آموزش جامع الگوریتم جستجوی کلاغ (Crow Search Algorithm – CSA) در MATLAB و مقایسه آن با PSO
الگوریتم جستجوی کلاغ (Crow Search Algorithm یا CSA) یکی از الگوریتم های فراابتکاری Metaheuristic Algorithms جدید است که از رفتار هوشمند و حافظهای کلاغها در ذخیره و بازیابی غذا الهام گرفته شده است. این الگوریتم بر مبنای دو رفتار اصلی کلاغها یعنی ذخیرهسازی غذا و جلوگیری از سرقت توسط سایر کلاغها طراحی شده است. CSA با استفاده از تعادل بین کاوش (Exploration) و بهرهبرداری (Exploitation) میتواند برای حل مسائل پیچیده بهینهسازی بسیار کارآمد باشد.
در این آموزش، رفتار کلاغها به صورت ریاضی مدلسازی میشود تا بهعنوان یک ابزار قوی برای حل مسائل بهینهسازی به کار رود. الگوریتم CSA به دلیل طراحی خاص خود در مسائل مختلف بهینهسازی از جمله مسائل مهندسی، اقتصادی، و تحقیق در عملیات عملکرد موفقی داشته است.
معرفی دوره
این دوره جامع الگوریتم جستجوی کلاغ را از مرحله مفهومسازی تا پیادهسازی در MATLAB به شما آموزش میدهد. شما با مفاهیم تئوری و نحوه پیادهسازی این الگوریتم آشنا خواهید شد و میتوانید از آن در حل طیف گستردهای از مسائل بهینهسازی استفاده کنید.
سرفصلهای دوره CSA در MATLAB
1. مقدمه و تئوری الگوریتم جستجوی کلاغ (CSA)
- معرفی الگوریتمهای فراابتکاری و جایگاه CSA در میان آنها.
- بررسی رفتارهای زیستی کلاغها:
- ذخیرهسازی غذا (Caching).
- محافظت از منابع ذخیرهشده و شناسایی تهدیدها.
- مفهوم Exploration و Exploitation در الگوریتمهای فراابتکاری.
- کاربردهای CSA در حل مسائل بهینهسازی.
2. مدلسازی ریاضی رفتار کلاغها در CSA
- ذخیرهسازی غذا:
- نمایش ریاضی موقعیت ذخیره غذا بهعنوان حافظه.
- انتخاب موقعیت جدید:
- محاسبه احتمال جابجایی و موقعیتیابی بهینه بر اساس حافظه.
- فرار از سرقت:
- شبیهسازی رفتار جلوگیری از سرقت غذا توسط کلاغهای دیگر.
- ایجاد تعادل بین کاوش برای موقعیتهای جدید و بهرهبرداری از اطلاعات قبلی.
3. آموزش کدنویسی الگوریتم CSA در MATLAB
- پیادهسازی گامبهگام CSA:
- تعریف جمعیت اولیه و حافظه کلاغها.
- شبیهسازی رفتار ذخیره و بهروزرسانی موقعیتها.
- مدلسازی احتمال سرقت و بهروزرسانی حافظه.
- تعریف پارامترهای الگوریتم CSA:
- اندازه جمعیت، تعداد نسلها، و احتمال پرواز تصادفی.
- ارزیابی عملکرد الگوریتم و رفع محدودیتها برای مسائل خاص.
- اجرای مثالهای کاربردی:
- مسائل بهینهسازی ریاضی.
- مسائل طراحی مهندسی.
- مسائل تخصیص منابع.
4. ارزیابی و تحلیل عملکرد الگوریتم CSA
- بررسی معیارهای ارزیابی الگوریتم:
- سرعت همگرایی.
- کیفیت راهحلهای بهینه.
- تحلیل نمودارهای عملکرد و مشاهده نتایج الگوریتم.
- مقایسه عملکرد CSA با سایر الگوریتمهای فراابتکاری (مانند PSO ).
ویژگیهای دوره
- مدت زمان آموزش: حدود 120 دقیقه.
- سطح دوره: از مقدماتی تا پیشرفته.
- مدرس: حسن سعادتمند، متخصص الگوریتمهای فراابتکاری و برنامهنویسی MATLAB.
اهداف دوره
- درک کامل تئوری و مفهوم الگوریتم جستجوی کلاغ (CSA).
- تسلط بر کدنویسی و پیادهسازی الگوریتم CSA در MATLAB.
- توانایی استفاده از CSA برای حل مسائل بهینهسازی پیچیده.
- مقایسه و تحلیل عملکرد CSA با سایر الگوریتمهای بهینهسازی.
لینکهای آموزشی
- کانال تلگرام: t.me/matlabanyone
- آپارات: www.aparat.com/matlablearning
- ایتا: eitaa.com/matlablearning
- یوتیوب: youtube.com/@matlablearning
این دوره مناسب چه کسانی است؟
- دانشجویان و پژوهشگران علاقهمند به یادگیری الگوریتمهای فراابتکاری نوین.
- مهندسین و تحلیلگران داده که به دنبال حل مسائل بهینهسازی پیچیده هستند.
- تمامی علاقهمندان به پیادهسازی الگوریتمهای الهام گرفته از طبیعت در MATLAB.
لطفا قبل از تهیه دوره حتما معرفی دوره مشاهده شود.
مدرس حسن سعادتمند:
• بیش از 250 دوره آموزشی در متلب و پایتون
• بیش از 15 سال تجربه در زمینه تدریس
LinkedIn , Google Scholar, ResearchGate
برای نسخه Python از این دوره، با مدرس در ارتباط باشید.
#Metaheuristic #Optimization #CrowSearchAlgorithm #CSA
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.