دانلود کتاب سئو و الگوریتم های گوگل

توضیحات

گوگل برای بهینه‌سازی نتایج جستجو از الگوریتم‌های خاصی استفاده می‌کند که آشنایی با قوانین این الگوریتم‌ها برای هر شخصی که صاحب وب‌سایت است و یا می‌خواهد یک وب‌سایت داشته باشد ضروری محسوب می‌شود.

برای اینکه بتوانید وب‌سایت خود را در نتایج گوگل به رتبه مناسبی برسانید و از طرف گوگل جریمه نشوید لازم است بدانید که این الگویتم ها به چه علت به وجود آمده‌اند و نحوه امتیازدهی وجریمه آن‌ها برای وب‌سایت‌ها چگونه می‌باشد.

در این کتاب با موتور جستجوی گوگل و الگوریتم‌های گوگل پاندا، پنگوئن و مرغ مگس‌ خوار آشنا خواهید شد و نکاتی را در رابطه را بهینه‌ سازی سایت خودتان با توجه به قوانین این الگوریتم‌ها خواهید آموخت.

دانلود پاورپوینت الگوریتم و فلوچارت در قالب مثال

واژ الگوریتم از نام ابو جعفر محمد بن موسی الخوارزمی ریاضیدان ایرانی در قرن دوم هجری شمسی گرفته شده است.

این ریاضیدان برجسته ایرانی نگرش و اندیشیدن به راه حل مسئله به جای حل مسئله یا طرز انجام عمل به جای عمل

را مطرح نموده است که آنرا امروزه الگوریتم می نامند.

تعریف الگوریتم :

مجموعه دستورالعمل هایی که مراحل مختلف انجام کار را یا راه حل مسئله ای را به زبان دقیق و با جزئیات کافی بیان نمایند،

به نحوی که ترتیب توالی مراحل انجام آن و شرط خاتمه عملیات در آن کاملا روشن و مشخص باشد، الگوریتم نامیده میشود.

در این پاورپوینت به تعاریفی از الگوریتم و فلوچارت پرداخته میشه و سپس با مثالهای متفاوت شما رو با مبحث آشنا میکنه

روشی جدید برای الگوریتم زمانبندی CPU با گردش بنوبت ژنتیکی (فرمت فایل Word و پاورپوینت)تعداد صفحات 114

 محدوده کاری الگوریتم ژنتیک  بسیار وسیع می باشد و هر روز با پیشرفت روزافزون علوم و تکنولوژی استفاده از این روش در بهینه سازی و حل مسائل بسیار گسترش یافته است. الگوریتم ژنتیک   یکی از زیر مجموعه های محاسبات تکامل یافته می باشد که رابطه مستقیمی با مبحث هوش مصنوعی دارد در واقع الگوریتم ژنتیک  یکی از زیر مجموعه های هوش مصنوعی می باشد.  الگوریتم ژنتیک را می­توان یک روش جستجوی کلی نامید که از قوانین تکامل بیولوژیک طبیعی تقلید می­کند .الگوریتم ژنتیک برروی یکسری از جواب­های مساله به امید بدست آوردن جوابهای بهتر قانون بقای بهترین را اعمال می کند. درهر نسل به کمک فرآیند انتخابی متناسب با ارزش جواب­ها و تولید مثل جواب-های انتخاب شده به کمک عملگرهایی که از ژنتیک طبیعی تقلید شده­اند ,تقریب­های بهتری از جواب نهایی بدست می­آید. این فرایند باعث می­شود که نسلهای جدید با شرایط مساله سازگارتر باشد.

فهرست مطالب
مقدمه
فصل اول
چکیده
تاریخچه الگوریتم ژنتیک
اهداف
ساختار الگوریتم‏های ژنتیکی

عملگرهای الگوریتم ژنتیک
روند کلی الگوریتم‏های ژنتیکی
روند کلی بهینه سازی و حل مسائل در الگوریتم ژنتیک
شرط پایان الگوریتم
فصل دوم
توضیح الگوریتم ژنتیک در ۱۲ قدم
قدم اول : بدست آوردن تابع هدف (Cost Function) با n متغیر

قدم دوم : تعیین طول کروموزوم

قدم سوم : تولید جمعیت اولیه
قدم چهارم: تبدیل هر ژن از کروموزوم به اعدادی در بازه دامنه همان متغیر
قدم پنجم
قدم ششم :
قدم هفتم : تعیین تعداد کروموزوم شرکت کننده در عمل پیوند
قدم هشتم : انتخاب کروموزومهایی که در عمل پیوند شرکت می کنند
قدم نهم : پیوند (crossover)
قدم دهم : جهش (mutation)
قدم یازدهم : حفظ بهترین کروموزوم
قدم دوازدهم

فصل سوم
روش پژوهش
نتایج و بحث
نتیجه گیری و کارهای آینده
نتیجه گیری‌ کلی
قدر دانی

منابع

فرمت فایل Word ورد doc

تعداد صفحات :114

همراه با پاورپوینت برای ارائه و کنفرانس : تعداد صفحات 53 اسلاید 

الگوریتم های اولیه گراف

---

شبیه سازی و معرفی الگوریتم جدید 2016: Virus colony search

فایل زیر شبیه سازی یک الگوریتم بهینه سازی جدید به کلونی ویروس می باشد. مقاله برای الزویر در سال 2016 است. این برنامه بر روی سیستم های تست مختلف اجرا شده از جمله راستریگین، اسفیر و .... جواب گلوبال آن بسیار عالی بوده. در مقایسه با سایر روش های بهینه سازی بسیار قویتر عمل نموده. برای راحتی دانشجو علاوه بر خود الگوریتم شبیه سازی شده فایل پی دی اف مقاله هم در فایل ضمیمه قرار داده شده است. در عکس کناری همگرایی الگوریتم را برای تابع راستگرین می بینید. ادرس مقاله قبل از خرید می توانید برای اطمینان نگاه کنید.

این الگوریتم تا بحال بر روی هیچ سیستمی اجرا نشده پس می تواند برای رشته های مختلف استفاده شود.

در هیچ سایتی نمی توانید شبیه سازی این الگوریتم را دریافت کنید و این نکته بارز این سایت در مقایسه با سیار سایت ها است.

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0965997815001702