمات در متلب.

الگوریتم مورچگان اولین بار توسط دوریگو و همکاران[۱] در سال ۱۹۹۱ برای حل مسأله فروشنده دوره گرد[۲] با عنوان سیستم مورچگان[۳] در قالب استفاده از کار گروهی مورچگان (هوش جمعی) و قابلیت‏های فردی هر یک (ابتکاری) ارائه شد. همچنین این افراد در سال ۱۹۹۶ از الگوریتم جدیدشان برای حل دیگر مسائل‏ ترکیبی نظیر مسأله فروشنده دوره گرد نامتقارن، مسأله تخصیص مضاعف و مسأله زمان‏بندی کارگاهی استفاده نمودند. گونه جدیدی از الگوریتم مورچگان که آن را سیستم کلونی مورچگان[۴] نامیدند در سال ۱۹۹۷ ارائه شد. الگوریتم ACS، از توسعه دادن الگوریتم AS بدست آمده است. گونه‏های جدید‏تری نیز همچون Max-Min ant system، توسط استوتلز و هوس[۵] (۲۰۰۰)، rank-based ant system توسط بولن‏هیمر و همکاران[۶] (۲۰۰۰) نیز توسعه داده شده‏اند.

با وجود اینکه این الگوریتم برای اکثر مسائل بهینه‏سازی قابل استفاده است، اما برای درک بهتر الگوریتم بهتر است تا کابرد آن در حل مسأله TSP شرح داده شود. در این راستا می‏توان مسأله را به شکل یگ گراف موزون با N گره و E لبه در نظر گرفت (N,E). برای جستجو و ساخت چند جواب به شکل موازی لازم است تعدادی نماینده تعریف شود. در این الگوریتم مورچه‏هایی که به صورت مجازی تعریف می‏شوند همان نمایندگان هستند. تعداد مورچه‏ها بسته به نوع و ‏اندازه مسأله مشخص می‏شود. نمادگذاری‏ها و تعاریف زیر را در نظر بگیرید: (یقینی و کاظم‏زاده، ۱۳۹۰)

: تعداد شهر­هایی که فروشنده دوره گرد باید یک بار از آنها عبور کرده و به محل اولیه خود بازگردد.

: طول مسیر بین دو شهر i و j که به هریک از روش­های موجود می­تواند محاسبه گردد.

: تعداد مورچه­ در شهر i در زمان t، به گونه­ای که i=1,2,…,n.

: تعداد کل مورچه­ها. می­توان تعداد کل مورچه­ها را از رابطه (۵-۱) بدست آورد.

[۱] Dorigo et al

[۲] Traveling Salesman Problem (TSP)

[۳] Ant System (AS)

[۴] Ant Colony System (ACS)

[۵] Stutzle and Hoos

[۶] Bullnheimer et al