ژنتیک روز دوم

ژنتیک روز دوم

بطور کلی فایل پاورپوینت قرار گرفت

به درخواست شما مراجعین محترم

دانلود پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

مشخصات این فایل
عنوان:  الگوریتم های ژنتیک
فرمت فایل :پاورپوینت (قابل ویرایش)
تعداد اسلایدها : 54

این پاورپوینت در مورد  الگوریتم های ژنتیک می باشد.

بخشی از تیترها به همراه مختصری از توضیحات هر تیتر از پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

الگوریتم های ژنتیک و تنازع بقا :
قانون انتخاب طبیعی : تنها گونه هایی از یک جمعیت ادامه نسل می دهند که بهترین خصوصیت را داشته باشند.
تکامل طبیعی : جستجوی کورکورانه (تصادف)+بقای قوی تر

مقایسه روش های کلاسیک ریاضیات با الگوریتم ژنتیک:
روش‌های کلاسیک ریاضیات دارای دو اشکال اساسی هستند:
اغلب این روش‌ها نقطه بهینه محلی(Local Optima) را بعنوان نقطه بهینه کلی در نظر می ‌گیرند.روش‌های ریاضی بهینه‌سازی اغلب منجر به یک فرمول یا دستورالعمل خاص برای حل هر مسئله می‌شوند. در حالی که روش‌های هوشمند دستورالعمل‌هایی هستند که به صورت کلی می‌توانند در حل هر مسئله‌ای به کار گرفته شوند. این نکته را پس از آشنایی با خود الگوریتم بیشتر و بهتر خواهید دید.

معرفی اجمالی GA:
از الگوریتم ژنتیک در مسائل جستجو و بهینه سازی استفاده می گردد.ابتدا یک نسل اولیه ایجاد می گردد(بصورت تصادفی) که در واقع کروموزوم های اولیه هستند. هر یک از این کروموزوم ها جوابی(به عبارت صحیح تر شبه جواب) برای مسئله هستند.اما جواب اصلی که ما به دنبال آن هستیم نیستند. سپس پدیده جهش(با احتمال خیلی کم) ممکن است رخ دهد. در نهایت کروموزموم ها از نظر امتیاز رتبه بندی می گردند(انتخاب تابعی مناسب برای تعیین امتیاز بسیار مهم است)...(ادامه دارد)

ارزیابی( Evaluatio) :
یکتا بودن تابع ارزیابی برای هر مسئله
بررسی هر کروموزوم
توجه به محدودیت‌های موجود در مسئله
نسبت دادن یک مقدار به هر کروموزوم با نام برازندگی (Fitness)
Fitness = میزان خوبی یک کروموزوم
Fitness = فاصله باقیمانده تا جواب نهایی

عملیات انتخاب ( Selection ) :
انتخاب یک جفت کروموزوم برای تولید‌مثل
تعداد دفعات انتخاب دلخواه
ایده همه روش‌های انتخاب = انتخاب بهترین کروموزوم‌ها
روش‌های موجود:
1) Roulette Wheel Selection
  2) Ranking Selection
3) Tournament Selection
و ...(ادامه دارد)

تبادل (Crossover):
از عملگرهای اساسی در الگوریتم‌های ژنتیک
مقداردهی پارامتر بعنوان احتمال انجام عمل تبادل
تولید یک عدد تصادفی بین صفر ویک
انجام عمل تبادل در صورتی که عدد تصادفی تولید شده بزرگتر از احتمال انجام تبادل باشد

جمع‌بندی :
کاربرد الگوریتم‌های ژنتیک برای جستجو در فضاهای خیلی بزرگ
کارایی نسبتاً خوب این الگوریتم‌ها در پیدا کردن Global Optima
بدست آوردن یک تابع خوب برای محاسبه برازندگی کروموزوم‌ها
دقت زیاد در مقداردهی پارامترهای کنترل....(ادامه دارد)

بخشی از فهرست پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک

مقدمه و تاریخچه
روند الگوریتم‌های ژنتیک
مزایا و معایب الگوریتم‌های ژنتیک
پارامتر‌های کنترل
حل TSP با استفاده از GA
جمع‌بندی

روانشناسی ژنتیک - محمود منصور

کتاب روانشناسی ژنتیک (تحول روانی از تولد تا پیری)

تالیف دکتر محمود منصور

شامل 382 صفحه کتاب با فرمت pdf 

پاورپونتی در مورد علم ژنتیک

•الگوریتم ژنتیک در سال 1970 توسط هالند ، دیجونگ و گلدبرگ ارایه شده است .  •این الگوریتم برای بهینه سازی مسایل پیچیده با فضای جستجو ناشناخته مناسب است .  •به طور مختصر گفته می شود که الگوریتم ژنتیک یک تکنیک برنامه نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مساله استفاده می کند .  •الگوریتم ژنتیک یک تکنیک جستجو در علم کامپیوتر برای یافتن راه حل بهینه در مسایل جستجو است . •الگوریتم ژنتیک یکی از انواع الگوریتم الگوریتم تکاملی است که از علم زیست شناسی و مسئله انتخاب طبیعی داروین مثل وراثت، جهش ، انتخاب ناگهانی ، انتخاب طبیعی و ترکیب الهام گرفته شده است .  و ... این پاورپونت در 17 اسلاید زیبا با انیمیشن ها جذاب اماده شده است که امیدوارم مورد پسندتان باشد.

تحقیق در مورد پیاده سازی VLSI یک شبکه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیک

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحه:30

 فهرست مطالب

خلاصه

1- مقدمه

2- تحقق شبکه عصبی

2-1- اصول عملکرد

3- پیاده سازی الگوریتم آموزش ژنتیک4- نتایج تجربی

خلاصه

مفید بودن شبکه عصبی آنالوگ مصنوعی بصورت خیلی نزدیکی با میزان قابلیت آموزش پذیری                    آن محدود می شود .

 

این مقاله یک معماری شبکه عصبی آنالوگ جدید را معرفی می کند که وزنهای بکار برده شده در آن توسط الگوریتم ژنتیک تعیین می شوند .

اولین پیاده سازی VLSI ارائه شده در این مقاله روی سیلیکونی با مساحت کمتر از 1mm که                      شامل 4046 سیناپس و 200 گیگا اتصال در ثانیه است اجرا شده است .

از آنجائیکه آموزش می تواند در سرعت کامل شبکه انجام شود بنابراین چندین صد حالت منفرد                    در هر ثانیه می تواند توسط الگوریتم ژنتیک تست شود .

این باعث می شود تا پیاده سازی مسائل بسیار پیچیده که نیاز به شبکه های چند لایه بزرگ دارند                عملی بنظر برسد .

1- مقدمه

شبکه های عصبی مصنوعی به صورت عمومی بعنوان یک راه حل خوب برای مسائلی از قبیل تطبیق الگو     مورد پذیرش قرار گرفته اند .

علیرغم مناسب بودن آنها برای پیاده سازی موازی ، از آنها در سطح وسیعی بعنوان شبیه سازهای عددی           در سیستمهای معمولی استفاده می شود .

یک دلیل برای این مسئله مشکلات موجود در تعیین وزنها برای سیناپسها در یک شبکه                                    بر پایه مدارات آنالوگ است .

موفقترین الگوریتم آموزش ، الگوریتم Back-Propagation است .

این الگوریتم بر پایه یک سیستم متقابل است که مقادیر صحیح را از خطای خروجی شبکه                          محاسبه می کند .

یک شرط لازم برای این الگوریتم دانستن مشتق اول تابع تبدیل نرون است .

در حالیکه اجرای این مسئله برای ساختارهای دیجیتال از قبیل میکروپروسسورهای معمولی                                و سخت افزارهای خاص آسان است ، در ساختار آنالوگ با مشکل روبرو می شویم .

دلیل این مشکل ، تغییرات قطعه و توابع تبدیل نرونها و در نتیجه تغییر مشتقات اول آنها از نرونی به نرون دیگر    و از تراشه ای به تراشه دیگر است و چه چیزی می تواند بدتر از این باشد که آنها با دما نیز                             تغییر کنند .

ساختن مدارات آنالوگی که بتوانند همه این اثرات را جبران سازی کنند امکان پذیر است ولی این مدارات        در مقایسه با مدارهایی که جبران سازی نشده اند دارای حجم بزرگتر و سرعت کمتر هستند .

برای کسب موفقیت تحت فشار رقابت شدید از سوی دنیای دیجیتال ، شبکه های عصبی آنالوگ                 نباید سعی کنند که مفاهیم دیجیتال را به دنیای آنالوگ انتقال دهند .

در عوض آنها باید تا حد امکان به فیزیک قطعات متکی باشند تا امکان استخراج یک موازی سازی گسترده    در تکنولوژی VLSI مدرن بدست آید .

شبکه های عصبی برای چنین پیاده سازیهای آنالوگ بسیار مناسب هستند زیرا جبران سازی نوسانات               غیر قابل اجتناب قطعه می تواند در وزنها لحاظ شود .