49,000 تومان
پروژه الگوریتم TLBO در متلب + آموزش گام به گام در قالب یک فایل Mfile آموزش الگوریتم TLBO را به شما هدیه می دهد و در قالب یک فایل گزارش فارسی به آموزش گام به گام این پروژه می پردازد. شما می توانید از این الگوریتم در...
شبیه سازی الگوریتم هوشمند Grey Wolf Optimizer (GWO) در متلب
شناسه محصول:
NP-239181
این پروژه، شبیه سازی الگوریتم هوشمند Grey Wolf Optimizer (GWO) در متلب است. الگوریتم بهینه‌سازی گرگ‌های خاکستری (Grey Wolf Optimizer) یک الگوریتم هوشمند مبتنی بر شیوه ترکیبی از رفتار گروهی گرگ‌ها است که بر اساس رفتار شکار و سلسله‌مراتب اجتماعی گروه گرگ‌ها ساخته شده است. این الگوریتم بر اساس ترکیبی از فرآیندهای شکار، جستجو و هماهنگی بین اعضای گروه، برای بهینه‌سازی تابع هدف در فضای چندبعدی استفاده می‌شود.
این پروژه :
آموزش الگوریتم گرگ‌های خاکستری (Grey Wolf Optimizer) را خواهید آموخت.
مثال نمونه جهت اجرا و ران شدن در متلب دارد!
گزارش فارسی آموزش دارد!
دسته بندی: محصولات آموزشی
نام تجاری:
شبیه سازی الگوریتم هوشمند Grey Wolf Optimizer (GWO) در متلب
بررسی اجمالی پروژه
الگوریتم بهینه‌سازی گرگ‌های خاکستری (GWO) یکی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی محبوب است که از رفتار اجتماعی گروه گرگ‌های خاکستری الهام گرفته شده است. این الگوریتم برای حل مسائل بهینه‌سازی پیچیده و غیرخطی کاربرد دارد و به دلیل کارآیی بالا و سرعت تقریبی بالا، مورد توجه محققان و متخصصان در حوزه بهینه‌سازی قرار گرفته است. این پروژه به آموزش کدنویسی این الگوریتم در محیط نرم افزار متلب می پردازد و با یک مثال واقعی با قابلیت اجرا و ران شدن در محیط نرم افزار درک بهتری از الگوریتم برای شما ایجاد می کند.
الگوریتم بهینه‌سازی گرگ‌های خاکستری یک روش قدرتمند در حوزه بهینه‌سازی است که از رفتار اجتماعی گروه گرگ‌های خاکستری الهام گرفته شده است. با استفاده از این الگوریتم، میتوانید به صورت موثر و با سرعت بالا مسائل بهینه‌سازی پیچیده را حل کنید. با تنظیم پارامترهای الگوریتم و تغییر موقعیت گرگ‌ها در مراحل مختلف، میتوانید به جواب‌های بهینه نزدیک‌تری دست یابید. استفاده از الگوریتم GWO در مسائل مختلفی نظیر بهینه‌سازی تابلوهای برق، شبکه‌های عصبی مصنوعی و طراحی سیستم‌های توزیع، بهبود عملکرد و دقت را فراهم می‌کند.
مبانی و عملکرد الگوریتم GWO
الگوریتم GWO بر اساس رفتار اجتماعی گروه گرگ‌های خاکستری در طبیعت طراحی شده است. در این الگوریتم، هر گرگ خاکستری رفتار خاصی دارد که شامل جستجو، حمله و پراکنده شدن است. این رفتارها به صورت ریاضی در الگوریتم برنامه‌ریزی شده و برای بهینه‌سازی استفاده می‌شوند. با تکرار چرخه‌های بهینه‌سازی، گروه گرگ‌ها به تدریج به جواب بهینه نزدیک می‌شوند.
مراحل اصلی الگوریتم GWO
الگوریتم GWO از چندین مرحله تشکیل شده است که در هر مرحله، موقعیت گرگ‌ها بهبود می‌یابد. این مراحل شامل مرحله جستجو (Search), مرحله حمله (Attack) و مرحله پراکنده شدن (Dispersion) است. در مرحله جستجو، گرگ‌ها به دنبال بهترین موقعیت برای بهینه‌سازی هستند. در مرحله حمله، گرگ‌ها با هم همکاری می‌کنند و به جستجوی مناطق بهینه‌تر می‌پردازند. در نهایت، در مرحله پراکنده شدن، گرگ‌ها به مناطق مختلفی پراکنده می‌شوند تا به دام افتادن در بهینه‌های محلی جلوگیری کنند.
پارامترهای الگوریتم GWO
در الگوریتم GWO، تعدادی پارامتر تعیین می‌شود که بر عملکرد و کارایی الگوریتم تأثیر می‌گذارند. برخی از این پارامترها عبارتند از تعداد گرگ‌ها در گروه، شعاع حمله، نرخ تغییر موقعیت و تعداد چرخه‌های بهینه‌سازی. تنظیم و تغییر این پارامترها می‌تواند بر کارایی و عملکرد الگوریتم تأثیرگذار باشد.
نتایج و کاربردهای الگوریتم GWO
استفاده از الگوریتم GWO در حوزه بهینه‌سازی به دلیل کارایی و کاربردهای گسترده‌ای که دارد، بسیار محبوب است. این الگوریتم در مسائل بهینه‌سازی مختلف مانند بهینه‌سازی تابلوهای برق، شبکه‌های عصبی مصنوعی، پیش‌بینی، طراحی سیستم‌های توزیع، تولید برق و ... استفاده می‌شود. نتایج به دست آمده از این الگوریتم نشان می‌دهد که قادر به پیدا کردن جواب‌های بهینه با دقت بالا و سرعت بسیار بالا است.
نظر / پرسش
- نظر (1)
- پرسش و پاسخ (0)
- جدیدترین
- جدیدترین
محصولات مرتبط
49,000 تومان
(1)
الگوریتم بهینه‌سازی جمعیت ذرات (Particle Swarm Optimization - PSO) یک الگوریتم بهینه‌سازی مبتنی بر تکامل جمعیتی است که بر اساس تغییرات موقعیت و سرعت ذرات در فضای جستجو عمل می‌کند. این پروژه در قالب یک فایل Mfile آموزش...
شبیه سازی اینورتر و پنل های فتوولتاییک متصل به شبکه، نشان می‌دهد چگونه آرایه پنل‌های خورشیدی می‌تواند از طریق یک تبدیل‌کننده (اینورتر) به شبکه متصل شود. ابتدا توان حداکثر قابل استخراج از پنل‌های خورشیدی با استفاده از...
(1)
پروژه کنترلر حلقه بسته موتور القایی تغذیه شده توسط اینورتر سه‌فاز، به شبیه سازی کنترلر حلقه بسته یک موتور القایی تغذیه شده با اینورتر سه‌فاز (Inverter) می پردازد. اینورتر سه‌فاز وظیفه تبدیل ولتاژ متناوب سه‌فاز شبکه...
99,000 تومان
پروژه برنامه‌ریزی دینامیکی تمرین 3.24 کنترل بهینه کرک پروژه داینامیک پروگرمینگ تمرین 3.24 کنترل بهینه kirk شبیه سازی کامل تمرین مهم 3.24 از کتاب کنترل بهینه دونالد. ای. کرک در محیط نرم افزار MATALB
99,000 تومان
پروژه برنامه‌ریزی دینامیکی تمرین 3.21 کنترل بهینه کرکپروژه داینامیک پروگرمینگ تمرین 3.21 کنترل بهینه kirkشبیه سازی کامل تمرین مهم 3.21 از کتاب کنترل بهینه دونالد. ای. کرک در محیط نرم افزار MATALB
شبیه سازی PLL در سیمولینک متلب - Phase-locked loopPLL یا Phase-Locked Loop (فاز قفل شده کننده مدار) یک سیستم کنترل الکترونیکی است که خروجی فرکانس یا فاز یک اسیلاتور را با فرکانس یا فاز ورودی تنظیم می‌کند. این پروژه...
99,000 تومان
پروژه برنامه ریزی پویا تمرین 3.23 کتاب دونالد کرک بخش 3.23 از کتاب کنترل بهینه دونالد. ای. کرک (تمرین 3.23)در محیط نرم افزار MATALBتمرین Donald E. Kirkبه همراه گزارش کار فارسی با فرمت ورد به همراه چهار فایل شبیه سازی...
 در متلب&media=https%3A%2F%2Fnewspower.ir%2F4163-large_default%2Fgrey-wolf-optimizer-simulation-matlab.jpg){kind=link}