معرفی الگوریتم وال نهنگ (Whale Optimization Algorithm – WOA) در متلب
لطفا بخش اول الگوریتم وال را مشاهده بفرمایید.
الگوریتم بهینهسازی نهنگ یا وال (WOA) یکی از الگوریتمهای فراابتکاری الهامگرفته از طبیعت است که رفتار شکار نهنگهای کوهاندار را شبیهسازی میکند. این الگوریتم به دلیل ویژگیهای جستجوی جهانی و توانایی یافتن نقاط بهینه در فضای پیچیده، در بسیاری از مسائل بهینهسازی، مهندسی، یادگیری ماشین و کاربردهای پزشکی استفاده میشود.
الگوریتم WOA به طور خاص برای حل مسائل بهینهسازی پیچیده که به فضای جستجوی گسترده و متغیر نیاز دارند، بسیار مفید است. در این آموزش، شما یاد خواهید گرفت که چگونه الگوریتم WOA را در نرمافزار متلب (MATLAB) پیادهسازی کرده و از آن برای حل مسائل بهینهسازی استفاده کنید.
سرفصلهای آموزش الگوریتم وال (WOA) در متلب:
- مقدمهای بر الگوریتمهای بهینهسازی الهامگرفته از طبیعت
- توضیح مختصر درباره الگوریتمهای الهامگرفته از طبیعت
- اهمیت الگوریتم WOA و کاربردهای آن
- آشنایی با الگوریتم وال (WOA)
- توضیح رفتار شکار نهنگها و الهامگرفتن از طبیعت
- شرح دقیق فرآیندهای اصلی الگوریتم WOA:
- احاطه کردن طعمه (Encircling Prey)
- حرکت مارپیچی (Spiral Movement)
- استخراج بهترین موقعیت (Exploiting the Best Position)
- مزایا و معایب الگوریتم WOA
- ساختار الگوریتم WOA
- مراحل اجرای الگوریتم WOA
- نحوه شبیهسازی رفتارهای نهنگها
- استفاده از توابع و پارامترها در الگوریتم
- پیادهسازی الگوریتم WOA در متلب
- نصب و راهاندازی نرمافزار MATLAB
- پیادهسازی گام به گام الگوریتم WOA در متلب
- توضیح کد و توابع مورد استفاده
- شبیهسازیهای اولیه با الگوریتم WOA
- تنظیمات و پارامترهای الگوریتم WOA
- توضیح پارامترهای مهم الگوریتم مانند نرخ جستجو، تعداد تکرارها، تعداد جمعیت
- نحوه تنظیم و انتخاب بهترین پارامترها برای مسائل مختلف
- اهمیت تنظیمات در بهینهسازی عملکرد الگوریتم
- شبیهسازی و تحلیل نتایج
- نحوه شبیهسازی الگوریتم WOA در متلب
- رسم نمودارها و تحلیل نتایج برای ارزیابی عملکرد الگوریتم
- جمعبندی و نتیجهگیری
- خلاصهای از مراحل پیادهسازی و استفاده از الگوریتم WOA
- بررسی چالشها و فرصتهای پیشرو در استفاده از الگوریتمهای بهینهسازی الهامگرفته از طبیعت
این سرفصلها میتوانند به شما کمک کنند تا از ابتدا تا انتهای پیادهسازی الگوریتم WOA در متلب را فرا بگیرید و به صورت عملی آن را برای حل مسائل مختلف بهینهسازی به کار ببرید.
نویسنده: حسن سعادتمند
- بیش از 250 دوره آموزشی در MATLAB و پایتون.
- بیش از 15 سال تجربه در زمینه یادگیری ماشین، الگوریتم های فراابتکاری، یادگیری عمیق، مهندسی کنترل.
- چاپ چندین مقاله Q1 در بهترین ژرنال های دنیا Google Scholar.
- مدرس فرادرس
اطلاعات تماس:
- تلگرام: t.me/matlabanyone
- ایمیل: h.saadatmand22@yahoo.com
- یوتیوب: matlablearning
- تلفن: 09155137038
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.