معرفی دوره: تشخیص جوامع در گرافها با استفاده از الگوریتم ژنتیک
تشخیص جوامع (Community Detection) یکی از مسائل کلیدی در تحلیل گرافها است که هدف آن، شناسایی گروههایی از گرهها (Nodes) در یک گراف است که ارتباطات درون گروهی بیشتری نسبت به بین گروهها دارند. این دوره با تمرکز بر طراحی و پیادهسازی الگوریتمهای فراابتکاری، بهویژه الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm – GA)، برای تشخیص جوامع در گرافها ارائه شده است.
در این دوره، شما یاد خواهید گرفت چگونه از الگوریتم ژنتیک برای بهینهسازی تقسیمبندی گرههای گراف استفاده کنید تا ساختارهای مخفی و گروههای مرتبط در دادهها را کشف کنید. این دوره شامل پیادهسازی کامل در محیط متلب MATLAB است و تمام مراحل شامل مدلسازی گراف، تعریف تابع هدف، و تحلیل نتایج را پوشش میدهد.
حتما قبل از سفارش معرفی دوره را مشاهده بقرمایید.
سرفصلهای دوره:
بخش 1: مقدمهای بر تشخیص جوامع (Community Detection)
- تعریف جوامع در گرافها.
- اهمیت و کاربردهای تشخیص جوامع در شبکههای اجتماعی، زیستی و فناوری اطلاعات.
- معرفی گرافها و ماتریس مجاورت (Adjacency Matrix).
بخش 2: بارگذاری و آمادهسازی دادهها
- بارگذاری دادهها و گرافهای نمونه از فایلهای داده مانند دلفین Dolphin، فوتبال Football.
- ایجاد گراف با استفاده از ماتریس مجاورت.
- مصورسازی گراف و ویژگیهای آن با ابزارهای MATLAB.
بخش 3: تعریف مسئله و تابع هدف
- تعریف تابع هدف بر اساس مدولاریتی (Modularity) و کیفیت خوشهبندی.
- استفاده از توابع سفارشی برای محاسبه هزینهها (Cost Functions).
- ارزیابی کیفیت جوامع با معیارهای مرتبط.
بخش 4: پیادهسازی الگوریتم ژنتیک برای تشخیص جوامع
- اصول الگوریتم ژنتیک:
- تولید جمعیت اولیه (Initial Population).
- اعمال عملیات تقاطعی (Crossover) و جهش (Mutation).
- ارزیابی هزینه و انتخاب بهترین جوابها (Selection).
- پارامترهای الگوریتم ژنتیک:
- تعداد جمعیت (Population Size).
- نرخ تقاطع (Crossover Rate) و نرخ جهش (Mutation Rate).
- تعداد تکرارها (Max Iterations).
- پیادهسازی الگوریتم ژنتیک برای تشخیص جوامع در گرافها.
بخش 5: تحلیل نتایج و ارزیابی
- ارزیابی نتایج تشخیص جوامع با مقایسه ساختار واقعی و خوشهبندی بهینه.
- نمایش گراف با کدگذاری رنگی برای جوامع.
- محاسبه معیارهای ارزیابی:
- PSNMI (Normalized Mutual Information).
- مدولاریتی.
ویژگیهای دوره:
- تمرکز عملی بر پیادهسازی و تحلیل در محیط MATLAB.
- مناسب برای دانشجویان و پژوهشگرانی که علاقهمند به تحلیل شبکهها و گرافها هستند.
- آموزش الگوریتم ژنتیک بهصورت کاربردی برای بهینهسازی مسائل گراف.
- بررسی جزئیات کدنویسی و تحلیل نتایج.
مدرس دوره: حسن سعادتمند
- بیش از 250 دوره آموزشی در MATLAB و پایتون.
- بیش از 15 سال تجربه در زمینه مهندسی کنترل و بهینهسازی.
اطلاعات تماس:
- تلگرام: t.me/matlabanyone
- ایمیل: h.saadatmand22@yahoo.com
- وبسایت: matlablearning.com
- تلفن: 09155137038
مدت زمان دوره: حدود 4 ساعت (2 ساعت آموزش الگوریتم ژنتیک و 2 ساعت ترکیب آن با تشخیص جوامع)
امکان درخواست این دوره در محیط پایتون (Python) نیز وجود دارد. همچنین، میتوانید سفارش خود را برای پیادهسازی با سایر الگوریتمهای فراابتکاری ثبت کنید. راه های ارتباطی با مدرس: حسن سعادتمند
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.