پاورپوینت الگوریتم کلونی مورچه و زنبور عسل،

پاورپوینت الگوریتم کلونی مورچه و زنبور عسل،

فرمت فایل دانلودی: .zip
فرمت فایل اصلی: pptx
تعداد صفحات: 160
حجم فایل: 3255
قیمت: 7500 تومان

بخشی از متن:
این پاورپوینت در مورد الگوریتم کلونی مورچه و زنبور عسل در 160 اسلاید زیبا شامل الگوریتم کلونی مورچه و زنبور عسل،شرح الگوریتم کلونی مورچه و زنبور عسل،لگوریتم کلونی زنبور عسل،الگوریتم زنبور،الگوریتم کلونی مورچه ها،الگوریتم مورچه،الگوریتم بهینه سازی مورچه،Ant Colony Optimization Algorithm ،شبکه عصبی،بهینه‌سازی گروه مورچه‌ها یا ACO ،الگوریتم کلونی مورچه،ABC،،و....می باشد.

از کاربردهای ACO می توان به بهینه کردن هر مسئله ای که نیاز به یافتن کوتاهترین مسیر دارد ، اشاره نمود :

مسیر یابی داخل شهری و بین شهری
مسیر یابی بین پست های شبکه های توزیع برق ولتاژ بالا
مسیر یابی شبکه های کامپیوتری
مسیر یابی شبکه های کامپیوتری با استفاده از ACO :

در ابتدا مقدمه ای از نحوه مسیر یابی در شبکه های کامپیوتری را توضیح خواهیم داد :

اطلاعات بر روی شبکه بصورت بسته های اطلاعاتی کوچکی (Packet) منتقل می شوند. هر یک از این بسته ها بر روی شبکه در طی مسیر از مبدا تا مقصد باید از گره های زیادی که مسیریاب (Router) نام دارند عبور می کنند. در داخل هر مسیریاب جدولی قرار دارد تا بهترین و کوتاهترین مسیر بعدی تا مقصد از طریق آن مشخص می شود، بنابر این بسته های اطلاعاتی حین گذر از مسیریاب ها با توجه به محتویات این جداول عبور داده می شوند.

روشی بنام ACR : Ant Colony Routering پیشنهاد شده که بر اساس ایده کلونی مورچه به بهینه سازی جداول می پردازید و در واقع به هر مسیری با توجه به بهینگی آن امتیاز می دهد. استفاده از ACR به این منظور دارای برتری نسبت به سایر روش هاست که با طبیعت دینامیک شبکه سازگاری دارد، زیرا به عنوان مثال ممکن است مسیری پر ترافیک شود یا حتی مسیر یابی (Router) از کار افتاده باشد و بدلیل انعطاف پذیری که ACO در برابر این تغییرات دارد همواره بهترین راه حل بعدی را در دسترس قرار می دهد.

در دنیای واقعی مورچه‌ها ابتدا به طور تصادفی به این سو و آن سو می روند تا غذا بیابند. سپس به لانه بر می گردند و ردّی از فرومون(Pheromone) به جا می گذارند. چنین ردهایی پس از باران به رنگ سفید در می آیند و قابل رویت اند. مورچه های دیگر وقتی این مسیر را می یابند، گاه پرسه زدن را رها کرده و آن را دنبال می کنند. سپس اگر به غذا برسند به خانه بر می گردند و رد دیگری از خود در کنار رد قبل می گذارند؛ و به عبارتی مسیر قبل را تقویت می کنند. فرومون به مرور تبخیر می‌شود که از سه جهت مفید است:

- باعث می‌شود مسیر جذابیت کمتری برای مورچه‌های بعدی داشته باشد. از آنجا که یک مورچه در زمان دراز راه های کوتاه‌تر را بیش تر می‌پیماید و تقویت می‌کند هر راهی بین خانه و غذا که کوتاه‌تر(بهتر) باشد بیشتر تقویت می‌شود و آنکه دورتر است کمتر

- اگر فرومون اصلاً تبخیر نمی شد، مسیرهایی که چند بار طی می‌شدند، چنان بیش از حد جذّاب می‌شدند که جستجوی تصادفی برای غذا را بسیار محدود می‌کردند.

- وقتی غذای انتهای یک مسیر جذاب تمام می‌شد رد باقی می‌ماند.

لذا وقتی یک مورچه مسیر کوتاهی (خوبی) را از خانه تا غذا بیابد بقیه ی مورچه‌ها به احتمال زیادی همان مسیر را دنبال می‌کنند و با تقویت مداوم آن مسیر و تبخیر رد های دیگر، به مرور همه ی مورچه ها هم مسیر می‌شوند. هدف الگوریتم مورچه‌ها تقلید این رفتار توسط مورچه‌هایی مصنوعی ست که روی نمودار در حال حرکت اند. مساله یافتن کوتاه‌ترین مسیر است و حلالش این مورچه‌های مصنوعی اند.

از کابردهای این الگوریتم، رسیدن به راه حل تقریباً بهینه در مسئله فروشنده دوره‌ گرد است. به طوری که انواع الگوریتم مورچه‌ها برای حل این مساله تهیه شده. زیرا این روش عددی نسبت به روشهای تحلیلی و genetic در مواردی که نمودار مدام با زمان تغییر کند یک مزیت دارد؛ و آن این که الگوریتمی ست با قابلیت تکرار. و لذا با گذر زمان می‌تواند جواب را به طور زنده تغییر دهد. که این خاصیت در روتینگ شبکه های کامپیوتری و سامانه حمل و نقل شهری مهم است.

استفاده پژوهشگران از الگوی کلونی مورچه‌ها جهت اداره ترافیک

پژوهشگران سوییسی به تازگی برای تهیه نرم افزاری جهت اداره ترافیک و شبکه های جاده ای از الگوی کلونی مورچه ها استفاده می کنند.به گزارش باشگاه خبرنگاران به نقل از شبکه یورونیوز، کلنی مورچه ها قادر است هم زمان تعداد زیادی از فعالیتهای روزمره را اداره کند که عبارتند از رسیدگی به تخمها ، ساخت تونل و رفت و امد برای یافتن اذوقه.همه این فعالیتها به دقت سازماندهی شده است.

به گفته پژوهشگران مورچه ها نوعی هوش جمعی دارند. مشاهده ساختارهای اجتماعی انان نتیجه مبادلات چند جانبه ای است که به ظاهر ساده اند. این مبادلات به کمک ارتباطهای شیمیایی صورت می گیرد که مورچه ها با شاخکهای خود این علائم را دریافت می کنند. فرومون ماده ای شیمیایی است که مورچه پس از عبور از خود برجا می گذارد.ازمایشی ساده این پدیده را ثابت می کند. پژوهشگران با قراردادن دو مسیر کوتاه و بلند در برابر مورچه ها برای رسیدن به غذا پی بردند پس از مدتی همه مورچه ها از مسیر کوتاه تر عبور می کنند که علت ان تمرکز فرومون در مسیر انان است.هر چه میزان تمرکز فرومون در مسیر کوتاه تر بیشتر باشد میزان تردد در ان بیشتر می شود.مورچه ها در طبیعت با این ماده می توانند کوتاه ترین مسیر را بین لانه خود و چندین منبع غذایی پیدا کنند.این توان مورچه ها به الگوریتمی تبدیل شده است که با ان نرم افزاری برای اداره ترافیک جاده ای تهیه شده است.به این ترتیب می توان کوتاهترین مسیر را بین چند شهر تشخیص داد.در این نرم افراز فرایند ترددهای یک کامیون برای تحویل بار به مشتریانش به مسیر یک مورچه تشبیه می شود و این فرایند با توجه به تحولات غیرمنتظره ممکن است تغییر کند. با این روش بهینه سازی بر پایه رفتار مورچه ها شرکتی می تواند مسیر تحویل بارهایش را در مدت زمان پانزده دقیقه انجام دهد.دهها هزار خودرو می توانند با این نرم افزار مسیر خود را بهینه سازی کنند .

بهینه‌سازی مسائل بروش کلونی مورچه (ACO):

همانطور که می دانیم مسئله یافتن کوتاهترین مسیر، یک مسئله بهینه سازیست که گاه حل آن بسیار دشوار است و گاه نیز بسیار زمانبر. بعنوان مثال مسئله فروشنده دوره گرد(TSP). در این مسئله فروشنده دوره گرد باید از یک شهر شروع کرده، به شهرهای دیگر برود و سپس به شهر مبدا بازگردد بطوریکه از هر شهر فقط یکبار عبور کند و کوتاهترین مسیر را نیز طی کرده باشد. اگر تعداد این شهرها n باشد در حالت کلی این مسئله از مرتبه (n-1)! است که برای فقط 21 شهر زمان واقعا زیادی می برد:

روز1013*7/1 = S1016*433/2 = ms10*1018*433/2 = !20

با انجام یک الگوریتم برنامه سازی پویا برای این مسئله ، زمان از مرتبه نمایی بدست می آید که آن هم مناسب نیست. البته الگوریتم های دیگری نیز ارائه شده ولی هیچ کدام کارایی مناسبی ندارند. ACO الگوریتم کامل و مناسبی برای حل مسئله TSP است.

مورچه‌ها چگونه می‌توانند کوتاهترین مسیر را پیدا کنند؟

مورچه ها هنگام راه رفتن از خود ردی از ماده شیمیایی فرومون(Pheromone) بجای می گذارند البته این ماده بزودی تبخیر می شد ولی در کوتاه مدت بعنوان رد مورچه بر سطح زمین باقی می ماند. یک رفتار پایه ای ساده در مورچه های وجود دارد :

آنها هنگام انتخاب بین دو مسیر بصورت احتمالاتی( Statistical) مسیری را انتخاب می کنند که فرومون بیشتری داشته باشد یا بعبارت دیگر مورچه های بیشتری قبلا از آن عبور کرده باشند. حال دقت کنید که همین یک تمهید ساده چگونه منجر به پیدا کردن کوتاهترین مسیر خواهد شد :

همانطور که در شکل 1-1 می بینیم مورچه های روی مسیر AB در حرکت اند (در دو جهت مخالف) اگر در مسیر مورچه ها مانعی قرار دیهم(شکل 2-1) مورچه ها دو راه برای انتخاب کردن دارند. اولین مورچه ازA می آید و بهC می رسد، در مسیر هیچ فرومونی نمی بیند بنابر این برای مسیر چپ و راست احتمال یکسان می دهد و بطور تصادفی و احتمالاتی مسیر CED را انتخاب می کند. اولین مورچه ای که مورچه اول را دنبال می کند زودتر از مورچه اولی که از مسیر CFD رفته به مقصد می رسد. مورچه ها در حال برگشت و به مرور زمان یک اثر بیشتر فرومون را روی CED حس می کنند و آنرا بطور احتمالی و تصادفی ( نه حتما و قطعا) انتخاب می کنند. در نهایت مسیر CED بعنوان مسیر کوتاهتر برگزیده می شود. در حقیقت چون طول مسیر CED کوتاهتر است زمان رفت و برگشت از آن هم کمتر می شود و در نتیجه مورچه های بیشتری نسبت به مسیر دیگر آنرا طی خواهند کرد چون فرومون بیشتری در آن وجود دارد.
نکته بسیار با اهمیت این است که هر چند احتمال انتخاب مسیر پر فرومون ت توسط مورچه ها بیشتر است ولی این کماکان احتمال است و قطعیت نیست. یعنی اگر مسیر CED پرفرومون تر از CFD باشد به هیچ عنوان نمی شود نتیجه گرفت که همه مورچه ها از مسیرCED عبور خواهند کرد بلکه تنها می توان گفت که مثلا 90% مورچه ها از مسیر کوتاهتر عبور خواهند کرد. اگر فرض کنیم که بجای این احتمال قطعیت وجود می داشت، یعنی هر مورچه فقط و فقط مسیر پرفرومون تر را انتخاب میکرد آنگاه اساسا این روش ممکن نبود به جواب برسد. اگر تصادفا اولین مورچه مسیرCFD(مسیر دورتر) را انتخاب می کرد و ردی از فرومون بر جای می گذاشت آنگاه همه مورچه ها بدنبال او حرکت می کردند و هیچ وقت کوتاهترین مسیر یافته نمی شد. بنابراین تصادف و احتمال نقش عمده ای در ACO بر عهده دارند.

نکته دیگر مسئله تبخیر شدن فرومون بر جای گذاشته شده است. برفرض اگر مانع در مسیر AB برداشته شود و فرومون تبخیر نشود مورچه ها همان مسیر قبلی را طی خواهند کرد. ولی در حقیقت این طور نیست. تبخیر شدن فرومون و احتمال به مورچه ها امکان پیدا کردن مسیر کوتاهتر جدید را می دهند.

مزیت‌های ACO:

همانطور که گقته شد «تبخیر شدن فرومون» و «احتمال-تصادف» به مورچه ها امکان پیدا کردن کوتاهترین مسیر را می‌دهند. این دو ویژگی باعث ایجاد انعطاف در حل هرگونه مسئله بهینه سازی می شوند. مثلا در گراف شهرهای مسئله فروشنده دوره گرد، اگر یکی از یالها (یا گره ها) حذف شود الگوریتم این توانایی را دارد تا به سرعت مسیر بهینه را با توجه به شرایط جدید پیدا کند. به این ترتیب که اگر یال (یا گره ای) حذف شود دیگر لازم نیست که الگوریتم از ابتدا مسئله را حل کند بلکه از جایی که مسئله حل شده تا محل حذف یال (یا گره) هنوز بهترین مسیر را داریم، از این به بعد مورچه ها می توانند پس از مدت کوتاهی مسیر بهینه(کوتاهترین) را بیابند.

کاربردهای ACO:

از کاربردهای ACO می‌توان به بهینه کردن هر مسئله‌ای که نیاز به یافتن کوتاهترین مسیر دارد، اشاره نمود:

مسیر یابی داخل شهری و بین شهری
مسیر یابی بین پست های شبکه های توزیع برق ولتاژ بالا
مسیر یابی شبکه های کامپیوتری
مسیریابی شبکه‌های کامپیوتری با استفاده از ACO:

در ابتدا مقدمه ای از نحوه مسیر یابی در شبکه های کامپیوتری را توضیح خواهیم داد:

اطلاعات بر روی شبکه بصورت بسته های اطلاعاتی کوچکی (Packet) منتقل می شوند. هر یک از این بسته ها بر روی شبکه در طی مسیر از مبدا تا مقصد باید از گره های زیادی که مسیریاب (Router) نام دارند عبور می کنند. در داخل هر مسیریاب جدولی قرار دارد تا بهترین و کوتاهترین مسیر بعدی تا مقصد از طریق آن مشخص می شود، بنابر این بسته های اطلاعاتی حین گذر از مسیریاب ها با توجه به محتویات این جداول عبور داده می شوند.

روشی بنام ACR : Ant Colony Routering پیشنهاد شده که بر اساس ایده کلونی مورچه به بهینه سازی جداول می‌پردازید و در واقع به هر مسیری با توجه به بهینگی آن امتیاز می دهد. استفاده از ACR به این منظور دارای برتری نسبت به سایر روش هاست که با طبیعت دینامیک شبکه سازگاری دارد، زیرا به عنوان مثال ممکن است مسیری پر ترافیک شود یا حتی مسیر یابی (Router) از کار افتاده باشد و بدلیل انعطاف پذیری که ACO در برابر این تغییرات دارد همواره بهترین راه حل بعدی را در دسترس قرار می دهد.

روش بهینه‌‌سازی گروه مورچه‌ها بهینه‌سازی گروه مورچه‌ها یا ACO یک الگوریتم مناس

پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.

پاورپوینت الگوریتم کلونی زنبور عسل

پاورپوینت الگوریتم کلونی زنبور عسل

فرمت فایل دانلودی: .zip
فرمت فایل اصلی: pptx
تعداد صفحات: 55
حجم فایل: 1709
قیمت: 7000 تومان

بخشی از متن:
این پاورپوینت در مورد الگوریتم کلونی زنبور عسل در55 اسلاید زیبا شامل ،پاورپوینت الگوریتم کلونی زنبور عسل،زنبور عسل,لگوریتم کلونی زنبور عسل,الگوریتم زنبور,الگوریتم کلونی،شرح الگوریتم زنبور عسل،الگوریتم کلونی زنبور عسل ،ABC و....می باشد.

هم اکنون کار روی توسعه سیستم های هوشمند با الهام از طبیعت از زمینه های خیلی پرطرفدار هوش مصنوعی است. الگوریتمهای ژنتیک که با استفاده از ایده تکاملی داروینی و انتخاب طبیعی مطرح شده، روش بسیار خوبی برای یافتن مسائل بهینه سازیست. ایده تکاملی داروینی بیانگر این مطلب است که هر نسل نسبت به نسل قبل دارای تکامل است و آنچه در طبیعت رخ می دهد حاصل میلیون ها سال تکامل نسل به نسل موجوداتی مثل مورچه است.

الگوریتم کلونی مورچه برای اولین بار توسط دوریگو (Dorigo) و همکارانش به عنوان یک راه حل چند عامله (Multi Agent) برای مسائل مشکل بهینه سازی مثل فروشنده دوره گرد (TSP :Traveling Sales Person) ارائه شد.

عامل هوشند(Intelligent Agent) موجودی است که از طریق حسگر ها قادر به درک پیرامون خود بوده و از طریق تاثیر گذارنده ها می تواند روی محیط تاثیر بگذارد.

الگوریتم کلونی مورچه الهام گرفته شده از مطالعات و مشاهدات روی کلونی مورچه هاست. این مطالعات نشان داده که مورچه ها حشراتی اجتماعی هستند که در کلونی ها زندگی می کنند و رفتار آنها بیشتر در جهت بقاء کلونی است تا درجهت بقاء یک جزء از آن. یکی از مهمترین و جالبترین رفتار مورچه ها، رفتار آنها برای یافتن غذا است و بویژه چگونگی پیدا کردن کوتاهترین مسیر میان منابع غذایی و آشیانه. این نوع رفتار مورچه ها دارای نوعی هوشمندی توده ای است که اخیرا مورد توجه دانشمندان قرار گرفته است.باید تفاوت هوشمندی توده ای(کلونی) و هوشمندی اجتماعی را روشن کنیم.

در هوشمندی اجتماعی عناصر میزانی از هوشمندی را دارا هستند. بعنوان مثال در فرآیند ساخت ساختمان توسط انسان، زمانی که به یک کارگر گفته میشود تا یک توده آجر را جابجا کند، آنقدر هوشمند هست تا بداند برای اینکار باید از فرغون استفاده کند نه مثلا بیل!!! نکته دیگر تفاوت سطح هوشمندی افراد این جامعه است. مثلا هوشمندی لازم برای فرد معمار با یک کارگر ساده متفاوت است.

در هوشمندی توده ای عناصر رفتاری تصادفی دارند و بین آن ها هیچ نوع ارتباط مستقیمی وجود ندارد و آنها تنها بصورت غیر مستقیم و با استفاده از نشانه ها با یکدیگر در تماس هستند. مثالی در این مورد رفتار موریانه ها در لانه سازیست.

جهت علاقه مند شدن شما به این رفتار موریانه ها وتفاوت هوشمندی توده ای و اجتماعی توضیحاتی را ارائه می دهم :

فرآیند ساخت لانه توسط موریانه ها مورد توجه دانشمندی فرانسوی به نام گرس قرار گرفت. موریانه ها برای ساخت لانه سه فعالیت مشخص از خود بروز می دهند. در ابتدا صدها موریانه به صورت تصادفی به این طرف و آن طرف حرکت می کنند. هر موریانه به محض رسیدن به فضایی که کمی بالاتر از سطح زمین قرار دارد شروع به ترشح بزاق می کنند و خاک را به بزاق خود آغشته می کنند. به این ترتیب گلوله های کوچک خاکی با بزاق خود درست می کنند. علیرغم خصلت کاملا تصادفی این رفتار، نتیجه تا حدی منظم است. در پایان این مرحله در منطقه ای محدود تپه های بسیار کوچک مینیاتوری از این گلوله های خاکی آغشته به بزاق شکل می گیرد. پس از این، همه تپه های مینیاتوری باعث می شوند تا موریانه ها رفتار دیگری از خود بروز دهند. در واقع این تپه ها به صورت نوعی نشانه برای موریانه ها عمل می کنند. هر موریانه به محض رسیدن به این تپه ها با انرژی بسیار بالایی شروع به تولید گلوله های خاکی با بزاق خود می کند. این کار باعث تبدیل شدن تپه های مینیاتوری به نوعی ستون می شود. این رفتار ادامه می یابد تا زمانی که ارتفاع هر ستون به حد معینی برسد. در این صورت موریانه ها رفتار سومی از خود نشان می دهند. اگر در نزدیکی ستون فعلی ستون دیگیری نباشد بلافاصله آن ستون را رها می کنند در غیر این صورت یعنی در حالتی که در نزدیکی این ستون تعداد قابل ملاحظه ای ستون دیگر باشد، موریانه ها شروع به وصل کردن ستونها و ساختن لانه می کنند.

تفاوتهای هوشمندی اجتماعی انسان با هوشمندی توده ای موریانه را در همین رفتار ساخت لانه می توان مشاهده کرد. کارگران ساختمانی کاملا بر اساس یک طرح از پیش تعیین شده عمل می کنند، در حالی که رفتار اولیه موریانه ها کاملا تصادفی است. علاوه بر این ارتیاط مابین کارگران سختمانی مستقیم و از طریق کلمات و ... است ولی بین موریانه ها هیچ نوع ارتباط مستقیمی وجود ندارد و آنها تنها بصورت غیر مستقیم و از طریق نشانه ها با یکدیگر در تماس اند. گرس نام این رفتار را Stigmergie گذاشت، به معنی رفتاری که هماهنگی مابین موجودات را تنها از طریق تغییرات ایجاد شده در محیط ممکن می سازد.

بهینه سازی مسائل بروش کلونی مورچه(ACO) :

همانطور که می دانیم مسئله یافتن کوتاهترین مسیر، یک مسئله بهینه سازیست که گاه حل آن بسیار دشوار است و گاه نیز بسیار زمانبر. بعنوان مثال مسئله فروشنده دوره گرد(TSP). در این مسئله فروشنده دوره گرد باید از یک شهر شروع کرده، به شهرهای دیگر برود و سپس به شهر مبدا بازگردد بطوریکه از هر شهر فقط یکبار عبور کند و کوتاهترین مسیر را نیز طی کرده باشد. اگر تعداد این شهرها n باشد در حالت کلی این مسئله از مرتبه (n-1)! است که برای فقط 21 شهر زمان واقعا زیادی می برد:

روز1013*7/1 = S1016*433/2 = ms10*1018*433/2 = !20

با انجام یک الگوریتم برنامه سازی پویا برای این مسئله ، زمان از مرتبه نمایی بدست می آید که آن هم مناسب نیست. البته الگوریتم های دیگری نیز ارائه شده ولی هیچ کدام کارایی مناسبی ندارند. ACO الگوریتم کامل و مناسبی برای حل مسئله TSP است.

مورچه ها چگونه می توانند کوتاهترین مسیر را پیدا کنند؟



مورچه ها هنگام راه ر

پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.

شرح الگوریتم کلونی مورچه و زنبور عسل،

شرح الگوریتم کلونی مورچه و زنبور عسل،

فرمت فایل دانلودی: .zip
فرمت فایل اصلی: docx
تعداد صفحات: 40
حجم فایل: 84
قیمت: 5500 تومان

بخشی از متن:
این تحقیق در مورد شرح الگوریتم کلونی مورچه و زنبور عسل در 40 صفحه در قالب ورد و قابل ویرایش شامل:مقدمه،  شرح الگوریتم کلونی مورچه و زنبور عسل،لگوریتم کلونی زنبور عسل،الگوریتم زنبور،الگوریتم کلونی مورچه ها،الگوریتم مورچه،الگوریتم بهینه سازی مورچه،Ant Colony Optimization Algorithm ،شبکه عصبی،بهینه‌سازی گروه مورچه‌ها یا ACO ،الگوریتم کلونی مورچه،ABC،و... می باشد.

فهرست

مقدمه: 3
بهینه سازی مسائل بروش کلونی مورچه(ACO) : 5
مزیتهای ACO.. 7
کاربردهای ACO.. 7
استفاده پژوهشگران از الگوی کلونی مورچه‌ها جهت اداره ترافیک.... 8
بهینه‌سازی مسائل بروش کلونی مورچه (ACO): 9
مورچه‌ها چگونه می‌توانند کوتاهترین مسیر را پیدا کنند؟ 9
مزیت‌های ACO: 10
کاربردهای ACO: 11
مسیریابی شبکه‌های کامپیوتری با استفاده از ACO: 11
روش بهینه‌‌سازی گروه مورچه‌ها 11
الگوریتم کلونی مورچه ها چیست؟ 12
بهینهسازی مسائل بروش کلونی مورچه(ACO) : 14
الگوریتم.. 19
انواع مختلف الگوریتم بهینه‌سازی مورچگان.. 19
شرح الگوریتم زنبور عسل.. 20
جستجوی غذا در طبیعت... 20
کاربردها 21
استراتژی جستجوی غذای زنبور عسل در طبیعت... 21
الگوریتم زنبور عسل.. 22
شرح الگوریتم زنبور عسل.. 24
میزان کردن کنترل کننده‌های منطق فازی برای ربات‌های ورزشکار 28
الگوریتم کلونی زنبور عسل (ABC) 29
توابع عددی.. 35
منابع.. 43

مقدمه

هم اکنون کار روی توسعه سیستم های هوشمند با الهام از طبیعت از زمینه های خیلی پرطرفدار هوش مصنوعی است. بهینه‌سازی گروه مورچه‌ها یا ACO همان‌طور که می‌دانیم مسئله یافتن کوتاهترین مسیر، یک مسئله بهینه سازیست که گاه حل آن بسیار دشوار است و گاه نیز بسیار زمانبر. برای مثال مسئله فروشنده دوره گرد را نیز می‌توان مطرح کرد. در این روش(ACo)، مورچه‌های مصنوعی به‌وسیلهٔ حرکت بر روی نمودار مسئله و با باقی گذاشتن نشانه‌هایی بر روی نمودار، همچون مورچه‌های واقعی که در مسیر حرکت خود نشانه‌های باقی می‌گذارند، باعث می‌شوند که مورچه‌های مصنوعی بعدی بتوانند راه‌حل‌های بهتری را برای مسئله فراهم نمایند. همچنین در این روش می‌توان توسط مسائل محاسباتی-عددی بر مبنای علم احتمالات بهترین مسیر را در یک نمودار یافت. الگوریتم کلونی مورچه الهام گرفته شده از مطالعات و مشاهدات روی کلونی مورچه هاست. این روش از رفتار مورچه‌ها در یافتن مسیر بین محل لانه و غذا اقتباس شده است. همانطور که می دانیم مسئله یافتن کوتاهترین مسیر، یک مسئله بهینه سازیست که گاه حل آن بسیار دشوار است. الگوریتم کلونی مورچه برای اولین بار توسط دوریگو (Dorigo) و همکارانش به عنوان یک راه حل چند عامله (Multi Agent) برای مسائل مشکل بهینه سازی مثل فروشنده دوره گرد (TSP :Traveling Sales Person) ارائه شد. این مطالعات نشان داده که مورچه ها حشراتی اجتماعی هستند که در کلونی ها زندگی می کنند و رفتار آنها بیشتر در جهت بقاء کلونی است تا درجهت بقاء یک جزء از آن. یکی از مهمترین و جالبترین رفتار مورچه ها، رفتار آنها برای یافتن غذا است و بویژه چگونگی پیدا کردن کوتاهترین مسیر میان منابع غذایی و آشیانه. این نوع رفتار مورچه ها دارای نوعی هوشمندی توده ای است که اخیرا مورد توجه دانشمندان قرار گرفته است. الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه ها، و یا به اختصار الگوریتم مورچه ها، از رفتار مورچه های طبیعی که در مجموعه ها بزرگ در کنارهم زندگی می کنند الهام گرفته شده است و یکی از الگوریتم های بسیار کارآمد در حل مسائل بهینه سازی ترکیبی است. الگوریتم های دیگری نیز بر اساس الگوریتم مورچه هاساخته شده اند که همگی سیستم های چند عاملی هستند و عامل ها مورچه های مصنوعی یا به اختصار مورچه هایی هستند که مشابه با مورچه های واقعی رفتار می کنند. انسان همیشه برای الهام گرفتن به جهان زنده پیرامون خود نگریسته است. یکی از بهترین طرح های شناخته شده، طرح پرواز انسان است که ابتدا لئورناردو داوینچی(1519-1452) طرحی از یک ماشین پرنده را بر اساس ساختمان بدن خفاش رسم نمود. چهار صد سال بعد کلمان آدر ماشین پرنده ای ساخت که دارای موتور بود و بجای بال از ملخ استفاده می کرد.

 الگوریتمهای ژنتیک که با استفاده از ایده تکاملی داروینی و انتخاب طبیعی مطرح شده، روش بسیار خوبی برای یافتن مسائل بهینه

پرداخت با کلیه کارتهای عضو شتاب امکان پذیر است.