دانلود فوری الگوریتم گرگ خاکستری GWO به همراه فایل تست با لینک مستقیم

دانلود فوری الگوریتم گرگ خاکستری GWO به همراه فایل تست با لینک مستقیم 

کدهای متلب, الگوریتم, گرگ خاکستری, بهینه سازی, Grey Wolf Optimization, GWO الگوریتم گرگ خاکستری GWO به همراه فایل تست برنامه نویسی ، سورس ، پروژه

دانلود فوری الگوریتم گرگ خاکستری GWO به همراه فایل تست از زیر موضوع برنامه نویسی ، سورس ، پروژه

دانلود کدهای متلب, الگوریتم, گرگ خاکستری, بهینه سازی, Grey Wolf Optimization, GWO برنامه نویسی ، سورس ، پروژه

الگوریتم گرگ خاکستری GWO به همراه فایل تست


الگوریتم گرگ خاکستری GWO یک الگوریتم متاهیورستیک است که از ساختار سلسله مراتبی hieratical و رفتار اجتماعی گرگ های خاکستری در هنگام شکار کردن الهام گرفته است. این الگوریتم مبتنی بر جمعیت بوده، فرآیند ساده ای دارد و به سادگی قابلیت تعمیم به مسائل با ابعاد بزرگ را دارد. گرگ های خاکستری به عنوان شکارچیان راس یا apex در نظر گرفته می شوند، که در بالای هرم زنجیره غذایی هستند. گرگهای خاکستری ترجیح می دهند در یک گروه (دسته) زندگی کنند، هر گروه به طور متوسط 5-12 عضو دارد. همه اعضای این گروه دارای سلسله مراتب تسلط اجتماعی بسیار دقیق هستند و وظایف خاصی دارند . متلب …

الگوریتم گرگ خاکستری GWO به همراه فایل تست


الگوریتم گرگ خاکستری GWO یک الگوریتم متاهیورستیک است که از ساختار سلسله مراتبی hieratical و رفتار اجتماعی گرگ های خاکستری در هنگام شکار کردن الهام گرفته است. این الگوریتم مبتنی بر جمعیت بوده، فرآیند ساده ای دارد و به سادگی قابلیت تعمیم به مسائل با ابعاد بزرگ را دارد. گرگ های خاکستری به عنوان شکارچیان راس یا apex در نظر گرفته می شوند، که در بالای هرم زنجیره غذایی هستند. گرگهای خاکستری ترجیح می دهند در یک گروه (دسته) زندگی کنند، هر گروه به طور متوسط 5-12 عضو دارد. همه اعضای این گروه دارای سلسله مراتب تسلط اجتماعی بسیار دقیق هستند و وظایف خاصی دارند . متلب …

کدهای متلب, الگوریتم, گرگ خاکستری, بهینه سازی, Grey Wolf Optimization, GWO برنامه نویسی ، سورس ، پروژه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

این سایت توسط reCAPTCHA و گوگل محافظت می‌شود حریم خصوصی و شرایط استفاده از خدمات اعمال.

The reCAPTCHA verification period has expired. Please reload the page.