معرفی دوره: تشخیص جوامع در گرافها با استفاده از الگوریتم شاهین هریس (Harris Hawks Optimization – HHO)
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 به خصوص الگوریتم شاهین هریس (Harris Hawks Optimization – HHO)، که بر اساس رفتار شکار شاهینها در طبیعت طراحی شده است، برای حل مسئله تشخیص جوامع استفاده میکنیم.
این دوره بهصورت کاملاً عملی در محیط متلب MATLAB ارائه شده و شامل تمامی مراحل از بارگذاری دادهها و تعریف تابع هدف تا پیادهسازی الگوریتم و تحلیل نتایج است.
حتما قبل از سفارش معرفی دوره را مشاهده بقرمایید.
اهداف دوره:
- معرفی مفاهیم تشخیص جوامع در گرافها و اهمیت آن.
- استفاده از الگوریتم HHO برای تشخیص جوامع در گرافها.
- تحلیل نتایج و ارزیابی کیفیت جوامع با استفاده از معیارهای مدولاریتی (Modularity) و NMI.
سرفصلهای دوره:
بخش 1: مقدمهای بر تشخیص جوامع در گرافها
- تعریف جوامع (Communities) و اهمیت آن در تحلیل شبکهها.
- کاربردهای تشخیص جوامع در شبکههای اجتماعی، زیستی، و فناوری اطلاعات.
- مفاهیم پایه در گرافها:
- گرهها (Nodes) و یالها (Edges).
- ماتریس مجاورت (Adjacency Matrix).
بخش 2: آمادهسازی دادهها و ساخت گراف
- بارگذاری دادههای گراف از فایلهای نمونه.
- ایجاد گراف با استفاده از ماتریسهای مجاورت.
- مصورسازی گرافها و بررسی ویژگیهای آنها.
بخش 3: تعریف مسئله و طراحی تابع هدف
- تعریف مسئله تشخیص جوامع بهعنوان یک مسئله بهینهسازی.
- طراحی تابع هدف بر اساس مدولاریتی (Modularity) و کیفیت خوشهبندی.
- پیادهسازی تابع هدف برای ارزیابی کیفیت تقسیمبندی گراف.
بخش 4: اصول و پیادهسازی الگوریتم شاهین هریس (HHO)
- معرفی الگوریتم شاهین هریس (HHO)
- تنظیم پارامترهای HHO:
- تعداد جمعیت (Population Size).
- تعداد تکرارها (Max Iterations).
- پیادهسازی الگوریتم HHO برای خوشهبندی گرافها.
- بررسی نحوه تعامل گرهها و محاسبه بهترین تقسیمبندی گراف.
بخش 5: نگاشت فضای پیوسته به فضای گسسته
- نگاشت مقادیر پیوسته به فضای گسسته برای تشخیص جوامع.
بخش 6: تحلیل نتایج و ارزیابی
- تحلیل نتایج الگوریتم HHO برای تشخیص جوامع:
- نمایش گرافها با کدگذاری رنگی بر اساس خوشهها.
- مقایسه ساختار واقعی و خوشهبندی بهینه.
- ارزیابی کیفیت جوامع با استفاده از:
- PSNMI (Normalized Mutual Information).
- مدولاریتی (Modularity).
- بررسی همگرایی الگوریتم و کارایی آن در حل مسئله.
ویژگیهای دوره:
- رویکرد عملی: آموزش استفاده عملی از الگوریتم HHO برای تشخیص جوامع در MATLAB.
- مناسب برای پژوهشگران: این دوره برای افرادی که علاقهمند به تحلیل گرافها و بهینهسازی هستند طراحی شده است.
- تحلیل دقیق: تمرکز بر تحلیل نتایج و بهبود کیفیت تقسیمبندی گرافها.
مدرس دوره: حسن سعادتمند
- تجربه: بیش از 15 سال فعالیت در حوزه بهینهسازی و تحلیل شبکهها.
- دورههای آموزشی: بیش از 250 دوره تخصصی در MATLAB و Python.
اطلاعات تماس:
- تلگرام: t.me/matlabanyone
- ایمیل: h.saadatmand22@yahoo.com
- وبسایت: matlablearning.com
- یوتیوب: https://www.youtube.com/@matlablearning
- تلفن: 09155137038
مدت زمان دوره: حدود 3 ساعت
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.