فروشگاهتو بساز و در منزل درآمد ثابت و دائمی داشته باش نوروز 1396 بر همه ایرانیان مبارک فروشگاه اینترنتی خود را بطور رایگان از ما تحویل بگیرید تخفیف ویژه و دائمی

اطلاعیه فروشگاه

فروشگاه تخصصی دانشجویی پارس بیش از هزاران تحقیق دانشجویی مانند فایل های word و power point / قطعه کد زبانهای برنامه نویسی و ویدئو آموزشی را در خود جای داده است و آماده ارائه خدمات به دانشجویان در تمام رشته ها میباشد....... توجه : هنگام خرید روی دکمه تکمیل خرید در صفحه بانک کلیک کنید تا پرداخت شما تکمیل شود مراحل پرداخت را تا زمان دریافت کدپیگیری سفارش ادامه دهید ؛ در صورتی که نتوانستید پرداخت الکترونیکی را انجام دهید چند دقیقه صبر کنید و مجددا اقدام کنید و یا از طریق مرورگر دیگری وارد سایت شوید و یا بانک عامل را تغییر دهید

پروژه طراحی مسئله برنامه ریزی برای مسیر هدف در ربات متحرک به کمک الگوریتم ژنتیک

پروژه طراحی مسئله برنامه ریزی برای مسیر هدف در ربات متحرک به کمک الگوریتم ژنتیک

فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 60 صفحه

 

 

 

 

 

 

 

 

 چکیده

این تحقیق الگوریتمی جدید برای مسئله برنامه ریزی مسیرکلی به یک هدف ، برای ربات متحرک را با استفاده از الگوریتم ژنتیک ارائه می دهد .الگوریتم ژنتیک برای یافتن مسیر بهینه برای ربات متحرک جهت حرکت در محیط استاتیک که توسط نقشه ای با گره ها و لینک ها بیان شده است ،بکار گرفته شده است.موقعیت هدف و موانع برای یافتن یک مسیر بهینه در محیط دو بعدی داده شده است .هر نقطه اتصال در شبکه ژنی است که با استفاده از کد باینری ارائه شده است.تعداد ژن ها در یک کروموزوم تابعی از تعداد موانع در نقشه (نمودار)می باشد.

بنابراین از یک کروموزوم با طول ثابت استفاده کردیم.مسیر ربات ایجاد شده ، در مفهوم کوتاهترین مسیر ،بهینه است .ربات دارای محل آغاز و محل هدف تحت فرضیه ای است که ربات از هر محل فقط یکبار می گذرد یا اصلا نمی گذرد.نتایج بدست آمده در شبیه سازی ؛قدرت الگوریتم پیشنهادی را تایید می نماید.

 مقدمه

مسئله طراحی مسیر ربات متحرک را می توان بصورت ذیل بیان کرد:

داده های مسئله (محل شروع،محل هدف، نقشه اي دو بعدی مسیرهاكه شامل موانع ساكن می باشد).هدف بدست آوردن یک مسير بدون تصادم بین دو نقطه خاص در ایفای معیار بهینه سازی با در نظر گرفتن محدودیت ها (به احتمال زیاد:کوتاهترین مسیر)می باشد. مسئله طراحی مسیر از نظر محاسباتی بسیار پر هزینه است.

با اینکه حجم زیادی از تحقیقات برای حل بیشتر این مسائل انجام شده است،با این وجود،روش های معمول ،غیر قابل انعطاف می باشند.

  1. اهداف مختلف بهينه سازي و تغييرات اهداف
  2. عدم قطعیت ها در محیط ها
  3. محدوديت هاي متفاوت براي منابع محاسباتي

مرور و بازنگری روش های موجود برای حل مسئله طراحی مسیر ،در [1] ارائه شده است . روش هاي زيادي براي ايجاد يك مسير بهينه از قبيل برنامه ريزي ديناميك و روش هاي تبدیل مسافت گزارش شده است .

در روش برنامه ريزي ديناميك اگر نقطه ي شروعSP و نقطه ي هدف GP باشد ، نقطه ي زیر هدف IP است.و روش توليد مسیر ،نحوه تعیین توالی زیر اهداف است که زیر اهداف خود از مجموعه IP (I=1,2,3,…) انتخاب می شوند.ما بايد تمام مسیرهای ممکن را بررسی کرده و مسیر با کمترین  مقدار هزینه را به عنوان مسیر بهینه انتخاب نمائیم.توان محاسباتی بسیار فراوانی بویژه در محیط های دارای زیر اهداف فراوان مورد نیاز است . در روش تبدیل مسافت ،کارطراحی مسیر ،محیطی را با شبکه یکنواخت می پوشاند و فواصل را از طریق فضای خالی ،از سلول هدف،منتشر می کند.قسمت پیشین موج مسافت ،حول موانع و در نهایت از طریق تمامی فضاهای آزاد در محیط جریان می یابد.برای هر نقطه شروع در محیط نمایانگر محل اولیه ربات متحرک ،کوتاهترین مسیر به مقصد،از طریق رفتن به قسمت پائین و از طریق شیب دارترین مسیر نزولی رسم شده است.با این وجود به هنگام وجود دو سلول یا بیشتر جهت گزینش با همان حداقل تبدیل فاصله ابهام مسیرهای بهینه وجود دارد. دو روش مذکور ملزم توان محاسباتی بسیار بالا در محیطی است که دارای تعداد زیاد اهداف فرعی (زیر اهداف)و موانع است.

محققان روش های فراوان را برای حل مسائل طراحی مسیر ربات های متحرک با وجود موانع ایستا و متحرک بر مبنای soft computing ،بیان کرده اند. soft computing متشکل از منطق فازی،شبکه های عصبی و محاسبات تکاملی است (الگوریتم های ژنتیک و تکاملی GA & EA).تاکنون تلاش های زیادی در استفاده از منطق فازی برای طراحی و برنامه ریزی حرکت ربات متحرک وجود داشته است .اخیرا استفاده از محاسبات تکاملی رواج فراوانی پیدا کرده و در واقع روشی است که به منظور بکارگیری در موقعیت هایی که دانش اولیه راجع حل مسئله وجود نداشته و یا اطلاعات محدود می باشد،قابلیت استفاده به گونه ای موثرتر،عمومی تر و راحت تر را داراست.

الگوریتم های ژنتیکی و تکامکلی نیازمند اطلاعات اشتقاقی یا برآوردهای فرمال اولیه از راه حل نیستند و از آنجائیکه طبیعتا تصادفی می باشند دارای قابلیت جستجوی کل فضای جواب با احتمال بیشتر پیدا کردن بهینه عمومی می باشند.

می توان تحقیق قبلی راجع طراحی مسیر را به صورت یکی از دو روش مقابل طبقه بندی کرد: مبتنی بر مدل و مبتنی بر سنسور .

در حالت مبتنی بر مدل ،مدل های منطقی از موانع شناخته شده ،برای تولید تصادم بدون مسیر بکار گرفته می شوند.در حالیکه در روش مبتنی بر سنسور ، کشف و اجتناب از موانع ناشناخته است.در این مقاله الگوریتمی جدید جهت بدست آوردن مسیر بهینه بر مبنای مدل پیشنهاد شده است.

 

 

ادامه مطالب مقاله بصورت ذیل مرتب شده اند :

در بخش 2 ،مقدمه ای مختصر راجع الگوریتم ژنتیک ارائه شده است .در بخش 3 ،فرمول سازی مسئله مورد بررسی واقع شده،در بخش 4 الگوریتم پیشنهادی ، معرفی و در بخش 5 نتایج شبیه سازی نشان داده شده است.

 

 

  1. 1.مسیریابی

 

مسئله مسیریابی ربات در چند حالت قابل بررسی است :

در یک مفهوم می توان مسیریابی روبات را در قالب تعقیب خط (عموما مسیری از پیش تعیین شده با رنگ متفاوت از زمینه ) معرفی نمود.روبات هایی با این کاربرد تحت عنوان مسیریاب شناخته می شوند . یکی از کاربرد های عمده این ربات ، حمل و نقل وسایل و کالاهای مختلف در کارخانجات ، بیمارستان ها ، فروشگاه ها ، کتابخانه ها و ... میباشد .

ربات تعقیب خط تا حدی قادر به انجام وظیفه کتاب داری کتابخانه ها می باشد . به این صورت که بعد از دادن کد کتاب ، ربات با دنبال کردن مسیری که کد آن را تعیین میکند ، به محلی که کتاب در آن قرار گرفته می رود و کتاب را برداشته و به نزد ما می آورد .مثال دیگر این نوع ربات در بیمارستان های پیشرفته است ، کف بیمارستان های پیشرفته خط کشی هایی به رنگ های مختلف به منظور هدایت ربات های مسیریاب به محل های مختلف وجود دارد . (مثلا رنگ قرمز به اتاق جراحی یا آبی به اتاق زایمان.) بیمارانی که توانایی حرکت کردن و جا به جا شدن را ندارند و باید از ویلچر استفاده کنند ، این ویلچر نقش ربات تعقیب خط را دارد ، و بیمار را از روی مسیر مشخص به محل مطلوب می برد .

با توجه به وجود موانع (استاتیک و دینامیک) در محیط ،مسیریابی روبات در مفهومی کاربردی تر ،پیمودن مسیر مبدا تا مقصد بدون برخورد با موانع می باشد.مسلما با وجود تعداد زیاد موانع ،تعداد مسیرهای قابل عبور روبات بسیار زیاد خواهد بود و یقینا انتخاب کوتاه ترین مسیر توسط روبات برای حرکت از مبدا به مقصد ،دارای ارزش اجرایی بالایی خواهد بود.در این مقاله چنین مسئله ای مورد بررسی واقع شده است.نقاط مبدا و مقصد و نیز محل موانع به عنوان ورودی داده شده است ،نیز می دانیم موانع ایستا می باشند (در حالت وجود موانع پویا در عین نزدیکی بیشتر به شرایط واقعی ،روش های مورد استفاده بسیار پیچیده خواهند بود)و مسئله در حالت دو بعدی بررسی می شود (روبات بر روی صفحه حرکت می نماید). برای این منظور الگوریتم های مسیریابی با هدف انتخاب کوتاهترین مسیر قابل استفاده می باشند ،الگوریتم هایی که به منظور مسیریابی در شبکه ها قابلیت استفاده دارند.با این وجود در این بررسی از الگوریتم ژنتیک استفاده شده است . همچنین الگوریتم های ژنتیک و نیز دیگر روش های مشابه به منظور بهینه سازی مصرف انرژی روبات ،مسیر تغییر زاویه ازوی روبات ،زمان حرکت روبات و... قابل استفاده می باشند .      

 

 

  1. الگوریتم ژنتیک

 

 GA در سال 1975 توسط Holland بر پایه تقلیدی از تکامل طبیعی یک جمعیت پایه ریزی شد به نحوی که کروموزوم ها به منظور خلق نسل جدید اجازه تولید مجدد داشته و جهت بقاء در نسل آینده به رقابت می پردازند.با گذشت زمان ،بر روی نسل ها ، fitness  بهبود می یابد و در نهایت بهترین راه حل قابل حصول است .اولین جمعیت p(0) به طور تصادفی با 0و1 کد می شود در هر نسل ،t، مناسبترین عناصر برای حضور در mating pool انتخاب می شوند و با سه عملگر پایه ای ژنتیک ؛ تولید مثل،ادغام و جهش ؛ جهت تولید نسل جدید تکامل می یابند .بر پایه بقاء بهترین هامی توان نتیجه گرفت کروموزوم های بدست آمده با استفاده از روشی منتخب بهترین کروموزوم ها قابل حصول می باشند.

 

از جمله مزایای GA که این روش را جهت بکارگیری آن در مورد انتخاب متغیر مناسب می نماید می توان به توانایی پیدا کردن بهینه عمومی  با سرعت بالا،امکان جستجو موازی چند نقطه و نیز فرار از بهینه های محلی اشاره نمود.

 

Procedure

GA

Begin

t=0

initialize  p(t)

evaluate  p(t)

while not satisfy stopping rule do

begin

t=t+1

select  p(t)  from   p(t-1)

alter(t)

evaluate   p(t)

end

end

 

چنانچه بیان شد عموما تکامل از یک نسل به نسل بعد ،شامل سه مرحله است :ارزیابی تناسب،گزینش و بازآفرینی.

ابتدا ،جمعیت کنونی با استفاده از تابع تکامل تناسب ارزیابی شده و سپس بر اساس مناسب بودنشان طبقه بندی می شوند و در واقع نسل جدید با هدف بهبود و ارتقاء تناسب بوجود می آید.

روش بکار بردن عملگرهای ،تولیدمثل؛جهش و ادغام توسط الگوریتم ژنتیک به شکل زیر است :

در آغاز ، باز آفرینی منتخب ،بر روی جمعیت کنونی بنحوی بکار گرفته می شود که رشته ،تعدادی کپی ،بر اساس مناسب بودن آنها تهیه می کند.این عمل منجر به تولید جمعیت میانی خواهد شد. سپس دوما ،الگوریتم ژنتیک والدین را از جمعیت کنونی با احتمال بیشتر در انتخاب کروموزوم های بهتر گزینش می نماید.این عمل همراه با کمیت تناسب و دسته بندی کروموزوم خواهد بود و نهایتا (سوما)،این الگوریتم فرزندان (رشته های جدید)را از والدین منتخب با استفاده از اپراتورهای ادغام یا جهش بازآفرینی می نماید.اساسا ادغام،شامل تبادل تصادفی بیت هابین دو رشته جمعیت میانی می باشد.در نهایت عملگر جهش ،به طور تصادفی تعدادی از بیت های بین رشته های جدید را تعویض می نماید.این الگوریتم زمانی پایان می یابد که راه حل قابل قبول پیدا شودویا معیار همگرایی ایفا شود و یا وقتی که به تعداد محدود و از پیش تعیین شده تکرار دست یابیم.مشخصه های اصلی الگوریتم های ژنتیک این است که آنها می توانند فضای جستجو را به طور برابر جستجو کنند و نیازی به بهینه سازی تابع برای تمایز گذاشتن یا هرگونه ویژگی یکنواخت ندارند.دقت راه حل اکتسابی به تعداد کد مورد استفاده برای کدگذاری متغیر خاص(طول کروموزوم)بستگی دارد.


اشتراک بگذارید:


پرداخت اینترنتی - دانلود سریع - اطمینان از خرید

پرداخت و دانلود

مبلغ قابل پرداخت 5,505 تومان
(شامل 10% تخفیف)
مبلغ بدون تخفیف: 6,117 تومان
عملیات پرداخت با همکاری بانک انجام می شود

درصورتیکه برای خرید اینترنتی نیاز به راهنمایی دارید اینجا کلیک کنید


فایل هایی که پس از پرداخت می توانید دانلود کنید

نام فایلحجم فایل
pro-robat-motaharek_644639_2383.zip282.3k





تحقیق درباره بررسی تبليغات و رسانه ها در عصر اينترنت

تحقیق درباره بررسی تبليغات و رسانه ها در عصر اينترنت فرمت فایل : word ( قابل ویرایش) تعداد صفحات : 8 صفحه                   بخشی از متن : مصاحبه با فيليپ كاتلر اينترنت چگونه فعاليت هاي بازاريابي سنتي را تغيير مي دهد و منافع و تهديدات استفاده از اينترنت در استراتژي بازاريابي چيست ؟ بازاريابي الكترونيكي با روش هاي متفاوتي بازاريابي سنتي را تغيير مي دهد. در بازاريابي الكترونيكي , شركت مي تواند اط ...

توضیحات بیشتر - دانلود 1,830 تومان 1,647 تومان 10% تخفیف

تحقیق جامع درباره بررسی کامپیوترهای کوانتمی و داده های کوانتمی

تحقیق جامع درباره بررسی کامپیوترهای کوانتمی و داده های کوانتمی فرمت فایل : word ( قابل ویرایش) تعداد صفحات : 70 صفحه                   چكيده       طي پنجاه سال گذشته اجزاي داخلي كامپيوترها به طور متوسط هر دو سال يكبار دو برابر كوچكتر شده‌اند و اين در حالي است كه به موازات كوچكي اندازه ، از نظر سرعت ، دو برابر شده‌اند . مدارهاي امروزي از ترانزيستورها و سيمهايي درست شده‌اند ...

توضیحات بیشتر - دانلود 4,989 تومان 4,490 تومان 10% تخفیف

تحقیق درباره سیستم پشتیبان تصمیم گیری در جذب فناوری اطلاعات

تحقیق درباره سیستم پشتیبان تصمیم گیری در جذب فناوری اطلاعات فرمت فایل : word ( قابل ویرایش) تعداد صفحات : 18 صفحه                   چکیده : سازمانهای پویا و متحولی که در زمینه تکنولوژی رایانه پیشرفت کرده اند، مجموعه بالقوه ای از برنامه های کاربردی   DSS را ایجاد کرده اند.برای برنامه ریزی استراتژیک سازمان یا نقشه راه ، درک درستی از برنامه های کاربردی DSS  حائز اهمیت است.این تحقیق می کوشد تا تعر ...

توضیحات بیشتر - دانلود 3,257 تومان 2,931 تومان 10% تخفیف

تحقیق درباره بررسی آسیب شناسی جنگ نرم ایران در فضای سایبر و رسانه‏ ای

تحقیق درباره بررسی آسیب شناسی جنگ نرم ایران در فضای سایبر و رسانه‏ ای فرمت فایل : word ( قابل ویرایش) تعداد صفحات : 38 صفحه                 مقدمه : فضای مجازی, مقالات جنگ نرم و عملیات روانینظر شما چیست؟ پرینتجنگ نرم علیه ایران واقعیتی است که همه صاحب نظران به آن اذعان دارند. اما ابزارهای این جنگ نرم چیست؟ نقش رسانه های ایرانی در این تقابل آشکار چیست؟ شبکه های خارجی فارسی زبان چه نقشی در این فرایند ایفا کرده اند؟ رسانه ملی ا ...

توضیحات بیشتر - دانلود 3,869 تومان 3,482 تومان 10% تخفیف

دسته بندی محصولات فروشگاه

نظرسنجی

آیا از سایت و محصولات ما راضی هستید
در کدام یک از رشته های زیر نیاز به فایل پاورپوینت دارید
کدام نوع از فایل های زیر مورد نیاز شماست

تصویر ثابت

filesell filesell