پروژه مقاله الگوریتم بهینه سازی Bayesian تحت word
پروژه مقاله الگوریتم بهینه سازی Bayesian تحت word دارای 62 صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است
فایل ورد پروژه مقاله الگوریتم بهینه سازی Bayesian تحت word کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه و مراکز دولتی می باشد.
این پروژه توسط مرکز مرکز پروژه های دانشجویی آماده و تنظیم شده است
توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی پروژه مقاله الگوریتم بهینه سازی Bayesian تحت word ،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
بخشی از متن پروژه مقاله الگوریتم بهینه سازی Bayesian تحت word :
مراجع‌را می‌توان به عنوان یک ترازوی خوب برای مقایسه روشهای مختلف بکار برد. بعنوان مثال: مراجع استراتژی، انتخاب و جایگزینی را بکار گرفتند که با r BOA ها یکسانند. در‌بین الگوریتم‌های متنوع‌دانش سرپرستی برای انجام دادن مدلهای مخلوط، دسته بندی یک کاندیدای مناسب برحسب بازدهی محاسباتی دیده شده است.
بطور کلی EDAها یک تقریب تقسیمی را بکار می‌گیرند که تلاش می‌کند یک مجموعه از اطلاعات‌چند بعدی را به تعدادی‌زیر مجموعه دسته بندی کند. مثالهای محتمل شامل الگوریتم K- Means و الگوریتم رهبر تصادفی (RLA) است.
مکانیزم آنها در زیر به صورت مختصر شرح داده شده است:
الگوریتم K- means نمونه‌های داده را به K زیر مجموعه غیر تهی تقسیم می‌کند. مختصات میانگین حسابی گروههای رایج محاسبه می‌شود و هر نمونه به نزدیکترین تقسیم‌بندی اشاره می‌کند. پروسه ادامه می‌یابد تا زمانیکه گمارش دیگری اتفاق نیافتد. در RLA هر نمونه تصادفی انتخاب شده متعلق به نزدیکترین طبقه بندی که رهبر آن فاصله با نمونه‌اش زیر حد داده شده قرار دارد. نتیجه پس از فقط یکبار مرور کردن هر نمونه بدست می‌آید.
توجه کنید که الگوریتم RLA سریعتر از الگوریتم K- means است. (RLA) تا حدودی کمتر دقیق است. علاوه بر این تکرار که در مدلهای مختلف استفاده می‌شود (در مدل انتخاب) کمتر از مدلهای جاسازی است. بنابراین الگوریتم K- means و RLA (با حدی به میزان 0.3) به ترتیب کاندیداهای مناسبی برای مدل انتخاب و مدل جاسازی هستند. مدل جاسازی و مدل نمونه برداری با توجه به کارایی‌شان برای مسائل بزرگ تجزیه پذیر، براساس اصل حداکثر ترکیب زیر مسئله‌ها انجام داده می‌شوند.
