معرفی دوره: تشخیص جوامع در گرافها با استفاده از الگوریتم بهینهسازی تعادل (Equilibrium Optimizer – EO)
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، بویژه از الگوریتم بهینهسازی تعادل (Equilibrium Optimizer – EO)، یک الگوریتم جدی الهامگرفته از مکانیزمهای تعادل فیزیکی، برای شناسایی جوامع در گرافها استفاده خواهد شد. این دوره به صورت کاربردی و با تمرکز بر پیادهسازی در محیط MATLAB طراحی شده است.
حتما قبل از سفارش معرفی دوره را مشاهده بقرمایید.
اهداف دوره:
- آشنایی با مفاهیم اساسی تشخیص جوامع در گرافها.
- پیادهسازی الگوریتم EO برای مسائل گراف و خوشهبندی جوامع.
- تحلیل نتایج تشخیص جوامع با استفاده از معیارهای ارزیابی مدرن.
سرفصلهای دوره:
بخش 1: مقدمهای بر تشخیص جوامع (Community Detection)
- تعریف جوامع در گرافها و اهمیت آن.
- کاربردهای تشخیص جوامع در شبکههای اجتماعی، زیستی و فناوری اطلاعات.
- مفاهیم گراف: گرهها (Nodes)، یالها (Edges)، و ماتریس مجاورت (Adjacency Matrix).
بخش 2: آمادهسازی دادهها و گرافها
- بارگذاری دادهها و ساخت گرافهای نمونه.
- تحلیل ساختاری گرافها و نمایش تصویری آنها.
- ایجاد ماتریس مجاورت و آمادهسازی گراف برای تحلیل.
بخش 3: تعریف مسئله و تابع هدف
- تعریف مسئله تشخیص جوامع به عنوان مسئله بهینهسازی.
- معرفی تابع هدف بر اساس مدولاریتی (Modularity) و سایر معیارهای کیفیت خوشهبندی.
- پیادهسازی تابع هدف برای ارزیابی کیفیت تقسیمبندی.
بخش 4: اصول و پیادهسازی الگوریتم بهینهسازی تعادل (EO) برای تشخیص جوامع
- تنظیم پارامترهای الگوریتم:
- تعداد جمعیت (Population Size).
- تعداد تکرارها (Max Iterations).
- پیادهسازی الگوریتم EO برای شناسایی جوامع در گرافها.
بخش 5: نگاشت فضای پیوسته به گسسته
- اهمیت نگاشت برای استفاده از الگوریتمهای پیوسته در مسائل گسسته.
- پیادهسازی و آزمایش نگاشت در الگوریتم EO.
بخش 6: تحلیل و ارزیابی نتایج
- تحلیل نتایج تشخیص جوامع:
- نمایش گراف با رنگبندی جوامع.
- مقایسه خوشهبندی واقعی و نتایج الگوریتم.
- محاسبه و تحلیل معیارهای ارزیابی:
- NMI (Normalized Mutual Information).
- مدولاریتی (Modularity).
- بررسی همگرایی الگوریتم و عملکرد آن در تکرارهای مختلف.
ویژگیهای دوره:
- تمرکز عملی: پیادهسازی مسئله تشخص جامع در متلب MATLAB و حل آن با الگوریتم تعادل.
- آموزش اصولی: از تعریف مسئله تا تحلیل نتایج.
- مناسب برای پژوهشگران و دانشجویان: این دوره برای علاقهمندان به تحلیل شبکهها اجتماعی، گراف ها و بهینهسازی طراحی شده است.
مدرس دوره: حسن سعادتمند
- تجربه: بیش از 15 سال فعالیت در حوزه تحلیل داده و بهینهسازی.
- دورههای آموزشی: بیش از 250 دوره تخصصی در MATLAB و Python.
اطلاعات تماس:
- تلگرام: t.me/matlabanyone
- ایمیل: h.saadatmand22@yahoo.com
- وبسایت: www.matlablearning.com
- تلفن: 09155137038
مدت زمان دوره: حدود 2 ساعت و نیم
امکان درخواست این دوره در محیط Python نیز وجود دارد. همچنین، میتوانید سفارش خود را برای پیادهسازی با سایر الگوریتمهای فراابتکاری ثبت کنید.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.