دانلود ترجمه الگوریتم ملخ | الگوریتم فراابتکاری جدید ۲۱۰۷

الگوریتم بهینه سازی ملخ یکی از جدیدترین الگوریتم های بهینه سازی است که در سال 2017 توسط آقای میرجلیلی و صارمی ارائه شد. متلب 24 ترجمه مقاله الگوریتم ملخ را برای دانش پژوهان عزیز اماده کرده است و شما میتوانید با دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ با این الگوریتم آشنا شوید.

همچنین ما علاوه بر ترجمه مقاله الگوریتم GOA ، اقدام به شبیه سازی و کدنویسی الگوریتم ملخ در متلب کرده ایم و به شکلی کاملا ساختاریافته و منظم و ساده و قابل فهم این الگوریتم را در متلب پیاده سازی کرده ایم و در کنار کد متلب الگوریتم ملخ ، یک فایل توضیحات کد الگوریتم GOA قرار داده ایم که تمامی خطوط کد در آن بصورت فارسی و روان توضیح داده شده است.

اگر شما به دنبال یک الگوریتم بهینه سازی جدید هستید و میخواهید در کار تحقیقاتی خود از جدیدترین الگوریتم های فراابتکاری استفاده کنید ، الگوریتم ملخ گزینه مناسبی است ، زیرا الگوریتم GOA در سال 2017 ارائه شده است و توانسته است کارایی و قدرت خود در حل مسائل مختلف را اثبات کند.

الگوریتم بهینه سازی ملخ یکی از قدرتمند ترین الگوریتم های بهینه سازی است که به خوبی تعادل بین اکتشاف و بهره برداری را ایجاد میکند و میتواند یک تقریب بهینه و خوب از بهینه سراسری را به ما بدهد.

ترجمه الگوریتم ملخ را به دو شکل میتوانید تهیه کنید ، یا از لینک زیر برای خرید اقدام کنید یا به سایت دیگر ما که مخصوص الگوریتم های بهینه سازی و تکاملی می باشد به نام takamoli.ir ترجمه مقاله الگوریتم ملخ را دریافت کنید.

الگوریتم ملخ در یک مقاله با عنوان Grasshopper Optimisation Algorithm: Theory and application در سال 2017 برای اولین بار معرفی شد

ترجمه مقاله الگوریتم بهینه سازی ملخ

برای شروع به کار با الگوریتم ملخ ، توصیه میکنم که به منبع اصلی آن یعنی مقاله الگوریتم ملخ مراجعه کنید که به خوبی مبانی و تئوری های الگوریتم ملخ را تشریح میکند.

برای دانلود مقاله الگوریتم ملخ اینجا را کلیک کنید

چنانچه با دانلود مقاله از سایت های مرجع مشکل دارید میتوانید از سایت آموزش دانلود مقاله از سایتهای مرجع را بخوانید.

اما اگر شما با خواندن مقاله لاتین راحت نیستید و برایتان زمان برا است که مقاله اصلی الگوریتم ملخ را مطالعه کنید ما به شما ترجمه مقاله الگوریتم ملخ را پیشنهاد میکنیم.

ترجمه مقاله الگوریتم ملخ که توسط متلب24 آماده شده است یک ترجمه روان و تخصصی می باشد که توسط مترجمین متخصص ما که دارای حداقل مدرک کارشناسی ارشد کامپیوتر می باشند انجام گرفته است.

در ادامه بخشی از این ترجمه را برای شما قرار داده ایم تا با مطالعه آن به کیفیت ترجمه پی ببرید.

مشاهده ترجمه چکیده مقاله الگوریتم GOA

ترجمه بخش چکیده الگورتیم بهینه سازی ملخ با عنوان :

Grasshopper Optimisation Algorithm: Theory and application

در این مقاله یک الگوریتم بهینه سازی جدید بنام الگوریتم بهینه سازی ملخ (GOA) معرفی شده است.

مدل ریاضی الگوریتم پیشنهادی تقلیدی از رفتار دسته ملخ ها در طبیعت برای حل مسئله بهینه سازی می باشد. نتایج شبیه سازی ها نشان می دهد که الگوریتم پیشنهادی قادر به ارائه نتایج برتر در مقایسه با الگوریتم های شناخته شده و اخیر در ادبیات است.

نتایج شبیه سازی بر روی مسائل واقعی نیز ثابت کرد که الگوریتم ملخ قادر به حل مسائل واقعی با فضای ناشناخته می باشد.

جهت دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ از بخش زیر اقدام کرده و بصورت آنلاین ترجمه را خریداری کرده و دانلود کنید:

مشخصات فایل ترجمه مقاله الگوریتم ملخ :

• فرمت فایل :PDF
• تعداد صفحات ترجمه : 42 صفحه
• اندازه فونت :13
• کیفیت ترجمه : روان و تخصصی
• مترجم مقاله الگوریتم ملخ : متلب24

چنانچه نیاز به کد متلب الگوریتم ملخ داشتید تا بتوانید با آن یک مسئله بهینه سازی را حل کنید میتوانید به”دانلود کد متلب الگوریتم ملخ” مراجعه کنید.

ما الگوریتم ملخ را در نرم افزار متلب شبیه سازی کرده ایم و کد الگوریتم ملخ به همراه توضیحات خط به خط کد را در اختیار شما عزیزان قرار داده ایم.

چنانچه نیاز به مشاوره یا آموزش خصوصی الگوریتم ملخ را دارید میتوانید با متلب24 تماس بگیرید ، شماره ما : 09120563264

ترجمه نتیجه گیری الگوریتم ملخ

در ادامه همچنین ترجمه بخش نتیجه گیری الگوریتم ملخ را نیز برای شما قرار داده ایم:

نتیجه گیری:

این مقاله یک الگوریتم بهینه سازی به نام الگوریتم بهینه سازی ملخ را معرفی کرد.

الگوریتم پیشنهادی به صورت ریاضی مدل سازی شد و رفتار حرکت ملخ ها در طبیعت را برای حل مسائل بهینه سازی تقلید میکند.

یک مدل ریاضی برای شبیه سازی نیروهای جاذبه و دافعه بین ملخ ها پیشنهاد شد. نیروهای دافعه اجازه می دهد تا ملخ ها فضای جستجو را کشف کنند، در حالی که نیروهای جاذبه آنها را تشویق به بهره برداری از مناطق امیدوار کننده می کند.

برای تعادل بین اکتشاف و بهره برداری، GOA به یک ضریب مجهز شده است که بطور تطبیقی منطقه راحتی ملخ ها را کاهش می دهد.

سرانجام، بهترین راه حل که تا کنون توسط جمعیت پیدا شده است ، به عنوان یک هدف در نظر گرفته میشود که توسط ملخ ها بهبود می یابد. به منظور ارزیابی عملکرد الگوریتم پیشنهاد شده، یک سری آزمایش انجام شد.

اولا مجموعه ای از توابع دو بعدی توسط GOA حل شد تا عملکرد آن را به صورت کیفی مشاهده کنیم.

این آزمایش و مباحث مربوطه از موارد زیر پشتیبانی می کند:

• • ملخ ها به طور موثر مناطق امیدوار کننده یک فضای جستجو داده شده را کشف میکنند.:
  • ملخ ها با تغییرات بزرگی در مراحل اولیه بهینه سازی مواجه می شوند، که به آنها کمک می کند تا در سراسر فضا جستجو کنند.
  • ملخ ها تمایل دارند در مرحله نهایی بهینه سازی به طور محلی حرکت کنند، که به آنها اجازه می دهد از فضای جستجو بهره برداری کنند.
    • ملخ ها به ضریب تغییرات منطقه آسایش نیاز دارند تا به تدریج تعادل بین اکتشاف و بهره برداری را ایجاد کنند، که به GOA کمک می کند تا در دام بهینه محلی نیفتد و یک تقریب دقیق مطلوب از بهینه سراسری را پیدا کند.
  • الگوریتم GOA باعث افزایش میانگین شایستگی ملخ ها می شود، که نشان می دهد که این الگوریتم می تواند به طور موثر شایستگی جمعیت اولیه تصادفی را بهبود دهد.
  • شایستگی هدف در طول تکرارها بهبود یافته است، که نشان می دهد تقریب بهینه سراسری متناسب با تعداد تکرارها دقیق تر میشود.

دانلود ترجمه مقاله الگوریتم ملخ در متلب24

پس از اولین آزمایش، چهار مجموعه تابع چالش برانگیز مورد استفاده قرار گرفت.که توابع آزمایشی Unimodal، Multimodal، Composite و CEC2005 بودند و الگوریتم GOA توانست بر چندین الگوریتم در ادبیات را غلبه کند.

یافته ها و بحث های انجام شده در آزمایش دوم نتیجه های زیر را اثبات میکند:

• • بهره برداری GOA در مورد مسائل مربوط به توابع آزمون تک هدفه رضایت بخش است.
  • اکتشاف GOA به طور ذاتی برای توابع آزمون چند هدفه بالا است.
  • GOA به درستی تعادل اکتشاف و بهره برداری را در هنگام حل مسائل چالش برانگیز مانند توابع تست کامپوزیت ایجاد میکند.
  • GOA پتانسیل غلبه بر الگوریتم های موجود را در حل مسائل بهینه سازی جدید دارد.

دانلود ترجمه مقاله الگوریتم GOA در متلب24

آخرین آزمایش بر روی سه مسئله دنیای واقعی در زمینه طراحی ساختار انجام شد. تمام مسائل با موفقیت حل شد، که نشان از شایستگی های عملی الگوریتم پیشنهادی است.

از نتایج، یافته ها و بحث های مربوط به کاربردهای واقعی، می توان نتیجه گیری های زیر را انجام داد:

• • GOA قادر است جمعیت اولیه تصادفی را برای یک مشکل واقعی بهبود بخشد.
  • هدف در طی تکرارها بهبود یافته است، بنابراین تقریب بهینه سراسری متناسب با تکرارها دقیق تر میشود.
  • GOA قادر به حل مسائل واقعی با فضاهای جستجو ناشناخته است.

GOA تنها قادر به حل مسائل تک هدف با متغیرهای پیوسته می باشد. برای کار آینده، نسخه های باینری و چند هدفه این الگوریتم را برای حل مسائل گسسته و چند هدفه توسعه خواهیم داد.

پارامتر ناحیه آسایش یک ضریب مهم در GOA است، بنابراین ارزش این را دارد تا کارایی توابع مخلتف برای منطقه راحتی را بررسی کنینم.

حل مسائل بهینه سازی در زمینه های مختلف نیز می تواند حرکت ارزشمندی باشد. تنظیم پارامترهای اصلی کنترلی GOA نیز ممکن است سودمند باشد. [/su_box]

مشخصات فایل ترجمه مقاله الگوریتم ملخ :

• فرمت فایل :Word یا PDF 
• تعداد صفحات ترجمه : 42 صفحه
• اندازه فونت :13
• کیفیت ترجمه : روان و تخصصی
• مترجم مقاله الگوریتم ملخ : متلب24