پروپوزال مهندسی کامپیوتر تلفیق الگوریتم ژنتیک و منطق فازی برای خوشه بندی نابرابر در شبکه های حسگر بیسیم

مشاوره و آموزش انجام پایان نامه،پروپوزال،سمینار و پروژه های دانشجویی

در نمونه پروپوزال ارشد مهندسی کامپیوتر به دنبال ارائه طرحی جهت یادگیری دانشجویان ارشد با ساختار کلی پروپوزال هستیم که دانشجو بتواند با مطالعه پروپوزال در روند انجام پایان نامه ارشد آشنایی پیدا کند و توان تدوین پروپوزال و پایان نامه را داشته باشد.از آنجایی که دانشجویان در مقطع ارشد آشنایی اولیه ای با روند انجام پروپوزال و انجام پایان نامه ندارند و در این مسیر نیازمند مشاوره در انجام پایان نامه هستند بنابراین سعی شده است که با ارائه موضوعات پایان نامه،نمونه پروپوزال ارشد و نمونه پایان نامه ارشد دانشجویان را در این مسیر یاری رسانده و آشنایی لازم را در این مسیر کسب نمایند.لازم است که دانشجویان عزیر با دقت نمونه موضوعات پایان نامه و نمونه پروپوزال ها و پایان نام های ارائه شده را با دقت مطالعه نموده و با نمونه برداری از هر قسمت به تدوین پروپوزال و پایان نامه خود اقدام نمایند.امید است که در این راه بتوانیم همواره مشاور و همراه شما باشیم .

در قسمت دفاعیه پایان نامه نیز نمونه پاورپوینت ارشد قرار داده هست که دانشجویان بتوانند جهت اماده سازی پاورپوینت دفاع پایان نامه استفاده نمایند.یک دفاع موفق منوط به مطالعه با دقت پایان نامه و رفع اشکال پایان نامه و سپس ارائه پاورپوینت با قسمت های پایان نامه همراه با آرامش در زمان دفاع می باشد.موسسه ادیب مشاور همواره در تمامی این مراحل در کنار شما عزیزان خواهد بود.

 

مقدمه و بیان مساله

شبکه های حسگر بیسیم يكي از ابزارهای مهم و ضروری برای كسب اطلاعات از محیط و درك آن است. اخیرا تحقيقات گسترده‌اي در مورد شبکه های حسگر بیسیم انجام شده است. با توجه به اینکه در حوزه الکترونیک و ابزارهای الکترونیکی بیسیم پیشرفت‌های قابل توجهی انجام شده است، لذا این باعث شده است تا حسگرهایی با انرژی مصرفی کمتر، اندازه کوچک، قیمت مناسب در کاربردهای گوناگون طراحی و ساخته شود. این پیشرفت ها باعث پیشرفت های گسترده در شبکه های حسگر بیسیم شده و باعث شده است شبکه های حسگر بیسیم در کاربردهای گوناگون مورد استفاده قرار گیرند. یک شبکه حسگر بی‌سیم از تعداد زیادی گره های حسگر تشکیل شده است که متناسب به محیطی که شبکه حسگر بیسیم مورد استفاده قرار می گیرد تعداد گره های حسگر می تواند متغیر باشد. شبکه‌های حسگر بیسیم معمولاً داراي یک ایستگاه اصلی (چاهک[1]) هستند که با سایر گره های حسگرها بصورت بی‌سیم در ارتباط هستند. هر حسگر در شبکه های حسگر بیسیم می تواند داده‌هاي جمع آوری شده از محیط را به صورت مستقیم و یا با استفاده از گره‌هاي حسگر میانجی به ایستگاه اصلی ارسال می‌کند. ایستگاه اصلی پس از دریافت داده ها، آن ها براساس معیارهای مشخصی مورد پردازش قرار می دهد.

با توجه به اینکه در سال های اخیر تحقیقات و پژوهش های مختلفی در مورد شبکه‌های حسگر بی‌سیم و به خصوص مصرف انرژی در شبکه های حسگر بیسیم انجام شده است، اما این شبکه ها همچنان دارای مشکلات و چالش های مختلفی هستند که نیاز به ارائه روش های بهتر است. یکی از چالش های بسیار مهم در شبکه های حسگر بیسیم، محدودیت منابع انرژی گره های حسگر می باشد. گره‌های حسگر برای تامین انرژی خود وابسته به باتری‌های کوچکی هستند که عمر این

باتری ها نیز بدلیل اندازه کوچک آن ها بسیار محدود است ]1، 2[. از سوی دیگر، شبکه های حسگر بیسیم اکثرا در محیط‌های غیرقابل دسترس و خطرناک (که دسترسی انسان به این محیط ها به سختی یا با هزینه های زیاد امکان پذیر است) مورد استفاده قرار می گیرند. به عنوان نمونه اقیانوس ها، مناطق جنگی و جنگل ها (روی درختان) محیط هایی هستند که شبکه های حسگر بیسیم ممکن است مورد استفاده قرار گیرد. لذا در چنین محیط هایی امکان شارژ مجدد باتری های گره های حسگر یا حتی تعویض گره‌های حسگر وجود ندارد. لذا بهینه‌سازی مصرف انرژی و کاهش مصرف انرژی گره های حسگر که منجر به افزایش طول عمر شبكه‌ حسگر بيسيم می شود از اهميت بسیار زيادي برخوردار است.

یکی از مهمترین روش هایی که برای کاهش مصرف انرژی حسگرها استفاده می‌شود، الگوریتم های مبتنی بر خوشه‌بندي است. روش کار این الگوریتم ها به اینصورت است که گره های شبکه در خوشه هایی تقسیم بندی می شوند که پارامترهای مختلفی برای نحوه خوشه بندی گره ها در نظر گرفته می شود. یکی از پارامترهای مهم فاصله است. در واقع گره های نزدیک به هم در یک خوشه قرار می‌گیرند. پس از خوشه‌بندی برای هر خوشه یک گره سرخوشه انتخاب می شود ]3[. گره های سرخوشه نیز براساس پارامترهای مختلفی ممکن است انتخاب شود که از جمله پارامترهای مهم برای انتخاب گره سرخوشه انرژی باقیمانده گره ها است. مزیت الگوریتم های مبتنی بر خوشه بندی در این است که به جای اینکه گره ها مستقیما داده های جمع آوری شده از محیط را به ایستگاه اصلی ارسال کنند، ابتدا گره های هر خوشه داده ها را به گره سرخوشه و سپس گره سرخوشه پس از تجمیع داده ها آن ها را به ایستگاه اصلی ارسال می کند. روش های مبتنی بر خوشه بندی به طور موثری منجر به کاهش مصرف انرژی در شبکه های حسگر بیسیم می شوند ]4، 5، 6[. اما مسئله اصلی چگونگی تشکیل خوشه ها و انتخاب گره سرخوشه است، به گونه ای که مصرف انرژی گره های حسگرها را به حداقل مقدار ممکن برساند و منجر به افزایش طول عمر شبکه گردد. بنابراین مسئله اصلی این است که خوشه بندی شبکه حسگر بیسیم به چه نحوی انجام شود که منجر بهینه سازی مصرف انرژی شبکه گردد و کارایی بهتری نسبت به روش های پیشین داشته باشد ]12، 13[.

در این پایان نامه قصد داریم یک روشی مبتنی بر خوشه بندی براساس تلفیق منطق فازی و الگوریتم ژنتیک برای حل مسئله بهینه سازی مصرف انرژی در شبکه های حسگر بیسیم ارائه کنیم. روش ارائه شده براساس دو فاکتور مهم طراحی می شود. اول، مصرف انرژی شبکه به حداقل مقدار ممکن برسد و دوم، مصرف انرژی در بین همه حسگر های شبکه متعادل باشد (جهت حفظ پوشش شبکه ای). لذا در این روش از یک روش خوشه بندی نابرابر جهت خوشه بندی گره های حسگر استفاده می شود که انتظار می رود منجر به تحقق دو فاکتور فوق شود.

سوابق مربوط (بيان مختصر سابقه تحقيقات انجام شده درباره موضوع و نتايج بدست آمده در داخل و خارج از کشور و مقایسه آنها در راستای موضوع تحقیق:

تاکنون الگوریتم‌های زیادی در زمینه خوشه‌بندی شبکه‌های حسگر بیسیم ارائه شده است. در این بخش به برخی از الگوریتم‌های مشهور در این زمینه می‌پردازیم. الگوریتم LEACH ]1[ یکی از معروفترین الگوریتم‌های مبتنی بر خوشه‌بندی است که جهت کاهش مصرف انرژی در شبکه های حسگر بیسیم مورد استفاده قرار می گیرد. LEACH به این صورت عمل می کند که نقش سرخوشه بودن گره ها در طول عمر شبکه فقط به یک گره خاص اختصاص داده نمی شود، بلکه به صورت چرخشی و براساس احتمالات در بین گره های حسگر تغییر می کند. در واقع الگوریتم LEACH  تضمین می‌کند که در یک بازه زمانی حتما تمام گره ها سرخوشه خواهند شد. الگوریتم LEACH-C ]3[ یک روش متمرکز الگوریتم LEACH است که در آن مرکز کنترل تصمیم می‌گیرد که کدام گره های حسگر به عنوان سرخوشه انتخاب شوند. پروتکل HEED ]2[، یک پروتکل معروف دیگری است که برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر بیسیم ارائه شده است. پروتکل HEED نیز یک الگوریتم توزیع شده است. انتخاب سرخوشه‌ها در HEED به صورت تکراری انجام می‌شود. یک سرخوشه منتخب تنها به همسایگانش اعلام وضعیت می‌کند.

در ]4[ نویسندگان از یک پروتکل مبتنی بر خوشه بندی با نام EECS جهت کاهش مصرف انرژی در شبکه های حسگر بیسیم استفاده کرده اند. پروتکل EECS مشابه با پروتکل LEACH است و به صورت دوره ای سرخوشه ها را براساس انرژی باقیمانده گره ها انتخاب می کند. نتایج شبیه سازی در مقاله فوق نشان می دهد که پروتکل EECS بهتر از پروتکل LEACH عمل می کند. در ]5[ نویسندگان پروتکلی مبتنی بر منطق فازی با نام CHEF ارائه کرده اند. این پروتکل نیز به صورت توزیع شده عمل می کند. در این روش پارامترهای انرژی باقیمانده گره ها و فاصله محلی بین گره ها به عنوان متغیرهای ورودی فازی انتخاب شده اند. در ]6[ نویسندگان الگوریتمی با نام EEUC معرفی کرده اند. الگوریتم معرفی شده یک الگوریتم خوشه بندی نابرابر است. در واقع در این روش گره ها براساس شعاع پوششی باهمدیگر برای سرخوشه شدن رقابت می کنند. با توجه به نتایج شبیه سازی در این مقاله، الگوریتم EEUC عملکرد بهتری نسبت LEACH و HEED دارد. در ]7[ نویسندگان پروتکلی مبتنی بر بازی بیزی برای افزایش طول عمر شبکه ارائه کرده‌اند. در این مقاله، مسئله بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه های حسگر بیسیم متناسب با بازی بیزی مدل شده است و براساس انرژی باقیمانده حسگر ها، نحوه توزیع سرخوشه ها را مشخص می‌کند. براساس نتایج شبیه سازی ها، این روش می‌تواند مصرف انرژی در بین گره های شبکه را به صورت متعادل توزیع کند و در نتیجه منجر به ذخیره انرژی و افزایش عمر شبکه می‌شود. در ]8[ یک پروتکلی مبتنی بر خوشه بندی با نام EELBC برای افزایش طول عمر شبکه‌های حسگر بیسیم ارائه شده است. این الگوریتم مصرف انرژی شبکه را در حسگرها به صورت متعادل توزیع می‌کند و در نتیجه منجر به افزایش طول عمر شبکه می‌شود و باعث افزایش پوشش شبکه ای می گردد. در ]9[ یک روش فازی با نام EAUCF معرفی شده است. این روش با استفاده از روابط فازی و براساس انرژی باقیمانده گره‌ها و فاصله گره‌ها از همدیگر سعی می‌کند گره‌ای را به عنوان گره سرخوشه انتخاب کند که

مصرف انرژی را بهینه کند. در واقع EAUCF از روش خوشه بندی نابرابر استفاده می‌کند و برخلاف LEACH، خوشه ها را بر اساس روابط فازی تشکیل می‌دهد. در ]10[ پروتکلی مبتنی بر خوشه بندی و براساس الگوریتم PSO برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه های حسگر بیسیم معرفی شده است. این روش براساس الگوریتم PSO خوشه‌ها را به نحوی تشکیل می‌شوند که انرژی مصرفی در شبکه به صورت متعادل توزیع شود و در نتیجه منجر به کاهش مصرف انرژی و افزایش طول عمر شبکه می‌شود. در]11[ مولفان دو الگوریتم پیشنهاد داده اند. الگوریتم اول، یک الگوریتم حریصانه است که می تواند راه حلی سریعتر از الگوریتم های اکتشافی ارائه کند. الگوریتم دوم، یک الگوریتم ژنتیک است که برای انتخاب سرخوشه بهینه ارائه شده است. در]12[ مسئله محدودیت انرژی در شبکه های حسگر بیسیم مورد تحقیق قرار گرفته است. برای حل این مسئله، آن ها یک روش خطی (یک روش اکتشافی و حریصانه) معرفی کرده اند. در مطالعه ی آن ها نمونه ای حسی به کار رفت که در آن یک حسگر می توانست محدوده ی خود را از بین ارزش هایی از پیش تعریف شده انتخاب کند.

در ]13[ یک الگوریتم با نام HORA برای تعادل مصرف انرژی در شبکه های حسگر بیسیم معرفی کرده اند. در مقاله فوق از یک روش جهت بهبود مصرف انرژی شبکه در مکان هایی از شبکه که دارای عدم تعادل هستند استفاده شده است. در این مقاله از گره های متحرک استفاده شده است که در مکان هایی از شبکه که دارای عدم تعادل مصرف انرژی است با تغییر مکان این حسگرها تعادل مصرف انرژی برقرار می گردد. نتایج شبیه سازی ها در این مقاله برتری روش پیشنهادی را نشان می دهد. اما روش ارائه شده در ]13[ از نظر تاخیر ارسال داده ها عملکرد مناسبی نداشته و در کاربردهای بلادرنگ مناسب نیست. در ]14[ یک روش مبتنی بر الگوریتم کلونی مورچگان مبتنی بر فاصله گره ها از همدیگر معرفی شده است. این الگوریتم بر اساس دو معیار عمل می کند. اول براساس بیشترین اختلاف انرژی در دوره های مختلف و دوم بیشترین اختلاف تعادل انرژی عمل می کند. این الگوریتم باعث بهبود طول عمر شبکه می شود ولی در زمان هایی که گره های شبکه به صورت تصادفی در محیط پخش شود مشکل عدم تعادل مصرف انرژی بین گره های شبکه بوجود می آید. در ]15[ به منظور کاهش مصرف انرژی در شبکه های حسگر بیسیم از یک روش خوشه بندی مبتنی آگاه از انرژی استفاده شده است. در این مقاله تلاش شده است تا تعداد سرخوشه های مناسب برای شبکه انتخاب گردد به گونه ای که منجر به عدم تعادل در مصرف انرژی شبکه نگردد. نتایج شبیه سازی برتری الگوریتم پیشنهادی نسبت به روش های مشابه را از نظر مصرف انرژی و طول عمر شبکه نشان می دهد اما ایراد اصلی این روش نرخ تحویل کم بسته ها و تاخیر زیاد است.

در ]16[ یک پروتکل چند سطحی مبتنی بر خوشه بندی و موقعیت جغرافیایی معرفی شده است. در روش ارائه شده، ایستگاه پایه از موقعیت تمام گره های شبکه آگاه می باشد. ایستگاه پایه نیز، یک مسیر مناسب که در آن تعادل مصرف انرژی بر قرار است را انتخاب و از سرخوشه می خواهد تا برای ارسال بسته از آن مسیر استفاده کند. از طرفی، برای متعادل سازی تعداد سرخوشه ها در هر راند از تکنیکی با نام LEACH-SWDN استفاده است. روش پیشنهادی در این مقاله با انتخاب چند مسیر جداگانه و طول مسیرهای تقریبا مساوی باعث ایجاد تعادل بارکاری میان سرخوشه ها و کاهش مصرف انرژی در آن ها و در نهایت باعث افزایش طول عمر شبکه می شود.

اهداف تحقيق (Objectives)

در این تحقیق هدف اصلی ارائه یک روش جدید مبتنی بر خوشه بندی براساس تلفیق منطق فازی و الگوریتم ژنتیک است برای شبکه‌های حسگر بیسیم است که در راستای آن اهداف زیر دنبال می شود:

  • کاهش مصرف انرژی شبکه حسگر بیسیم
  • افزايش طول عمر شبكه حسگر بي‌سيم
  • مصرف یکنواخت و متعادل انرژی در همه حسگرها
  • جلوگیری از وقوع حفره های انرژی

فرض­ها (Assumptions)(فرضیات و محدودیت های تحقیق)

فرضیات و مدل شبکه در نظر گرفته شده در این تحقیق به صورت زیر خواهد بود:

  • فرض بر این است که یک ایستگاه اصلی وجود دارد که مکان ثابتی دارد و دارای انرژی نامحدود است. همچنین فرض می‌شود که ایستگاه اصلی از مکان گره‌های حسگر اطلاعات کافی دارد و از میزان انرژی گره‌های حسگر اطلاع دارد.
  • در شبکه حسگر در نظر گرفته شده فرض می‌شود که گره‌ها در مکان ثابتی قرار دارند و به ندرت مکان و موقعیت آن‌ها در محیط تغییر می‌کند.
  • گره‌های حسگر دارای انرژی محدودی بوده و پس از مدتی انرژی آن‌ها تمام می‌شود، در صورت اتمام انرژی (باتری) گره‌های حسگر این گره‌ها از بین خواهند رفت.
  • فرض می‌شود که گره‌ها به صورت همگن هستند، یعنی دارای توان پردازشی یکسانی بوده و همچنین در ابتدا دارای سطح انرژی یکسانی هستند.
  • شعاع پوششی گره ها متفاوت و قابل تنظیم هستند و هر گره می تواند با گره های موجود در شعاع پوششی خود ارتباط داشته باشد.
  • گره‌های موجود در شبکه حسگر بی‌سیم، فرض می‌شود که به طور متناوب داده‌ها را از محیط حس می‌کنند و به طور متناوب همیشه داده ای را برای ارسال دارند.
  • توزیع گره ها در محیط به صورت تصادفی و غیر یکنواخت است.

فاصله بین گره ها براساس سیگنال های دریافتی و ارسالی می تواند محاسبه شود.

روش حل مساله   (Methodology)

روش پیشنهادی مبتنی بر تلفیق الگوریتم ژنتیک و منطق فازی است. الگوریتم ژنتیک گره های سرخوشه مناسب و شعاع پوششی مناسب را برای آن ها تعیین می کند. عملکرد الگوریتم ژنتیک به این صورت طراحی می شود که ابتدا تعدادی جواب اولیه با نام کروموزوم تولید می شود. هر کروموزم شامل تعدادی ژن است که طول هر کروموزوم به تعداد گره های کل شبکه است، به عبارتی دیگر تعداد ژن های موجود در کروموزوم به تعداد کل گره های شبکه می باشد. هر ژن دو جرء دارد که جرء اول شامل شماره گرهی است که قرار است به عنوان سرخوشه معرفی شود و جزء دوم شامل شعاع پوششی آن گره است. مقادیر ژن ها در ابتدای شروع الگوریتم به صورت تصادفی تعیین می گردد.

تابع معیار الگوریتم ژنتیک، براساس منطق فازی عمل می کند. در واقع ارزیابی برازندگی هر یک از کروموزوم ها بر اساس محاسبات فازی صورت می گیرد، به اینصورت که پارامترهای مصرف انرژی کل شبکه، تعادل مصرف انرژی بین گره های شبکه و مصرف انرژی هر گره فازی سازی می شوند. پس از فازی سازی پارامترهای فوق، قوانین فازی تعریف می گردد و براساس قوانین فازی یک مقدار برازندگی برای کروموزوم ها در نظر گرفته می شود. پس از اینکه تابع معیار مبتنی بر منطق فازی تعریف گردید، کروموزوم ها براساس تابع معیار انتخاب خواهند شد. عملگرهای انتخاب، ترکیب و جهش نیز براساس روش های معمول طراحی خواهند شد. لذا انتظار می رود روش فوق یک راه حل مناسب جهت خوشه بندی گره های حسگر در شبکه های حسگر بیسیم ارائه کند که منجر به کاهش مصرف انرژی در شبکه های حسگر بیسیم نسبت به روش های پیشین گردد.

 

در حالت کلی این تحقیق در قالب مراحل زیر به انجام می‌رسد:

  • مطالعه و بررسی روش‌های ارائه شده قبلی
  • شناسایی و ارزیابی چالش‌ها و مشکلات موجود در این زمینه
  • ارائه یک روش خوشه بندی مبتنی بر تلفیق الگوریتم و منطق فازی انرژی در شبکه های حسگر بیسیم برای بهینه سازی مصرف انرژی
  • پیاده‌سازی روش ارائه شده
  • بررسی و ارزیابی نتایج پیاده‌سازی‌
  • جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

 جنبه نوآوري و جديد بودن تحقيق در چيست؟ (Contribution)

با توجه به انواع مختلف شبکه های حسگر بیسیم در کاربردهای مختلف، ممکن است پارامترهای مختلفی در مصرف انرژی شبکه های حسگر بیسیم تاثیرگذار باشد. لذا نیاز به مدل­هایی است که بتوانند مسئله کاهش مصرف انرژی و تعادل مصرف انرژی در شبکه های حسگر بیسیم را حل کنند. الگوریتم ژنتیک یکی از الگوریتم های قدرتمند بهینه سازی است که می توان از این الگوریتم برای بهینه سازی مصرف انرژی در شبکه های حسگر بیسیم استفاده کرد. اما الگوریتم ژنتیک در کنار سایر روش های غیر قطعی از جمله منطق فازی می تواند منجر به دست یابی به راه حل های بهتری شود. لذا در این پژوهش از الگوریتم ژنتیک و منطق فازی در کنار هم استفاده می شود به صورتی که تابع معیار الگوریتم ژنتیک براساس منطق فازی طراحی می گردد. منطق فازی یکی از روش­هایی است که مسئله را برای یک مجموعه­ از پارامترها در نظر می گیرد و آن را حل می کند. منطق فازی استفاده شده در این پژوهش برای ارزیابی کروموزوم های الگوریتم ژنتیک طراحی می شود که با در نظر گرفتن پارامترهای میزان انرژی باقیمانده شبکه، انرژی مصرفی گرها و تعادل مصرف انرژی بین گرها ارزیابی کروموزوم ها را انجام می دهد. لذا در این پژوهش تلفیق الگوریتم ژنتیک و منطق فازی به گونه ای جدید برای خوشه بندی گره ها در شبکه های حسگر بیسیم جهت کاهش مصرف انرژی شبکه مهمترین نوآوری این تحقیق می‌باشد.                                                                                                               

آموزش تخصصی انجام پایان نامه مهندسی کامپیوتر، شبکه حسگر بیسیم

آموزش انجام پایان نامه رایانش ابری

آموزش انجام پایان نامه رایانش ابری موبایل

پروپوزال مهندسی کامپیوتر تشخیص مدل خودرو بر پایه استخراج ویژگی محلی از تصویر

پروپوزال کامپیوتر بهینه سازی مصرف انرژی در شبکه محاسباتی ابر با استفاده از استراتژی زمانبندی مهاجرت ماشینهای مجازی

پروپوزال مهندسی کامپیوتر تلفیق الگوریتم ژنتیک و منطق فازی برای خوشه بندی نابرابر در شبکه های حسگر بیسیم

 

خدمات ادیب مشاور در زمینه رشته مهندسی کامپیوتر

ارائه موضوع پایان نامه مهندسی کامپیوتر

تدوین مقاله در رشته مهندسی کامپیوتر

مشاوره در تدوین پروپوزال مهندسی کامپیوتر

مشاوره و آموزش در پایان نامه مهندسی کامپیوتر

انجام شبیه سازی در رشته مهندسی کامپیوتر

استخراج مقاله در  رشته مهندسی کامپیوتر

استفاده از نرم افزارهای تخصصی همچون نرم افزار R، نرم افزار STATA، نرم افزار MATLAB، نرم افزار Vensim، نرم افزار LINGO، نرم افزار NS2

 

مشاوره تخصصی انجام پایان نامه ارشد

یکی از مهمترین وظایف دانشجویان در مقاطع تحصیلات تکمیلی (کارشناسی ارشد و دکتری) انجام پایان نامه می باشد. فقر اساتید خبره در زمینه های مختلف علمی تحقیقاتی در برخی دانشگاه های داخلی و خارجی موجب سردرگمی دانشجویان عزیز گردیده است، موسسه ادیب مشاور مفتخر است که در پاسخ به این نیاز طی ده سال فعالیت به تعداد بیشماری از دانشجویان ارشد و دکتری خدمات مشاوره تخصصی ارايه داده است.

به طور کلی انجام پایان نامه کاری زمان بر است که دانش و تجربه زیادی نیازمند است. موسسه ادیب مشاور با چندین سال تجربه در عرصه مشاوره و با در اختیار داشتن متخصصین و اساتیدی با تجربه آماده مشاوره و آموزش پایان نامه در کلیه رشته های دانشگاهی می باشد.

علاوه بر این موسسه ادیب مشاور، در زمینه شبیه سازی مقالات، پایان نامه ها و انجام پروژه ها با برنامه نویسی نیز به دانشجویان کشور عزیزمان خدمات لازم را ارائه می کند. این خدمات شامل تحلیل آماری، پیاده سازی با انواع نرم افزارهای مهندسی، برنامه نویسی با انواع زبان های برنامه نویسی و تهیه پرسش نامه می شود.

به طور کلی سر فصل های خدمات موسسه ادیب مشاور عبارتند از:

مشاوره پروپوزال در رشته مدیریت، حسابداری، مهندسی برق قدرت، مهندسی برق الکترونیک، مهندسی کامپیوتر و روانشناسی و دیگر رشته ها

مشاوره پایان نامه در رشته مدیریت، حسابداری، مهندسی برق قدرت، مهندسی برق الکترونیک، مهندسی کامپیوتر و روانشناسی و دیگر رشته ها

استخراج مقاله از پایان نامه در رشته مدیریت، حسابداری، مهندسی برق قدرت، مهندسی برق الکترونیک، مهندسی کامپیوتر و روانشناسی و دیگر رشته ها

انجام پایان نامه کامپیوتر، پروپوزال مهندسی کامپیوتر

اگر برای هریک از موارد فوق نیاز به مشاوره رایگان دارید، همین الان با ما تماس بگیرید.