انجام پروژه متلب بهینه سازی میزان بار استاتیک توربین بادی با استفاده از الگوریتم ژنتیک GA:انجام پروژه متلب - انجام پروژه متلب
ضمانت بازگشت
فایل های تست شده
پرداخت آنلاین
تضمین کیفیت
دانلود فوری

قیمت محصول : 190,000 ریال

190,000 ریال – پرداخت و دانلود
2 خرید نسخه : 1.0

بهینه سازی میزان بار استاتیک توربین بادی با استفاده از الگوریتم ژنتیک GA:انجام پروژه متلب

الگوریتم‌های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند.

برای مثال اگر بخواهیم نوسانات قیمت نفت را با استفاده از عوامل خارجی و ارزش رگرسیون خطی ساده مدل کنیم، این فرمول را تولید خواهیم کرد:

قیمت نفت در زمان t = ضریب ۱ نرخ بهره در زمان t + ضریب ۲ نرخ بیکاری در زمان t + ثابت ۱.

سپس از یک معیار برای پیدا کردن بهترین مجموعه ضرایب و ثابت‌ها جهت مدل کردن قیمت نفت استفاده خواهیم کرد. در این روش ۲ نکته اساسی وجود دارد. اول این که روش خطی است و مسئله دوم این است که ما به جای اینکه در میان «فضای پارامترها» جستجو کنیم، پارامترهای مورد استفاده را مشخص کرده‌ایم.

با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک ما یک ابر فرمول یا طرح، تنظیم می‌کنیم که چیزی شبیه «قیمت نفت در زمان t تابعی از حداکثر ۴ متغیر است» را بیان می‌کند. سپس داده‌هایی برای گروهی از متغیرهای مختلف، شاید در حدود ۲۰ متغیر فراهم خواهیم کرد. سپس الگوریتم ژنتیک اجرا خواهد شد که بهترین تابع و متغیرها را مورد جستجو قرار می‌دهد. روش کار الگوریتم ژنتیک به طور فریبنده‌ای ساده، خیلی قابل درک و به طور قابل ملاحظه‌ای روشی است که ما معتقدیم حیوانات آنگونه تکامل یافته‌اند. هر فرمولی که از طرح داده شده بالا تبعیت کند فردی از جمعیت فرمول‌های ممکن تلقی می‌شود.

متغیرهایی که هر فرمول داده‌شده را مشخص می‌کنند به عنوان یکسری از اعداد نشان داده‌شده‌اند که معادلدی. ان. ای آن فرد را تشکیل می‌دهند.

موتور الگوریتم ژنتیک یک جمعیت اولیه از فرمول ایجاد می‌کند. هر فرد در برابر مجموعه‌ای از داده‌های مورد آزمایش قرار می‌گیرند و مناسبترین آنها (شاید ۱۰ درصد از مناسبترین‌ها) باقی می‌مانند؛ بقیه کنار گذاشته می‌شوند. مناسبترین افراد با هم جفتگیری (جابجایی عناصر دی ان ای) و تغییر (تغییر تصادفی عناصر دی ان ای) کرده‌اند. مشاهده می‌شود که با گذشت از میان تعداد زیادی از نسلها، الگوریتم ژنتیک به سمت ایجاد فرمول‌هایی که دقیقتر هستند، میل می‌کنند. در حالی که شبکه‌های عصبی هم غیرخطی و غیرپارامتریک هستند، جذابیت زیاد الگوریتم‌های ژنتیک این است نتایج نهایی قابل ملاحظه‌ترند. فرمول نهایی برای کاربر انسانی قابل مشاهده خواهد بود، و برای ارائه سطح اطمینان نتایج می‌توان تکنیک‌های آماری متعارف را بر روی این فرمول‌ها اعمال کرد. فناوری الگوریتم‌های ژنتیک همواره در حال بهبود است و برای مثال با مطرح کردن معادله ویروس‌ها که در کنار فرمول‌ها و برای نقض کردن فرمول‌های ضعیف تولید می‌شوند و در نتیجه جمعیت را کلاً قویتر می‌سازند.

مختصراً گفته می‌شود که الگوریتم ژنتیک (یا GA) یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسئله‌ای که باید حل شود ورودی است و راه حلها طبق یک الگو کدگذاری می‌شوند که تابع fitness نام دارد و هر راه حل کاندید را ارزیابی می‌کند که اکثر آنها به صورت تصادفی انتخاب می‌شوند.

الگوریتم ژنتیک (GA) یک تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راه حل بهینه و مسائل جستجو است. الگوریتم‌های ژنتیک یکی از انواع الگوریتم‌های تکاملی‌اند که از علم زیست‌شناسی مثل وراثت، جهش، انتخاب ناگهانی (زیست‌شناسی)، انتخاب طبیعی و ترکیب الهام گرفته شده.

عموماً راه‌حلها به صورت ۲ تایی ۰ و ۱ نشان داده می‌شوند، ولی روشهای نمایش دیگری هم وجود دارد. تکامل از یک مجموعه کاملاً تصادفی از موجودیت‌ها شروع می‌شود و در نسلهای بعدی تکرار می‌شود. در هر نسل، مناسبترین‌ها انتخاب می‌شوند نه بهترین‌ها.

یک راه‌حل برای مسئله مورد نظر، با یک لیست از پارامترها نشان داده می‌شود که به آنها کروموزوم یا ژنوم می‌گویند. کروموزوم‌ها عموماً به صورت یک رشته ساده از داده‌ها نمایش داده می‌شوند، البته انواع ساختمان داده‌های دیگر هم می‌توانند مورد استفاده قرار گیرند. در ابتدا چندین مشخصه به صورت تصادفی برای ایجاد نسل اول تولید می‌شوند. در طول هر نسل، هر مشخصه ارزیابی می‌شود وارزش تناسب (fitness) توسط تابع تناسب اندازه‌گیری می‌شود.

گام بعدی ایجاد دومین نسل از جامعه است که بر پایه فرایندهای انتخاب، تولید از روی مشخصه‌های انتخاب شده با عملگرهای ژنتیکی است: اتصال کروموزوم‌ها به سر یکدیگر و تغییر.

برای هر فرد، یک جفت والد انتخاب می‌شود. انتخاب‌ها به گونه‌ای‌اند که مناسبترین عناصر انتخاب شوند تا حتی ضعیفترین عناصر هم شانس انتخاب داشته باشند تا از نزدیک شدن به جواب محلی جلوگیری شود. چندین الگوی انتخاب وجود دارد: چرخ منگنه‌دار(رولت)، انتخاب مسابقه‌ای (Tournament) ،… .

معمولاً الگوریتم‌های ژنتیک یک عدد احتمال اتصال دارد که بین ۰٫۶ و ۱ است که احتمال به وجود آمدن فرزند را نشان می‌دهد. ارگانیسم‌ها با این احتمال دوباره با هم ترکیب می‌شوند. اتصال ۲ کروموزوم فرزند ایجاد می‌کند، که به نسل بعدی اضافه می‌شوند. این کارها انجام می‌شوند تا این که کاندیدهای مناسبی برای جواب، در نسل بعدی پیدا شوند. مرحله بعدی تغییر دادن فرزندان جدید است. الگوریتم‌های ژنتیک یک احتمال تغییر کوچک و ثابت دارند که معمولاً درجه‌ای در حدود ۰٫۰۱ یا کمتر دارد. بر اساس این احتمال، کروموزوم‌های فرزند به طور تصادفی تغییر می‌کنند یا جهش می‌یابند، مخصوصاً با جهش بیت‌ها در کروموزوم ساختمان داده‌مان.

انجام پروژه متلب: http://www.porojeamadematlab.ir تنها وبسایت انجام پروژه متلب انجام پروژه متلب

انجام پروژه متلب:

http://www.porojeamadematlab.ir

تنها وبسایت انجام پروژه متلب

انجام پروژه متلب

متلب،پروژه متلب،matlab،matlab project،شبکه عصبی،الگوریتم تکاملی،پروژه شبیه سازی،پروژه آماده ،پروژه متلب،پروژه آماده،متلب آماده،پایان نامه،پایان نامه آماده،کد اماده متلب،کد شبیه سازی،شبیه سازی،سیمولینک،مهندسی ،رشته های مهندسی،رشته ،برق،مکانیک،کامپیوتر،مهندسی پزشکی،مهندسی کنترل،مخابرات،شیمی,عمران،فازی،چند متغیره،مدرن،دیجیتال،عصبی،فازی عصبی،انفیس،انجام پروژه متلب

به این پست امتیاز دهید.
Rate this post
This site is using SEO Baclinks plugin created by InfoMotru.ro and Locco.Ro
بازدید : 54 views بار دسته بندی : , , , تاريخ : 27 جولای 2016 به اشتراک بگذارید :
دیدگاه کاربران
    • دیدگاه ارسال شده توسط شما ، پس از تایید توسط مدیران سایت منتشر خواهد شد.
    • دیدگاهی که به غیر از زبان فارسی یا غیر مرتبط با محصول باشد منتشر نخواهد شد.


SEO Powered by Platinum SEO from Techblissonline

Enter your email address:

Delivered by FeedBurner