دانلود پروپوزال روش حل مدل های فازی غیرخطی با الگوریتم ازدحام پرندگان

این پروپوزال برای مقطع کارشناسی ارشد رشته مهندسی صنایع تهیه شده و سرفصل های استاندارد پروپوزال نویسی نیز در آن رعایت گردیده اند. در این نمونه پروپوزال آماده به بررسی روش حل مدل های فازی غیرخطی با استفاده از الگوریتم ازدحام پرندگان پرداخته شده است.

الگوریتم PSO برای اولین بار توسط ابرهارت و کندی معرفی شد. در دهه 90 میلادی، تلاش برای شبیه سازی حرکت گروهی پرندگان به صورت هماهنگ به عنوان بخشی از یک مطالعه جامعه شناختی که به بررسی تفکر “هوش جمعی” در اجتماعات زنده می پرداخت، ادامه داشت. در الگوریتم PSO، یک مجموعه از راه حل های تولید شده به صورت تصادفی (گروه اولیه پرندگان) در فضای طراحی به سمت یافتن حل بهینه حرکت می کنند. این حرکت براساس تعدادی از تکرارها (حرکات) صورت می گیرد که بر اساس اطلاعاتی از فضای طراحی است که توسط همه اعضای گروه پرندگان تطبیق داده و به اشتراک گذاشته می شود.

این پروپوزال در قالب فایل ورد (WORD) قابل ویرایش و PDF تهیه شده و در ادامه نیز تصویر مربوط به یکی از صفحات آن قرار داده شده است:

الگوریتم PSO از مفاهیمی الهام گرفته شده است که در حرکت گروهی پرندگان مشاهده می شود. در این الگوریتم، هر حل (یا همان پرندگان) در فضای طراحی حرکت می کند و سعی می کند تا مکانی را پیدا کند که بهینه ترین نتیجه را ارائه دهد. برای این منظور، هر پرنده اطلاعاتی درباره موقعیت خود و موقعیت بهینه کلی را که تاکنون دیده است، دریافت می کند و با استفاده از این اطلاعات، حرکت خود را به روزرسانی می کند.

یکی از ویژگی های مهم الگوریتم PSO این است که از مفهوم هوش جمعی الهام گرفته شده است. به جای اینکه هر پرنده به تنهایی سعی کند بهینه ترین موقعیت را پیدا کند، آنها با تبادل اطلاعات و همکاری با یکدیگر، به سرعت به نقطه بهینه نزدیک می شوند. این هماهنگی و همکاری میان پرندگان باعث می شود که الگوریتم PSO به سرعت به حل بهینه نزدیک شود و در نتیجه، از زمان کمتری برای رسیدن به راه حل استفاده کند.

یکی دیگر از ویژگی های الگوریتم PSO این است که برای تغییر مکان پرندگان از تابعی به نام “سرعت” استفاده می شود. این سرعت نشان دهنده نرخ تغییر موقعیت پرنده است و با توجه به شرایط فعلی و اطلاعات دریافتی، تنظیم می شود. این باعث می شود که حرکت پرندگان در فضای طراحی به طور هوشمندانه تری انجام شود و احتمال رسیدن به راه حل بهینه بیشتر گردد.

به طور کلی، الگوریتم PSO یک الگوریتم بهینه سازی است که از مفاهیمی که در حرکت گروهی پرندگان مشاهده می شود الهام گرفته است. با استفاده از این الگوریتم، می توان به طور موثر و سریع به راه حل های بهینه برای مسائل پیچیده تری در زمینه های مختلف رسید.