برچسب الگوریتم

مقاله درباره الگوریتم فلوید

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 6

الگوریتم فلوید برای یافتن کوتاه ترین مسیر

یک مشکل متداول در سفره های هوایی هنگامی که پرواز مستقیم وجود نداشته باشد تعیین کوتاه ترین مسیر پرواز از شهری به شهر دیگر است . حال الگوریتمی طراحی می کنیم که این مسئله و مسائل مشابه را حل کند . نخست لازم است نظریه گراف ها را مرور کنیم . شکل یک گراف جهت دار و موضون را نشان می دهد به خاطر دارید که در نمایش تصویری گراف ها دایره نشان گر راس ها و خط میان دو دایره نشان دهنده یال ها هستند . اگر هر یال دارای جهت باشد گراف را گراف جهت دار یا دیاگراف می گویند . هنگام رسم یال ها در این گونه گراف ها از پیکان برای نشان دادن جهت استفاده می کنیم در یک دیاگراف بین دو راس امکان وجود دو یال است که جهت آنها مخالف هم هست. برای مثال درشکل یک یال از v1 به v2 و یکی از v2 به v1 وجود دارد.اگر این یال ها با مقادیری همراه باشند این مقادیر را وزن و گراف حاصل را موزون می خوانند.

در این جا فرض می کنیم که این مقادیر غیر منفی است.گرچه این مقادیر را معولاً وزن می نامند در بسیاری از از کابردها نشانگر فاصله است.بنابراین مسیر را به عنوان فاصله میان راسی تا راس دیگر در نظر می گیرند.در یک گراف جهت دار مسیر مجموعه ای از راس هاست به طوری که از یک راس تا راس دیگر یک یال وجود دارد. مسیری از یک راس به خود آن راس را چرخه می گویند.

اگر مسیری هیچگاه دوبار از یک راس نگذرد مسیر ساده نامیده می شود.توجه کنید که یک مسیر ساده هرگز حاوی زیر مسیری که چرخه ای باشد نیست.طول یک مسیر در گراف موزون حاصل جمع اوزان مسیر است. در یک گراف ناموزون طول مسیر صرفاً عبارت است از تعداد رئوس موجود در آن است.

مسئله ای که کاربردهای فراوان دارد یافتن کوتاهترین مسیر از راسی به رئوس دیگر است. واضح است کوتاهترین مسیر باید مسیری ساده باشد. در شکل سه مسیر ساده از v1 به v2 وجود دارد یعنی [v1,v2,v3] [v1,v4,v3] [v1,v2,v4,v3] .چون

Length[v1,v2,v3]=1+3=4

Length[v1,v4,v3]=1+2=3

Length[v1,v2,v4,v3]=1+2+2=5

[v1,v4,v3]کوتاهترین مسیر ازv1 به v3 است.همانطور که پیش از این گفته شد یک کاربرد متداول کوتاهترین مسیر تعیین کوتاهترین مسیر میان دو شهر است.

مسئله کوتاهترین یک مسئله بهینه سازی است. برای هر نمونه از مسئله بهینه سازی ممکن است بیش از یک راه حل وجود داشته باشد.هریک از راه حل های پیشنهادی دارای مقداری مرتبط با آن است و حل نمونه آن حلی است که دارای مقدار بهینه است.مقدار بهینه حداقل است یا حد اکثر در مورد مسئله کوتاهترین مسیر یک حل پیشنهادی مسیری از یک راس به راس دیگر بود .مقدار آن طول مسیر و مقدار بهینه حداقل طول است.

چون ممکن است بیش از یک کوتاهترین مسیر از راسی به راس دیگر وجود داشته باشد مسئله ما یافتن هر یک از این کوتاهترین مسیر هاست.یک الگوریتم واضح برای این مسئله تعیین طول همه مسیرها برای هر راس از ان راس به هریک از رئوس دیگر است.اما زمان این الگوریتم بدتر از زمان نمایی است. برای مثال فرض کنید از هر راس به همه رئوس دیگر یک یال وجود دارد .در این صورت زیر مجموعه ای از همه مسیر ها عبارت است از مجموعه ای خواهد بود که از راس نخست شروع می شود و به راسی دیگر ختم می شود و از همه رئوس دیگر عبور می کنند.چون راس دوم در چنین مسیری می تواند هریک از n-2 راس باشد راس سوم در چنین مسیری می تواند هر یک از n-3 راس باشد...

و راس دومی به آخری روی چنین مسیری فقط می تواند یک راس باشد.تعداد کل مسیرها از یک راس که از همه رئوس دیگر بگذرد عبارت است از :

(n-2)(n-3)…1=(n-2)!

که بد تر از حالت نمایی است. در بسیاری از مسائل بهینه سازی با همین وضعیت مواجه هستیم . یعنی الگوریتمی که همه حالت های ممکن را در نظر بگیرد زمان آن نمایی یا بدتر است.

با استفاده از برنامه نویسی پویا یک الگوریتم زمانی درجه سوم برای مسئله کوتاهترین مسیر ایجاد می کنیم. نخست الگوریتمی طرح می کنیم که فقط طول کوتاهترین مسیرها را تعیین کند. سپس آن را طوری اصلاح می کنیم که کوتاهترین مسیر را نیز ایجاد کند .یک گراف موزون حاوی n راس را با یک آرایه w نشان می دهند که در آن

اگر یالی بین , باشد وزن یال

اگر یالی بین , نباشد w[i][j]=

اگر i=j باشد 0

چون راس vj وقتی مجاور راس vi خوانده می شود که یالی بین vj و vi باشد به این آرایه نمایش ماتریس همجواری یک گراف می گویند .اگر بتوانیم راهی برای محاسبه مقادیر d از مقادیر w بیابیم الگوریتمی برای مسئله کوتاهترین مسیر خواهیم داشت این هدف با ایجاد n+1 آرایه قابل حصول است که وداریم : =طول کوتاهترین مسیر از VI به VJ فقط با استفاده از رئوس موجود در مجموعه {V1,V2,….VK} به عنوان رئوس واسطه پیش از انکه نشان دهیم چرا به این ترتیب قادر به محاسبه D از روی W هستیم معنی عناصر این آرایه ها را توضیح می دهیم .

مثال چند مقدار از را به عنوان مثال برای گراف شکل حل می کنیم.

برای هر گراف اینها مساویند زیرا کوتاهترین مسیری که از v2 آغاز می شود نمی تواند از v2 بگذرد

برای این گراف ها اینها مساویند زیرا با گنجاندن v3 مسیر جدیدی از v2 به v5 بدست نمی آید

.

برای هر گراف اینها مساویند زیرا کوتاهترین مسیری به v5 منتهی می شود نمی تواند از v5 بگذرد.

آخرین مقدار محاسبه شده طول کوتاهترین مسیر از V2 به V5 است که مجاز به عبور از هر یک از رئوس دیگر است .یعنی طول کوتاهترین مسیر است.

بنابراین برای تعیین D از روی W فقط باید راهی برای بدست آوردن از روی بیابیم.

مراحل استفاده از برنام نویسی پویا برای رسیدن به این هدف عبارت است از :

ارائه یک ویژگی (فرایند بازگشتی که با آن بتوان را از روی محاسبه کرد.

برای خرید و دانلود اینجا کلیک کنید

الگوریتم فلویدالگوریتم فلوید برای یافتن کوتاه ترین مسیر مقاله درباره الگوریتم فلوید

زینب شنبه 3 تیر 1396 ساعت 18:12

0 نظر

مقاله درباره الگوریتم ژنتیک چیست

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 5

الگوریتم ژنتیک چیست؟ الگوریتم های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش بینی یا تطبیق الگو استفاده می کنند.الگوریتم های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک های پیش بینی بر مبنای رگرسیون هستند.همان طور ساده،خطی وپارامتریک گفته می شود،به الگوریتم های ژنتیک می توان غیر پارامتریک گفت. برای مثال اگر بخواهیم نوسانات قیمت نفت را با استفاده از عوامل خارجی وارزش رگرسیون خطی ساده مدل کنیم،این فرمول را تولید خواهیم کرد:قیمت نفت در زمان t=ضریب 1 نرخ بهره در زمان t+ضریب 2 نرخ بیکاری در زمان t+ثابت 1 . سپس از یک معیار برای پیدا کردن بهترین مجموعه ضرایب و ثابت ها جهت مدل کردن قیمت نفت استفاده خواهیم کرد.در این روش 2 نکته اساسی وجود دارد.اول این روش خطی است و مسئله دوم این است که ما به جای اینکه در میان "فضای پارامترها"جستجو کنیم ،پارامترهای مورد استفاده را مشخص کرده ایم. با استفاده از الگوریتم های ژنتیک ما یک ابر فرمول یا طرح تنظیم می کنیم که چیزی شبیه"قیمت نفت در زمان t تابعی از حداکثر 4 متغیر است"را بیان می کند. سپس داده هایی برای گروهی از متغیرهای مختلف،شاید در حدود 20 متغیر فراهم خواهیم کرد.سپس الگوریتم ژنتیک اجرا خواهد شد که بهترین تابع و متغیرها را مورد جستجو قرار می دهد.روش کار الگوریتم ژنتیک به طور فریبنده ای ساده،خیلی قابل درک وبه طور قابل ملاحظه ای روشی است که ما معتقدیم حیوانات آنگونه تکامل یافته اند.هر فرمولی که از طرح داده شده بالا تبعیت کند فردی از جمعیت فرمول های ممکن تلقی می شود خیلی شبیه به این که بگوییم جرج بوش فردی از جمعیت انسان های ممکن است. متغیر هایی که هر فرمول داده شده را مشخص می کنند به عنوان یکسری از اعداد نشان داده شده اند که معادل دی ان ای آن فرد را تشکیل می دهند. موتور الگوریتم ژنتیک یک جمعیت آغاز از فرمول ایجاد می کند.هر فرد در برابر مجموعه ای از داده ها ی مورد آزمایش قرار می گیرند و مناسبترین آنها شاید 10 درصد از مناسبترین ها باقی می مانند.بقیه کنار گذاشته می شوند. مناسبترین افراد با هم جفتگیری (جابجایی عناصر دی ان ای)وتغییر(تغییر تصادفی عناصر دی ان ای) کرده اند.مشاهده می شود که با گذشت از میان تعدد ریادی از نسلها،الگوریتم ژنتیک به سمت ایجاد فرمول هایی که بیشتر دقیق هستند،میل می کنند.در حالی که شبکه های عصبی هم غیر خطی و غیر پارامتریک هستند،جذابیت زیاد الگوریتم های ژنتیک این است نتایج نهایی قابل ملاحظه ترند.فرمول نهایی برای کاربر انسانی قابل مشاهده خواهد بود،و برای ارائه سطح اطمینان نتایج می توان تکنیک های آماری متعارف رابر روی این فرمول ها اعمال کرد.فناوری الگوریتم های ژنتیک همواره در حال بهبود استفبرای مثال با مطرح کردن معادله ویروس ها که در کنار فرمول ها وبرای نقض کردن فرمول ها ی ضعیف تولید می شوندودر نتیجه جمعیت را کلاً قویتر می سازند. مختصراً گفته می شود که الگوریتم ژنتیک (یا GA) یک تکنیک برنامه نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می کند.مسئله ای که باید حل شود ورودی است و راه حلها طبق یک الگو کد گذاری می شودومتریک که تابع fitness هم نام دارد هر راه حل کاندید را ارزیابی می کندکه اکثر آنها به صورت تصادفی انتخاب می شوند..........

پاسخ : الگریتم های ژنتیک

« پاسخ #2 : جولای 03, 2007, 11:59:03 pm »

الگوریتم ژنتیک GA یک تکنیک جستجو در علم کامپیوتربرای یافتن راه حل بهینه ومسائل جستجو است.الگوریتم های ژنتیک یکی از انواع الگوریتم های تکاملی اند که از علم زیست شناسی مثل وراثت، جهش،انتخاب ناگهانی ، انتخاب طبیعی و ترکیب الهام گرفته شده . عموماً راه حلها به صورت 2 تایی 0و1 نشان داده می شوند ولی روشهای نمایش دیگری هم وجود دارد.تکامل از یک مجموعه کاملاً تصادفی از موجودیت ها شروع می شود و در نسلهای بعدی تکرار می شود.در هر نسل،مناسبترین ها انتخاب می شوند نه بهترین ها. یک راه حل برای مسئله مورد نظر،با یک لیست از پارامترها نشان داده می شود که به آنها کروموزوم یا ژنوم می گویند.کروموزوم ها عموماً به صورت یک رشته ساده از داده ها نمایش داده می شوند،البته انواع ساختمان داده های دیگر هم می توانند مورد استفاده قرار گیرند.در ابتدا چندین مشخصه به صورت تصادفی برای ایجاد نسل اول تولید می شوند. در طول هر نسل ،هر مشخصه ارزیابی می شود وارزش تناسب(fitness) توسط تابع تناسب اندازه گیری می شود گام بعدی ایجاد دومین نسل از جامعه است که بر پایه فرآیندهای انتخاب ،تولید از روی مشخصه های انتخاب شده با عملگرهای ژنتیکی است:اتصال کروموزوم ها به سر یکدیگر و تغییر.برای هر فرد ،یک جفت والد انتخاب می شود.انتخابها به گونه ای اند 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 منگنه دار(رولت)،انتخاب مسابقه ای (Tournament) ،... . معمولاً الگوریتم های ژنتیک یک عدد احتمال اتصال دارد که بین 0.6و1 است که احتمال به وجود آمدن فرزند را نشان می دهد.ارگانیسم ها با این احتمال با هم دوباره با هم ترکیب می شوند.اتصال 2 کروموزوم فرزند ایجاد می کند،که به نسل بعدی اضافه می شوند.این کارها انجام می شوند تا این که کاندیدهای مناسبی برای جواب،در نسل بعدی پیدا شوند. مرحله بعدی تغییر دادن فرزندان جدید است.الگوریتم های ژنتیک یک احتمال تغییر کوچک وثابت دارند که معمولاً درجه ای در حدود 0.01 یا کمتر دارد. بر اساس این احتمال ،کروموزوم های فرزند به طور تصادفی تغییر می کنند یا جهش می یابند.مخصوصاً با جهش بیتها در کروموزوم ساختمان داده مان. این فرآیند باعث به وجود آمدن نسل جدیدی از کروموزوم ها یی می شود، که با نسل قبلی متفاوت است.کل فرآیند برای نسل بعدی هم تکرار می شود،جفتها برای ترکیب انتخاب می شوند،جمعیت نسل سوم به وجود می آیندو... .این فرآیند تکرار می شود تا این که به آخرین مرحله برسیم.شرایط خاتمه الگوریتم های ژنتیک عبارتند از:• به تعداد ثابتی از نسل ها برسیم .• بودجه اختصاص داده شده تمام شود(زمان محاسبه/پول).• یک فرد(فرزند تولید شده) پیدا شود که مینیمم (کمترین)ملاک را برآورده کند.• بیشترین درجه برازش فرزندان حاصل شود یا دیگر نتایج بهتری حاصل نشود.• بازرسی دستی.• ترکیبهای بالا.توضیحی دیگر :الگوریتم های ژنتیک قابلیت تبدیل فضای پیوسته به فضای گسسته را دارند. یکی از تفاوت های اصلی روش GA با روش های قدیمی بهینه سازی در این است که در GA با جمعیت یا مجموعه ای از نقاط در یک لحظه خاص کار میکنیم. در حالی که در روش های قدیمی بهینه سازی تنها برای یک نقطه خاص عمل میکردیم. این به این معنی است که GA تعداد زیادی از طرح ها را در یک زمان مورد پردازش قرار میدهد. نکته جالب دیگر این است که اصول GA بر پردازش تصادفی یا به تعبیر صحیحتر پردازش تصادفی هدایت شده (Guided Random) استوار است. بنابر این عملگرهای تصادفی فضای جستجو را را به صورت تطبیقی مورد بررسی قرار میدهند.اصولا برای استفاده از GA باید سه مفهوم مهم زیر مشخص شوند : * تعریف تابع هدف (Objective Function) یا تابع هزینه (Cost Function) . * تعریف و پیاده سازی فضای ژنتیک (Genetic Representation) . * تعریف و پیاده سازی عملگرهای GA .

تاریخچه الگوریتم های ژنتیکایده اصلی الگوریتم های تکاملی در سال 1960 توسط Rechenberg مطرح گردید. الگوریتم های ژنتیک که منشعب از این نوع الگوریتم ها است، در حقیقت روش جستجوی کامپیوتری بر پایه الگوریتم های بهینه سازی و بر اساس ساختار ژن ها و کروموزوم ها است که توسط پروفسور Holland در دانشگاه میشیگان مطرح شد و پس از وی توسط جمعی از دانشجویانش توسعه یافت.همنطور که گفته شد ایده اساسی این الگوریتم انتقال خصوصیات موروثی توسط ژن‌هاست. فرض کنید مجموعه خصوصیات انسان توسط کروموزوم‌های او به نسل بعدی منتقل می‌شوند. هر ژن در این کروموزوم‌ها نماینده یک خصوصیت است. بعنوان مثال ژن 1 می‌تواند رنگ چشم باشد ، ژن 2 طول قد، ژن 3 رنگ مو و الی آخر. حال اگر این کروموزوم به تمامی، به نسل بعد انتقال یابد، تمامی خصوصیات نسل بعدی شبیه به خصوصیات نسل قبل خواهد بود. بدیهیست که در عمل چنین اتفاقی رخ نمی‌دهد. در واقع بصورت همزمان دو اتفاق برای کروموزوم‌ها می‌افتد. اتفاق اول موتاسیون (Mutation) است. موتاسیون به این صورت است که بعضی ژن‌ها بصورت کاملا تصادفی تغییر می‌کنند. البته تعداد این گونه ژن‌ها بسیار کم می‌باشد اما در هر حال این تغییر تصادفی همانگونه که پیشتر دیدیم بسیار مهم است. مثلا ژن رنگ چشم می‌تواند بصورت تصادفی باعث شود تا در نسل بعدی یک نفر دارای چشمان سبز باشد. در حالی که تمامی نسل قبل دارای چشم قهوه‌ای بوده‌اند. علاوه بر موتاسیون اتفاق دیگری که می‌افتد و البته این اتفاق به تعداد بسیار بیشتری نسبت به موتاسیون رخ می‌دهد چسبیدن ابتدای یک کروموزوم به انتهای یک کروموزوم دیگر است. این مساله با نام Crossover شناخته می‌شود. این همان چیزیست که مثلا باعث می‌شود تا فرزند تعدادی از خصوصیات پدر و تعدادی از خصوصیات مادر را با هم به ارث ببرد و از شبیه شدن تام فرزند به تنها یکی از والدین جلوگیری می‌کند. در ابتدا تعداد مشخصی از ورودی ها،X1,X2,…,Xn که متعلق به فضای نمونه X هستند را انتخاب می کنیم و آنها را در یک عدد بردای X=(x1,x2,…xn) نمایش می دهیم..در مهندسی نرم افزار اصطلاحاً به آنها ارگانیسم یا کروموزوم گفته می شود.به گروه کروموزوم ها Colony یا جمعیت می گوییم.در هر دوره Colony رشد می کند و بر اساس قوانین مشخصی که حاکی از تکامل زیستی است تکامل می یابند. برای هر کروموزوم Xi ،ما یک ارزش تناسب(Fitness) داریم که آن را f(Xi) هم می نامیم.عناصر قویتر یا کروموزوم هایی که ارزش تناسب آنها به بهینه Colony نزدیکتر است شانس بیشتری برای زنده ماندن در طول دوره های دیگر و دوباره تولید شدن را دارند و ضعیفترها محکوم به نابودی اند. به عبارت دیگر الگوریتم ورودی هایی که به جواب بهینه نزدیکترندرانگه داشته واز بقیه صرف نظر می کند. یک گام مهم دیگر درالگوریتم،تولد است که در هر دوره یکبار اتفاق می افتد. محتویات دو کروموزومی که در فرآیند تولید شرکت می کنند با هم ترکیب میشوند تا 2 کروموزوم جدید که ما انها را فرزند می نامیم ایجاد کنند.این هیوریستیک به ما اجازه می دهد تا 2 تا از بهترین ها را برای ایجاد یکی بهتر از آنها با هم ترکیب کنیم.(evolution) به علاوه در طول هر دوره،یک سری از کروموزوم ها ممکن است جهش یابند(Mutation) .

الگوریتم هر ورودی x در یک عدد برداری X=(x1,x2,..,xn) قرار دارد .برای اجرای الگوریتم ژنتیک مان باید هر ورودی را به یک کروموزوم تبدیل کنیم.می توانیم این را با داشتن log(n) بیت برای هر عنصرو تبدیل ارزش Xi انجام دهیم مثل شکل زیر .(X1, X2,…,Xn)= (123, 87,…, 63) می توانیم از هر روش کد کردن برای اعداد استفاده کنیم.در دوره 0، یک دسته از ورودی های X را به صورت تصادفی انتخالب می کنیم.بعد برای هر دوره iام ما ارزش مقدار Fitness را تولید،تغییر وانتخاب را اعمال می کنیم.الگوریتم وقتی پایان می یابد که به معیارمان برسیم.

کد کردن مقادیر

بر اساس تعریف Holland روش های متعددی برای نمایش ژن های منفرد وجود دارد. مثلا میتوان آنها را به صورت رشته (String) ، آرایه ، درخت یا لیست نشان داد که قصد داریم آنهارا به صورت رشته های بیتی مورد بررسی قرار دهیم.1- کد مبنای دو (Binary)مثال : کوله پشتیدر این مثاله فرض میکنیم که اشیایی با مقدار و اندازه مشخص وجود دارد و بخواهیم آنها را در یک کوله پشتی با ظرفیت مشخص قرار دهیم. نحوه انتخاب اشیا با توجه به حداقل فضایی که اشغال می کنند و استفاده بهینه از فضای کوله پشتی صورت میگیرد.برای حل مساله فرض میکنیم هر بیت بیانگر حضور یا عدم حضور اشیا در کوله پشتی باشد. روش کد مبنای دو از روش های متداول در حل مسائل GA به شمار می آیند.Chromosome A 101101100011Choromosome B 010011001100اصولا روش کد مبنای دو امکان تولید کروموزوم های بسیاری را با حداقل بیت ها فراهم میکند. لذا این روش کدگذاری در مسائل واقعی باید همراه با اصلاحاتی بعد از اعمال عملگرهای ژنتیکی صورت گیرد.

روش کدگذاری جایگشتی (Permutation Encoding)این روش در حل مسائلی چون فروشنده دوره گرد (tsp) و یا مسائلی که به صورت ترتیبی هستند کاربرد دارد. همان طور که در جدول زیر مشاهده می کنید، در این روش کروموزوم ها به صورت رشته ای از اعداد نمایش داده میشوند که هریک از این اعداد بر اساس یک ترتیبی قرار گرفته اند.Chromosome A 1 5 3 2 4 7 9 8 6Choromosome B 8 5 6 7 2 3 1 4 9روش کد گذاری مقدار (Value Encoding)در این روش هر کروموزوم به صورت رشته ای از مقادیر است که این مقادیر می توانن هرچیز مرتبط با مساله باشند . مثلا اعداد اعشاری و یا اشیا کد شده که در جدول زیر مثالی از این روش نشان داده شده است Chromosome A 1.254 2.364 9.245 3.0058Choromosome B dfgtrgfdbynynh jChoromosome C right left back

روش کدگذاری درختی (Tree Encoding) یک روش دیگر که توسط John Koza توسعه یافت،برنامه نویسی ژنتیک (Genetic programming)است.که برنامه ها را به عنوان شاخه های داده در ساختار درخت نشان می دهد.در این روش تغییرات تصادفی می توانند با عوض کردن عملگرها یا تغییر دادن ارزش یک گره داده شده در درخت،یا عوض کردن یک زیر درخت با دیگری به وجود آیند.

روش های انتخاب روش های مختلفی برای الگوریتم های ژنتیک وجود دارند که می توان برای انتخاب ژنوم ها از آنها استفاده کرد.اما روش های لیست شده در پایین از معمولترین روش ها هستند.انتخاب Elitist :مناسبترین عضو هر اجتماع انتخاب می شود. انتخاب Roulette : یک روش انتخاب است که در آن عنصری که عدد برازش(تناسب)بیشتری داشته باشد،انتخاب می شود. انتخاب Scaling :به موازات افزایش متوسط عدد برازش جامعه،سنگینی انتخاب هم بیشتر می شودوجزئی تر.این روش وقتی کاربرد دارد که مجموعه دارای عناصری باشد که عدد برازش بزرگی دارند وفقط تفاوت های کوچکی آنها را از هم تفکیک می کند. انتخاب Tournament : یک زیر مجموعه از صفات یک جامعه انتخاب می شوندواعضای آن مجموعه با هم رقابت می کنندو سرانجام فقط یک صفت از هر زیر گروه برای تولید انتخاب می شوند.

برای خرید و دانلود اینجا کلیک کنید

الگوریتم ژنتیک چیستالگوریتم چیست

زینب شنبه 3 تیر 1396 ساعت 18:11

0 نظر

مقاله درباره پیاده سازی VLSI یک شبکه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیک

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 30

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

Johannes Schemmel1, Karlheinz Meier1, and Felix Sch¨urmann1

Universit¨at Heidelberg, Kirchho_ Institut f¨ur Physik, Schr¨oderstr. 90, 69120

Heidelberg, Germany,

schemmel@asic.uni-heidelberg.de,

WWW home page: http://www.kip.uni-heidelberg.de/vision.html

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 .

مسئله اصلی که هنوز باید حل شود آموزش است .

حجم بزرگی از مفاهیم شبکه عصبی آنالوگ که در این زمینه می توانند یافت شوند ، تکنولوژیهای گیت شناور را جهت ذخیره سازی وزنهای آنالوگ بکار می برند ، مثل EEPROM حافظه های Flash .

در نظر اول بنظر می رسد که این مسئله راه حل بهینه ای باشد .

آن فقط سطح کوچکی را مصرف می کند و بنابراین حجم سیناپس تا حد امکان فشرده می شود (کاهش تا حد فقط یک ترانزیستور) .

دقت آنالوگ می تواند بیشتر از 8 بیت باشد و زمان ذخیره سازی داده (با دقت 5 بیت) تا 10 سال افزایش می یابد .

اگر قطعه بطور متناوب مورد برنامه ریزی قرار گیرد ، یک عامل منفی وجود خواهد داشت و آن زمان برنامه ریزی و طول عمر محدود ساختار گیت شناور است .

بنابراین چنین قطعاتی احتیاج به وزنهایی دارند که از پیش تعیین شده باشند .

اما برای محاسبه وزنها یک دانش دقیق از تابع تبدیل شبکه ضروری است .

برای شکستن این چرخه پیچیده ، ذخیره سازی وزن باید زمان نوشتن کوتاهی داشته باشد .

این عامل باعث می شود که الگوریتم ژنتیک وارد محاسبات شود .

برای خرید و دانلود اینجا کلیک کنید

پیاده سازی VLSI یک شبکه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم

زینب شنبه 3 تیر 1396 ساعت 17:58

0 نظر

مقاله درمورد پیاده سازی VLSI یک شبکه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیک