دانلود مقاله تاثیر عوامل محیطی و وراثتی بر رشد

اختصاصی از کوشا فایل دانلود مقاله تاثیر عوامل محیطی و وراثتی بر رشد دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

شخصیت، مجموعه افکار، احساسات، رفتار اجتماعی و ویژگی‌های فیزیکی یک شخص می‌باشد. این شخصیت است که مشخص می‌کند شما چگونه به دیگران واکنش نشان می‌دهید. شخصیت، فقط بودن انسان را تعیین نمی‌کند، بلکه رفتار او را هم مشخص می‌کند.

  توانایی‌ها، عقاید، نگرش‌ها، انگیزش‌ها، هیجان‌ها و صفات شخصیتی در هر

فرد ترکیب ویژه‌ای دارد که او را از دیگران متمایز می‌سازد. در هم آمیختگی عوامل وراثتی و محیطی، در شکل دادن به شخصیت فرد از بدو تولد وجود دارد. در نتیجه، میان صفات به ارث برده کودک و محیطی که در آن بزرگ می‌شود، نوعی همبستگی ذاتی وجود دارد.

  در شکل‌گیری شخصیت دو عامل کلی نقش دارد: عامل زیستی و عامل اجتماعی.

عامل زیستی

  عوامل زیستی، معمولا به ارث می‌رسند و از همان ابتدا در فرد وجود دارند.

عوامل زیستی شخصیت که معمولا تحت عنوان "مزاج" به کار می‌روند، آن‌هایی هستند که به ارث ‌رسیده و مهم‌ترین این عوامل عبارتند از:

جنس، سن، عوامل عصبی – غددی.

طرح بهینه سازه ها با روش های وراثتی و شبیه سازی باز پخت فلزات

اختصاصی از کوشا فایل طرح بهینه سازه ها با روش های وراثتی و شبیه سازی باز پخت فلزات دانلود با لینک مستقیم و پرسرعت .

• پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی عمران با عنوان: طرح بهینه سازه ها با روش های وراثتی و شبیه سازی باز پخت فلزات 

• دانشگاه شهید باهنر کرمان 

• استاد راهنما: دکتر عیسی سلاجقه 

• پژوهشگر: امید شیخ الاسلام 

• سال انتشار: تیر 1377 

• فرمت فایل: PDF و شامل 237 صفحه

چکیــــده:

در این پژوهش برای حل مسائل بهینه سازی، الگوریتم وراثتی (Genetic Algoritm - GA) و دو شیوه ترکیب این روش با شبیه سازی باز پخت فلزات (Sinulated Annealing - SA) به کار گرفته شده است. الگوریتم جستجوی تصادفی حاصل از ترکیب ایندو، الگوریتم وراثتی - بازپخت فلزات نامیده شده است. دلیل انجام چنین حرکتی، بهره گیری از بهترین ویژگی‌های هر روش و چیرگی بر ناتوانی‌های هر یک از این شیوه‌ها است. در نخستین روش ترکیب (SA-GA) ، به منظور اجرای مناسب‌تر شبیه سازی بازپخت فلزات، الگوریتم وراثتی در ساختار آن به کار رفته است. روشن است که در این صورت مبنای الگوریتم، شبیه سازی بازپخت فلزات موازی (Parallel Processing Using SA) است و الگوریتم وراثتی برای بهبود فرایند بکار می‌رود.

دومین روش ترکیب (GA-SA) که شیوه جدیدی برای حل مسائل بهینه سازی سازه‌ها است، بهینه سازی را بر اساس الگوریتم وراثتی انجام می‌دهد، ولی احتمال انجام عملگرهای وراثتی (پیوند و جهش) با در نظر گرفتن معیارهای پذیرش (Acceptance Criterion) شبیه سازی بازپخت فلزات (متروپولیس - Metropolis یا سیگموید - Sigmoid ) کنترل می‌گردد.

هدف اصلی این پژوهش، معرفی روش‌های ترکیب دو الگوریتم ذکر شده و مقایسه بین این شیوه‌ها است. این الگوریتم‌ها برای یافتن کمینه وزن سه خرپای مستوی 18، 25 و 47 عضوی و نیز تیر ورق I شکل دو دهانه ویژه‌ای مورد استفاده قرار گرفته است. برای بررسی و اطمینان از برنامه رایانه‌ای، پاسخ‌های بهینه بدست آمده با نتایج چند مقاله تحقیقاتی که به بهینه سازی خرپاهای 18 و 25 عضوی پرداخته‌اند، مورد مقایسه قرار گرفته است. این مقایسه‌ها سبب حصول اطمینان نسبت به عملکرد برنامه شده است.

در مجموع و بر اساس بررسی‌های انجام شده به منظور بهینه سازی خرپاها و تیرورق ها، الگوریتم وراثتی - بازپخت فلزات (GA-SA) پیشنهاد شده است. با بکارگیری این شیوه، وزن بهینه کوچکتری نسبت به روش GA و یا بسیار نزدیک به آن و در نسل های زودهنگام‌تر از الگوریتم وراثتی بدست می‌آید. در ضمن روش بازپخت فلزات - وراثتی (SA-GA)، روش مناسبی برای بهینه سازی چنین سازه‌هایی نخواهد بود. این روش پاسخ بهینه بزرگتر و با گذشت تعداد نسل بیشتری نسبت به دو روش بهینه سازی دیگر نتیجه می‌دهد.

______________________________

** توجه: خواهشمندیم در صورت هرگونه مشکل در روند خرید و دریافت فایل از طریق بخش پشتیبانی در سایت مشکل خود را گزارش دهید. **

** توجه: در صورت مشکل در باز شدن فایل PDF ، نام فایل را به انگلیسی Rename کنید. **

** درخواست پایان نامه:

با ارسال عنوان پایان نامه درخواستی خود به ایمیل [e-mail] پس از قرار گرفتن پایان نامه در سایت به راحتی اقدام به خرید و دریافت پایان نامه مورد نظر خود نمایید. **