مرجع کامل طرح های گرافیکی و پروژه های دانشجویی
مقاله های دانشجویی و دانش آموزی ، پاورپوینت و اسلاید ، تحقیق ، فایلهای گرافیکی( هر آنچه درباره پروژه های و تحقیقات خود می خواهید فقط در قسمت جستجو مطلب مورد نظر خود را وارد کنید )مرجع کامل طرح های گرافیکی و پروژه های دانشجویی
مقاله های دانشجویی و دانش آموزی ، پاورپوینت و اسلاید ، تحقیق ، فایلهای گرافیکی( هر آنچه درباره پروژه های و تحقیقات خود می خواهید فقط در قسمت جستجو مطلب مورد نظر خود را وارد کنید )دانلود فایل مقاله درمورد بهینه‌سازی و معرفی انواع مختلف روش‌های آن
| دسته بندی | اقتصاد |
| فرمت فایل | doc |
| حجم فایل | 35 کیلو بایت |
| تعداد صفحات فایل | 29 |
*مقاله درمورد بهینه‌سازی و معرفی انواع مختلف روش‌های آن*
بهینه‌سازی و معرفی انواع مختلف روش‌های آن
چکیده
بهینه‌سازی یک فعالیت مهم و تعیین‌کننده در طراحی ساختاری است. طراحان زمانی قادر خواهند بود طرح‌های بهتری تولید کنند که بتوانند با روش‌های بهینه‌سازی در صرف زمان و هزینه طراحی صرفه‌جویی نمایند. بسیاری از مسائل بهینه‌سازی در مهندسی، طبیعتاً پیچیده‌تر و مشکل‌تر از آن هستند که با روش‌های مرسوم بهینه‌سازی نظیر روش برنامه‌ریزی ریاضی و نظایر آن قابل حل باشند. بهینه‌سازی ترکیبی (Combinational Optimization)، جستجو برای یافتن نقطه بهینه توابع با متغیرهای گسسته (Discrete Variables) می‌باشد. امروزه بسیاری از مسائل بهینه‌سازی ترکیبی که اغلب از جمله مسائل با درجه غیر چندجمله‌ای (NP-Hard) هستند، به صورت تقریبی با کامپیوترهای موجود قابل حل می‌باشند. از جمله راه‌حل‌های موجود در برخورد با این گونه مسائل، استفاده از الگوریتم‌های تقریبی یا ابتکاری است. این الگوریتم‌ها تضمینی نمی‌دهند که جواب به دست آمده بهینه باشد و تنها با صرف زمان بسیار می‌توان جواب نسبتاً دقیقی به دست آورد و در حقیقت بسته به زمان صرف شده، دقت جواب تغییر می‌کند.
1- مقدمه
هدف از بهینه‌سازی یافتن بهترین جواب قابل قبول، با توجه به محدودیت‌ها و نیازهای مسأله است. برای یک مسأله، ممکن است جواب‌های مختلفی موجود باشد که برای مقایسه آنها و انتخاب جواب بهینه، تابعی به نام تابع هدف تعریف می‌شود. انتخاب این تابع به طبیعت مسأله وابسته است. به عنوان مثال، زمان سفر یا هزینه از جمله اهداف رایج بهینه‌سازی شبکه‌های حمل و نقل می‌باشد. به هر حال، انتخاب تابع هدف مناسب یکی از مهمترین گام‌های بهینه‌سازی است. گاهی در بهینه‌سازی چند هدف به طور همزمان مد نظر قرار می‌گیرد؛ این گونه مسائل بهینه‌سازی را که دربرگیرنده چند تابع هدف هستند، مسائل چند هدفی می‌نامند. ساده‌ترین راه در برخورد با این گونه مسائل، تشکیل یک تابع هدف جدید به صورت ترکیب خطی توابع هدف اصلی است که در این ترکیب میزان اثرگذاری هر تابع با وزن اختصاص یافته به آن مشخص می‌شود. هر مسأله بهینه‌سازی دارای تعدادی متغیر مستقل است که آنها را متغیرهای طراحی می‌نامند که با بردار n بعدی x نشان داده می‌شوند.
هدف از بهینه‌سازی تعیین متغیرهای طراحی است، به گونه‌ای که تابع هدف کمینه یا بیشینه شود.
مسائل مختلف بهینه‌سازی به دو دسته زیر تقسیم می‌شود:
الف) مسائل بهینه‌سازی بی‌محدودیت: در این مسائل هدف، بیشینه یا کمینه کردن تابع هدف بدون هر گونه محدودیتی بر روی متغیرهای طراحی می‌باشد.
ب) مسائل بهینه‌سازی با محدودیت: بهینه‌سازی در اغلب مسائل کاربردی، با توجه به محدودیت‌هایی صورت می‌گیرد؛ محدودیت‌هایی که در زمینه رفتار و عملکرد یک سیستم می‌باشد و محدودیت‌های رفتاری و محدودیت‌هایی که در فیزیک و هندسه مسأله وجود دارد، محدودیت‌های هندسی یا جانبی نامیده می‌شوند.
معادلات معرف محدودیت‌ها ممکن است به صورت مساوی یا نامساوی باشند که در هر مورد، روش بهینه‌سازی متفاوت می‌باشد. به هر حال محدودیت‌ها، ناحیه قابل قبول در طراحی را معین می‌کنند.
به طور کلی مسائل بهینه‌سازی با محدودیت را می‌توان به صورت زیر نشان داد:
Minimize or Maximize : F(X) (1-1 )
Subject to : I = 1,2,3,…,p
j = 1,2,3,…,q
k = 1,2,3,…,n
که در آن X={ بردار طراحی و رابطه‌های (1-1) به ترتیب محدودیت‌های نامساوی، مساوی و محدوده قابل قبول برای متغیرهای طراحی می‌باشند.
1-1- بررسی روش‌های جستجو و بهینه‌سازی
پیشرفت کامپیوتر در طی پنجاه سال گذشته باعث توسعه روش‌های بهینه‌سازی شده، به طوری که دستورهای متعددی در طی این دوره تدوین شده است. در این بخش، مروری بر روش‌های مختلف بهینه‌سازی ارائه می‌شود.
شکل 1-1 روش‌های بهینه‌سازی را در چهار دسته وسیع دسته‌بندی می‌کند. در ادامه بحث، هر دسته از این روش‌ها مورد بررسی قرار می‌گیرند.
شکل 1 ـ 1: طبقه‌بندی انواع روش‌های بهینه‌سازی
1-1-1- روش‌های شمارشی
در روش‌های شمارشی (Enumerative Method)، در هر تکرار فقط یک نقطه متعلق به فضای دامنه تابع هدف بررسی می‌شود. این روش‌ها برای پیاده‌سازی، ساده‌تر از روش‌های دیگر می‌باشند؛ اما به محاسبات قابل توجهی نیاز دارند. در این روش‌ها سازوکاری برای کاستن دامنه جستجو وجود ندارد و دامنه فضای جستجو شده با این روش خیلی بزرگ است. برنامه‌ریزی پویا (Dynamic Programming) مثال خوبی از روش‌های شمارشی می‌باشد. این روش کاملاً غیرهوشمند است و به همین دلیل امروزه بندرت به تنهایی مورد استفاده قرار می‌گیرد.