• شماره های پیشین

    • فهرست مقالات PSO

      • دسترسی آزاد مقاله

        1 - تخصیص بهینه درس‌پار به کمک الگوریتم بهینه‌سازی گروه ذرّات
        غلامعلی منتظر
        یاددهندگان معمولاً به طور ذهنی دریافتهاند که تدریس خوب دارای چه ویژگیهایی است و با توجه به تجربه و حوزهی دانش خود درسپارهایی ایجاد کرده و در وب قرار میدهند. به همین دلیل بسیاری از یادگیرندگان نمیتوانند درسپارهای متناسب با نیازهای خود را پیدا کنند. به همین جهت بسی چکیده کامل
        یاددهندگان معمولاً به طور ذهنی دریافتهاند که تدریس خوب دارای چه ویژگیهایی است و با توجه به تجربه و حوزهی دانش خود درسپارهایی ایجاد کرده و در وب قرار میدهند. به همین دلیل بسیاری از یادگیرندگان نمیتوانند درسپارهای متناسب با نیازهای خود را پیدا کنند. به همین جهت بسیاری از پژوهشگران، تحقیقات خود را بر سامانههای یادگیری شخصی شده معطوف داشته‌اند که یکی از روش‌های شخصی‌سازی در محیط یادگیری الکترونیکی، تعیین توالی مناسب درس‌پارهاست. در این مقاله به بهینه‌سازی توالی درس‌پارها با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی گروه ذرّات پرداخته شده است. معیارهای استفاده شده برای انجام این کار سبک یادگیری و توانایی یادگیرندگان بوده که به ترتیب با استفاده از پرسشنامه‌ی فلدر و سولومان و نظریه‌ی پرسش و پاسخ شناسایی شده است. به منظور ارزیابی روش پیشنهادی، سامانه‌ی طراحی شده در محیط آموزشی وب‌بنیاد در حالت‌های مختلف مورد استفاده قرار گرفته و نتایج حاصل از «موفقیت تحصیلی»، «رضایت تحصیلی» و «زمان حضور در محیط» یادگیرندگان مورد بررسی و تحلیل قرار گرفته است که نتایج، کارامدی چشمگیر سامانه‌ی پیشنهادی را نشان می‌دهد. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        2 - استفاده از روش تركيبي PSO – GA جهت جايابي بهينة خازن در سیستم‌های توزيع
        محمدهادی  ورهرام امیر  محمدی
        در اين مقاله ، ما يك الگوريتم جديد پيشنهاد كرده‌ايم كه PSO و ژنتيك را به طريقي با هم تركيب می‌کند بگونه‌اي كه الگوريتم جديد مؤثرتر و كارآمدتر می‌شود. اين بدان معناست که سرعت رسيدن به پاسخ به طور قابل ملاحظه‌اي افزايش مي‌يابد و در عين حال دقّت پاسخ نيز به مراتب بالاتر چکیده کامل
        در اين مقاله ، ما يك الگوريتم جديد پيشنهاد كرده‌ايم كه PSO و ژنتيك را به طريقي با هم تركيب می‌کند بگونه‌اي كه الگوريتم جديد مؤثرتر و كارآمدتر می‌شود. اين بدان معناست که سرعت رسيدن به پاسخ به طور قابل ملاحظه‌اي افزايش مي‌يابد و در عين حال دقّت پاسخ نيز به مراتب بالاتر است. خاصيت الگوريتم بهينه‌سازي تجمّع اين است که به سرعت همگرا مي‌شود ، اما در نزديكي‌هاي نقطة بهينه فرآيند جستجو به شدّت كند مي‌شود . از طرفی می‌دانیم که الگوريتم ژنتيك نيز به شرايط اوليه به شدت حساس است. در حقيقت طبيعت تصادفي عملگرهاي ژنتيك ، الگوريتم را به جمعیّت اوليّه حساس مي‌کند. اين وابستگي به شرايط اوليه به گونه‌اي است كه اگر جمعیّت اوليه خوب انتخاب نشود ، الگوريتم ممكن است همگرا نشود. در اين مقاله با استفاده از اين الگوريتم تركيبي GA- PSO، مكان و اندازة بهينة خازن در يك سيستم توزيع نمونه بدست آمده است . همچنين جايابي بهينة خازن با الگوريتم هاي PSO و GA بطور جداگانه بدست و نتايج با هم مقايسه شده‌اند .نتايج نشان می‌دهند که الگوريتم جديد مي‌تواند سريع‌تر به پاسخ برسد و به جمعیّت اوليه وابسته نيست و پاسخ‌هاي دقيق‌تري را پيدا می‌کند. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        3 - تشخیص نفوذ و ناهنجاری¬ها با استفاده از داده کاوی و انتخاب ویژگیها بوسیله الگوریتم PSO
        فریدون  رضائی محمدعلی افشار کاظمی محمد علی کرامتی
        امروزه با توجه به پیشرفت فناوری و توسعه استفاده از اینترنت در کسب و کارها و تغییر نوع کسب و کارها از حالت فیزیکی به مجازی و اینترنت، باعث شده است که نوع حملات و ناهنجاری های مرتبط نیز از حالت فیزیکی به حالت مجازی تغییر کند. یعنی بجای دستبرد به یک فروشگاه یا مغازه، افراد چکیده کامل
        امروزه با توجه به پیشرفت فناوری و توسعه استفاده از اینترنت در کسب و کارها و تغییر نوع کسب و کارها از حالت فیزیکی به مجازی و اینترنت، باعث شده است که نوع حملات و ناهنجاری های مرتبط نیز از حالت فیزیکی به حالت مجازی تغییر کند. یعنی بجای دستبرد به یک فروشگاه یا مغازه، افراد با استفاده از حملات سایبری به سایت ها و فروشگاه های مجازی نفوذ کرده و در آنها اخلال ایجاد می کند. آشکارسازی حملات و ناهنجاریها یکی از چالشهای جدید در مسیر پیشبرد تکنولوژی تجارت الکترونیک می باشد. تشخیص ناهنجاری های یک شبکه و فرآیند شناسایی فعالیتهای مخرب در کسب و کارهای تجارت الکترونیک با تجزیه و تحلیل رفتار ترافیک شبکه امکانپذیر است. سیستمهای داده کاوی بطور گسترده ای در سیستمهای تشخیص نفوذ (IDS) برای تشخیص ناهنجاری ها استفاده می شود. کاهش ابعاد ویژگیها نقش بسیار مهمی در تشخیص نفوذ ایفا می کند، زیرا تشخیص ناهنجاری ها از ویژگیهای ترافیک شبکه با ابعاد بالا فرآیندی زمان بری است. انتخاب ویژگیهای درست و مناسب بر سرعت تجزیه و تحلیل و کار پیشنهادی تاثیر می-گذارد و می تواند سرعت تشخیص را بهبود بخشد. در این مقاله با استفاده از الگوریتم های داده کاوی مانند J48 و PSO توانستیم میزان دقت تشخیص ناهنجاری ها و حملات به میزان قابل توجه ای بهبود ببخشیم. پرونده مقاله
      • دسترسی آزاد مقاله

        4 - تشخیص نفوذ و ناهنجاری ها با استفاده از داده کاوی و انتخاب ویژگی ها بوسیله الگوریتم PSO
        فریدون  رضائی محمدعلی افشار کاظمی محمد علی کرامتی
        امروزه با توجه به پیشرفت فناوری و توسعه استفاده از اینترنت در کسب و کارها و تغییر نوع کسب و کارها از حالت فیزیکی به مجازی و اینترنت، باعث شده است که نوع حملات و ناهنجاری‌های مرتبط نیز از حالت فیزیکی به حالت مجازی تغییر کند. یعنی بجای دستبرد به یک فروشگاه یا مغازه، افراد چکیده کامل
        امروزه با توجه به پیشرفت فناوری و توسعه استفاده از اینترنت در کسب و کارها و تغییر نوع کسب و کارها از حالت فیزیکی به مجازی و اینترنت، باعث شده است که نوع حملات و ناهنجاری‌های مرتبط نیز از حالت فیزیکی به حالت مجازی تغییر کند. یعنی بجای دستبرد به یک فروشگاه یا مغازه، افراد با استفاده از حملات سایبری به سایت‌ها و فروشگاه‌های مجازی نفوذ کرده و در آنها اخلال ایجاد می‌کنند. آشکارسازی حملات و ناهنجاری‌ها یکی از چالش‌های جدید در مسیر پیشبرد تکنولوژی تجارت الکترونیک می‌باشد. تشخیص ناهنجاری‌های یک شبکه و فرآیند شناسایی فعالیت‌های مخرب در کسب و کارهای تجارت الکترونیک با تجزیه و تحلیل رفتار ترافیک شبکه امکان‌پذیر است. سیستم‌های داده‌کاوی بطور گسترده‌ای در سیستمهای تشخیص نفوذ (IDS) برای تشخیص ناهنجاری‌ها استفاده می‌شوند. کاهش ابعاد ویژگی‌ها نقش بسیار مهمی در تشخیص نفوذ ایفا می‌کند، زیرا تشخیص ناهنجاری‌ها از ویژگی‌های ترافیک شبکه با ابعاد بالا فرآیندی زمان‌بری است. انتخاب ویژگی‌های درست و مناسب بر سرعت تجزیه و تحلیل و کار پیشنهادی تاثیر می‌گذارد و می‌تواند سرعت تشخیص را بهبود بخشد. در این مقاله با استفاده از الگوریتم‌های داده‌کاوی مانند بیزین، پرسپترون چندلایه، CFS، Best First، J48 و PSO، میزان دقت تشخیص ناهنجاری‌ها و حملات به 0.996 و میزان خطای آن 0.004 رسانده شده است. پرونده مقاله