دانلود رایگان پایان نامه الگوریتم ژنتیک

چکیده

الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm – GA) تکنیک جستجویی در علم رایانه برای یافتن راه‌ حل تقریبی برای بهینه‌ سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌ های تکامل است که از تکنیک‌ های زیست‌ شناسی فرگشتی مانند وراثت و جهش استفاده می‌کند.
در واقع الگوریتم‌های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می ‌کنند. الگوریتم‌ های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌ های پیش ‌بینی بر مبنای تصادف هستند. مختصراً گفته می‌شود که الگوریتم ژنتیک (یا GA) یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسأله‌ای که باید حل شود ورودی است و راه ‌حل‌ ها طبق یک الگو کد گذاری می‌ شوند که تابع fitness نام دارد هر راه حل کاندید را ارزیابی می‌کند که اکثر آنها به صورت تصادفی انتخاب می‌شوند.
کلاً این الگوریتم‌ها از بخش های زیر تشکیل می‌شوند: تابع برازش، نمایش، انتخاب، تغییر.

فهرست مطالب

فصل اول
مقدمه
به دنبال تکامل
ایدۀ اصلی استفاده از الگوریتم ژنتیک
درباره علم ژنتیک
تاریخچۀ علم ژنتیک
تکامل طبیعی (قانون انتخاب طبیعی داروین)
رابطه تکامل طبیعی با روش‌های هوش مصنوعی
الگوریتم
الگوریتم‌های جستجوی ناآگاهانه
الف- جستجوی لیست
ب- جستجوی درختی
پ- جستجوی گراف
الگوریتم‌های جستجوی آگاهانه
الف- جستجوی خصمانه
مسائل NP-Hard
هیوریستیک
انواع الگوریتم های هیوریستیک
فصل دوم
مقدمه
الگوریتم ژنتیک
مکانیزم الگوریتم ژنتیک
عملگرهای الگوریتم ژنتیک
کدگذاری
ارزیابی
ترکیب
جهش
رمزگشایی
چارت الگوریتم به همراه شبه کد آن
شبه کد و توضیح آن
چارت الگوریتم ژنتیک
تابع هدف
روش‌ های کد کردن
کدینگ باینری
کدینگ جایگشتی
کد گذاری مقدار
کدینگ درخت
نمایش رشته ‌ها
انواع روش‌ های تشکیل رشته
باز گرداندن رشته‌ها به مجموعه متغیرها
تعداد بیت‌های متناظر با هر متغیر
جمعیت
ایجادجمعیت اولیه
اندازه جمعیت
محاسبه برازندگی (تابع ارزش)
انواع روش‌های انتخاب
انتخاب چرخ رولت
انتخاب حالت پایدار
انتخاب نخبه گرایی
انتخاب رقابتی
انتخاب قطع سر
انتخاب قطعی بریندل
انتخاب جایگزینی نسلی اصلاح شده
انتخاب مسابقه
انتخاب مسابقه تصادفی
انواع روش ‌های ترکیب
جابه‌جایی دودوئی
جابه‌جایی حقیقی
ترکیب تک ‌نقطه ‌ای
ترکیب دو نقطه ای
ترکیب n نقطه‌ ای
ترکیب یکنواخت
ترکیب حسابی
ترتیب
چرخه
محدّب
بخش نگاشته
احتمال ترکیب
تحلیل مکانیزم جابجایی
جهش
جهش باینری
جهش حقیقی
وارونه سازی بیت
تغییر ترتیب قرارگیری
وارون سازی
تغییر مقدار
محک اختتام اجرای الگوریتم ژنتیک
انواع الگوریتم‌های ژنتیکی
الگوریتم ژنتیکی سری
الگوریتم ژنتیکی موازی
مقایسه الگوریتم ژنتیک با سیستم‌ های طبیعی
نقاط قوّت الگوریتم‌ های ژنتیک
محدودیت‌های GAها
استراتژی برخورد با محدودیت‌ها
استراتژی اصلاح عملگرهای ژنتیک
استراتژی رَدّی
استراتژی اصلاحی
استراتژی جریمه‌ ای
بهبود الگوریتم ژنتیک
چند نمونه از کاربردهای الگوریتم‌ های ژنتیک
فصل سوم
مقدمه
حلّ معمای هشت وزیر
جمعیت آغازین
تابع برازندگی
آمیزش
جهش ژنتیکی
الگوریتم ژنتیک و حلّ مسألۀ فروشندۀ دوره‌گرد
حل مسأله TSP به وسیله الگوریتم ژنتیک
مقایسه روشهای مختلف الگوریتم و ژنتیک برای TSP
نتیجه گیری
حلّ مسأله معمای سودوکو
حل مسأله
تعیین کروموزم
ساختن جمعیت آغازین یا نسل اول
ساختن تابع از ارزش
ترکیب نمونه‌ ها و ساختن جواب جدید
ارزشیابی مجموعه جواب
ساختن نسل بعد
مرتب سازی به کمک GA
صورت مسأله
جمعیت آغازین
تابع برازندگی
انتخاب
ترکیب
جهش
فهرست منابع و مراجع
پیوست
واژه‌نامه