دانلود و نمایش مقالات مرتبط با Genetic algorithm::صفحه 1
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

نتیجه جستجو - Genetic algorithm

تعداد مقالات یافته شده: 151
ردیف عنوان نوع
1 الگوریتم ژنتیک چند هدفه و طرح معماری یادگیری عمیق مبتنی بر CNN برای تشخیص موثر spam
سال انتشار: 2022 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 7 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 18
معمولا ایمیل به عنوان قدرتمندترین رسانه در شبکه‌های اجتماعی آنلاین در نظر گرفته می‌شود که امکان گفتگو و ارتباط آنلاین کاربران رسانه‌های اجتماعی آنلاین را با یکدیگر فراهم می کند، همچنین امکان اشتراک گذاری لینک هم وجود دارد. به ویژه، توییتر به عنوان محبوب ترین شبکه اجتماعی شناخته شده است که بهترین کانال ارتباطی برای به اشتراک گذاشتن اخبار، ایده ها، افکار، نظرات و عقاید فعلی کاربران خود با سایر کاربران رسانه های اجتماعی آنلاین است. علیرغم تلاش‌هایی که برای مبارزه با عملیات اسپم در شبکه اجتماعی آنلاین انجام شده است، اسپم توییتر دارای عملکرد جدیدی محدود به 140 کاراکتر است. این نه تنها علت اصلی آزار کاربران روزمره است، بلکه اکثر مسائل امنیتی رایانه نیز ناشی از آن است که میلیاردها دلار کاهش بهره وری هزینه را در پی دارد. در این مقاله، یک الگوریتم ژنتیک چندهدفه و یک طرح معماری یادگیری عمیق مبتنی بر CNN (MOGA-CNN-DLAS) برای فرآیند تشخیص اسپم غالب در توییتر پیشنهاد می‌کنیم. جزئیات تجربی و نتایج و بحث حاصل از MOGA-CNN-DLAS پیشنهادی از نظر دقت ، صحت، فراخوان، FScore، RMSE و MAE مورد ارزیابی قرار گرفتند. این ارزیابی با تغییر نسبت داده‌های آموزشی کاربردی از سه مجموعه داده واقعی، مانند مجموعه داده توییتر k100 و ASU انجام شد.
کلمات کلیدی: اسپم توییتر | یادگیری عمیق | شبکه عصبی پیچشی یا همگشتی (CNN) | الگوریتم ژنتیک | آنالیز رسانه های اجتماعی | تشخیص موثر اسپم
مقاله ترجمه شده
2 Reordering and Partitioning of Distributed Quantum Circuits
مرتب سازی مجدد و پارتیشن بندی مدارهای کوانتومی توزیع شده-2022
A new approach to reduce the teleportation cost and execution time in Distributed Quantum Circuits (DQCs) was proposed in the present paper. DQCs, a well-known solution, have been applied to solve the problem of maintaining a large number of qubits next to each other. In the distributed quantum system, the qubits are transferred to another subsystem by a quantum protocol like teleportation. Hence, a novel method was proposed to optimize the number of teleportation and to reduce the execution time for generating DQC. To this end, first, the quantum circuit was reordered according to the qubits placement to improve the computational execution time, and then the quantum circuit was modeled as a graph. Finally, we combined the genetic algorithm (GA) and the modified tabu search algorithm (MTS) to partition the graph model in order to obtain a distributed quantum circuit aimed at reducing the number of teleportation costs. A significant reduction in teleportation cost (TC) and execution time (ET) was obtained in benchmark circuits. In particular, we performed a more accurate optimization than the previous approaches, and the proposed approach yielded the best results for several benchmark circuits.
INDEX TERMS: Quantum computing | distributed quantum circuit | optimization | genetic algorithm | teleportation.
مقاله انگلیسی
3 Genetic Algorithm based Internet of Precision Agricultural Things (IopaT) for Agriculture 4:0
اینترنت اشیاء دقیق کشاورزی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک (IopaT) برای کشاورزی 4:0-2022
The development of IoT is increasing in our daily life. Its applications are now becoming famous in rural areas also, such as Agriculture 4.0. Cheap sensors, climate data, soil in- formation, and drones are now used to solve many real-time problems. One of the most emerging topics in the IoT in the Agriculture field is IoT based precision agriculture. The range of IoT applications can range between water spraying from drone, soil recommenda- tion for different crops, weather prediction and recommendation for water supply, etc. In this paper we propose a system that will recommend whether water is needed or not by predicting the rain fall using Genetic Algorithm. In this article, we proposed a unique de- cision making method to predict Rainfall using Genetic Algorithm (GA) to identify the ne- cessity of manual water supply is needed or not. The sensor based system will be activated to check wheather the GA based system completes its prediction correctly or not by sens- ing moisture level from the soil. If the moisture level of the soil crosses the pre-defined threshold value then plant watering is performed by quadrotor UAV. A terrace gardening system is also implemented in this article, which uses a pump for water spraying. Various atmospheric parameters help to develop a rainfall prediction system to enhance efficiancy more than 80% in the proposed IopaT system to make the system more interoperable.
keywords: اینترنت اشیا | تصمیم گیری | کشاورزی دقیق | الگوریتم ژنتیک | کشاورزی 4.0 | کوادکوپتر پهپاد | سنسور رطوبت خاک | Internet of Things | Decision Making | Precision Agriculture | Genetic Algorithm | Agriculture 4.0 | Quadrotor UAV | Soil Moisture Sensor
مقاله انگلیسی
4 Curriculum-Based Deep Reinforcement Learning for Quantum Control
یادگیری تقویتی عمیق مبتنی بر برنامه درسی برای کنترل کوانتومی-2022
Deep reinforcement learning (DRL) has been recognized as an efficient technique to design optimal strategies for different complex systems without prior knowledge of the control landscape. To achieve a fast and precise control for quantum systems, we propose a novel DRL approach by constructing a curriculum consisting of a set of intermediate tasks defined by fidelity thresholds, where the tasks among a curriculum can be statically determined before the learning process or dynamically generated during the learning process. By transferring knowledge between two successive tasks and sequencing tasks according to their difficulties, the proposed curriculum-based DRL (CDRL) method enables the agent to focus on easy tasks in the early stage, then move onto difficult tasks, and eventually approaches the final task. Numerical comparison with the traditional methods [gradient method (GD), genetic algorithm (GA), and several other DRL methods] demonstrates that CDRL exhibits improved control performance for quantum systems and also provides an efficient way to identify optimal strategies with few control pulses.
Index Terms: Curriculum learning | deep reinforcement learning (DRL) | quantum control.
مقاله انگلیسی
5 Soft biometric based keystroke classification using PSO optimized neural network
طبقه بندی نرم افزاری بیومتریک با استفاده از شبکه عصبی بهینه شده PSO-2021
In this work, variable length login-id and password belonging to the user were analyzed for bringing forth a more secure verification system. Soft biometrics such as age group and gender are estimated from key- stroke dynamics patterns when he/she types a given password or login id on a keyboard. Experiments were carried on GREYC a web-based keystroke dataset by exploiting the features from DWT of keystroke dynamics and provides classification results using PSO optimized neural network. Experiments done using PSO-NN resulted in 94% accuracy which clearly out performs the BPNN and GA-NN classifiers.© 2021 Elsevier Ltd. All rights reserved. Selection and peer-review under responsibility of the scientific committee of the Emerging Trends in Materials Science, Technology and Engineering.
Keywords: Soft biometric | Discrete wavelet transform (DWT) | Genetic Algorithm optimized neural network (GA-NN) | Back propagation neural network (BPNN) | Particle Swarm Optimized neural network(PSO-NN)
مقاله انگلیسی
6 Uncalibrated stereo vision with deep learning for 6-DOF pose estimation for a robot arm system
دید استریو کالیبره نشده با یادگیری عمیق برای برآورد 6-DOF برای سیستم بازوی ربات-2021
This paper proposes a novel method for six degrees of freedom pose estimation of objects for the application of robot arm pick and place. It is based on the use of a stereo vision system, which does not require calibration. Using both cameras, four corner points of the object are detected. A deep-neural- network (DNN) is trained for the prediction of the 6 DOF pose of the object from the four detected corner points’ coordinates in each image of both cameras. The stereo vision used is a low-end vision system placed in a custom-made setup. Before the training phase of the DNN, the robot is set to auto collect data in a predefined workspace. This workspace is defined dependently on the spatial feasibility of the robot arm and the shared field of view of the stereo vision system. The collected data represent images of a 2D marker attached to the robot arm gripper. The 2D marker is used for data collection to ease the detection of the four corner points. The proposed method succeeds in estimating the six degrees of freedom pose of the object, without the need for the determination of neither the intrinsic nor the extrinsic parameters of the stereo vision system. The optimum design of the proposed DNN is obtained after comparing different activation functions and optimizers associated with the DNN. The proposed uncalibrated DNN-based method performance is compared to that of the traditional calibration-based method. In the calibration-based method, the rotational matrix relating the robot coordinates to the stereo vision coordinates is computed using two approaches. The first approach uses Singular Value Decomposition (SVD) while the second approach uses a novel proposed modification of particle swarm optimization (PSO) called Hyper particle Scouts optimization (HPSO). HPSO outperforms other metaheuristic optimization algorithms such as PSO and genetic algorithm (GA).Exhaustive tests are performed, and the proposed DNN-based method is shown to outperform all tested alternatives.© 2021 Elsevier B.V. All rights reserved.
Keywords: Deep learning | Pose estimation | Robot vision | Stereo vision | Optimization techniques | Levenberg–Marquardt algorithm
مقاله انگلیسی
7 An integrated queuing-stochastic optimization hybrid Genetic Algorithm for a location-inventory supply chain network
الگوریتم ترکیبی بهینه سازی صف-تصادفی ترکیبی برای یک شبکه زنجیره تأمین مکان-موجودی-2021
We consider a location-inventory optimization model for supply chain (SC) configuration. It includes a supplier, multiple distribution centers (DCs), and multiple retailers. Customer demand and replenishment lead time are considered to be stochastic. Two classes of customer orders, priority and ordinary, are assumed based on their demand. The goal is to find the optimal locations for DCs and their inventory policy simultaneously. For this purpose, a two-phase approach based on queuing theory and stochastic optimization was developed. In the first phase, the stock level of DCs is modeled as a Markov chain process and is analyzed, while in the second phase, a mathematical program is used to determine the optimal number and locations of DCs, the assignment of retailers to DCs, and the order quantity and safety stock level at DCs. As solving this problem is NP-hard, a hybrid Genetic Algorithm (GA) was developed to make the problem computationally tractable.
Keywords: Supply chain network design | Location-inventory planning | Stochastic optimization | Demand uncertainty | Lead-time uncertainty
مقاله انگلیسی
8 پردازش فاضلاب لبنی و کنترل خودکار بازیافت زباله در تصفیه ‌خانه فاضلاب شهری براساس بررسی‌های مدلسازی
سال انتشار: 2021 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 9 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 30
براساس مدل کالیبره شده برای یک تصفیه‌خانه فاضلاب شهری بی هوازی - آنوکسیک - هوازی (A2O)‏ (WWTP)، این تحقیق راه‌حل‌های عملی، تنظیمات سیستم کنترل و شرایط عملیاتی بهینه برای پردازش فاضلاب لبنی را بررسی و پیشنهاد کرد. مطالعه حالت پایدار در مورد افزودن مقادیر مختلف روزانه فاضلاب لبنی در خط آب WWTP نشان داد که با یافتن حداقل غلظت نیتروژن کل در پساب آب، موثرترین مقدار باید تصفیه شود. بررسی‌های پویا در مورد افزودن مقادیر مختلف فاضلاب روزانه، انگیزه‌های پیکربندی سیستم کنترل آبشاری پیشنهادی را براساس کنترل غلظت آمونیاک یا نیترات در راکتورهای هوادهی شده، مرتبط با نیترات و کنترل غلظت نیتریت در رآکتور بی‌هوازی نشان داد. بهترین دوره‌های زمانی و طول مدت برای برنامه‌ ریزی پردازش فاضلاب لبنی جستجو و یافت شد. نتایج اولیه انگیزه‌های توزیع اضافی فاضلاب لبنی را در طول ۲ ساعت، در بالاترین لحظات غلظت ورودی نشان داد. تحقیقات بیشتر، با تکیه‌بر روش بهینه‌سازی الگوریتم ژنتیک، نشان داد که برنامه‌ریزی روزانه بهتر برای افزودن فاضلاب لبنی ممکن است به دست آید. در مقایسه با عملیات عادی، برنامه زمان‌بندی بهینه تصفیه فاضلاب لبنی بهبود شاخص عملکرد کلی ۱۳.۳۶ % را در زمانی که روزانه 1:52p.m بود، نشان داد. سپس با استفاده از روش بهینه‌سازی، زمان و طول مدت یک ساعت برنامه مورد استفاده قرار گرفت. نتایج انگیزه‌های دوگانه یا دوچندان بازیابی کربن و مواد مغذی، مرتبط با مزایای انرژی و کیفیت پساب در عملیات WWTP را نشان می‌دهد.
کلمات کلیدی: تصفیه فاضلاب | فاضلاب صنایع لبنی | مدلسازی | بازیابی کربن و مواد مغذی | برنامه زمانبندی بهینه
مقاله ترجمه شده
9 بهبود تولید بیودیزل با کمک اولتراسونیک حاصل از ضایعات صنعت گوشت (چربی خوک) با استفاده از نانوکاتالیزور اکسید مس سبز: مقایسه سطح پاسخ و مدل سازی شبکه عصبی
سال انتشار: 2021 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 11 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 25
سوخت زیستی سبز ، تمیز و پایدار تنها گزینه به منظور کاهش کابرد سوخت های فسیلی ، پاسخگویی به تقاضای زیاد انرژی و کاهش آلودگی هوا است. تولید بیودیزل زمانی ارزان می شود که از یک پیش ماده ارزان ، کاتالیزور سازگار با محیط زیست و فرآیند مناسب استفاده کنیم. پیه خوک از صنعت گوشت حاوی اسید چرب بالا است و به عنوان یک پیش ماده موثر برای تهیه بیودیزل کاربرد دارد. این مطالعه بیودیزل را از روغن پیه خوک از طریق فرآیند استری سازی دو مرحله ای با کمک اولتراسونیک و کاتالیزور تولید می کند. عصاره Cinnamomum tamala (C. tamala) برای تهیه نانوذرات CuO مورد استفاده قرار گرفت و با استفاده از طیف مادون قرمز ، پراش اشعه ایکس ، توزیع اندازه ذرات ، میکروسکوپ الکترونی روبشی و انتقال مشخص شد. تولید بیودیزل با استفاده از طرح Box-Behnken (BBD) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) ، در محدوده متغیرهای زمان اولتراسونیک (us )(20-40 min)، بارگیری نانوکاتالیزور 1-3) CuO درصد وزنی( ، و متانول به قبل از نسبت مولی PTO (10:1e30:1) مدلسازی شد. آنالیز آماری ثابت کرد که مدل سازی شبکه عصبی بهتر از BBD است. عملکرد بهینه 97.82٪ با استفاده از الگوریتم ژنتیک (GA) در زمان US: 35.36 دقیقه ، بار کاتالیزور CuO: 2.07 درصد وزنی و نسبت مولی: 29.87: 1 به دست آمد. مقایسه با مطالعات قبلی ثابت کرد که اولتراسونیک به میزان قابل توجهی موجب کاهش بار نانوکاتالیزور CuO می شود ، و نسبت مولی را افزایش می دهد و این فرایند را بهبود می بخشد.
کلمات کلیدی: چربی خوک | التراسونیک | اکسید مس | سنتز سبز | شبکه عصبی | سطح پاسخ
مقاله ترجمه شده
10 Risk-averse supplier selection and order allocation in the centralized supply chains under disruption risks
انتخاب تامین کننده متنفر از ریسک و تخصیص سفارش در زنجیره های تأمین متمرکز تحت خطرات اخلال-2021
This paper proposes a mixed-integer non-linear programming (MINLP) model for the integrated supplier selec- tion and order allocation in a centralized supply chain considering the disruption risks and a risk-averse decision- maker. In order to capture a realistic scenario of considering the geographical characteristics of the suppliers, we assume that the suppliers belong to two regions: the buyer’s region (domestic suppliers) and outside of the buyer’s region (foreign suppliers). Considering this realistic feature, the supply chain might face two types of disruption risk: first, local disruption risks which might uniquely occur inside each supplier such as equipment breakdowns, and second, regional disruption risks that might occur in the region of the suppliers located in the same geographical region such as natural hazards. We formulate the problem considering a risk-neutral decision- maker as a benchmark, and then a risk-averse model is presented. In the latter case, we apply two types of risk assessment tools introduced in the finance literature to analyze the decision maker’s behavior: value-at-risk (VaR) and conditional value-at-risk (CVaR). We show that developed models are non-convex programming, and therefore, we apply the particle swarm optimization (PSO) algorithm as the solution approach. We also compare the developed PSO algorithm with the Genetic algorithm (GA) and the commercial GAMS solver to verify the efficiency of the solution method. The computational experiments indicate the impact of the decision maker’s attitude on the supplier selection and the order quantity.
Keywords: Supplier selection | Disruption risks | Order allocation | Conditional value-at-risk | Meta-heuristic algorithms
مقاله انگلیسی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 4666 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 4666 :::::::: افراد آنلاین: 74