معرفی دوره: تشخیص جوامع در گرافها با استفاده از الگوریتم شیر مورچه (Ant Lion Optimizer – ALO)
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 الگوریتم بهینهسازی شیر مورچه (Ant Lion Optimizer – ALO)، که از رفتار شکار شیر مورچهها الهام گرفته شده است، برای حل این مسئله معرفی و پیادهسازی میشود.
این دوره شامل آموزش اصول و پیادهسازی الگوریتم ALO برای تشخیص جوامع در گرافها در محیط MATLAB است و شما با تمامی مراحل شامل بارگذاری دادهها، تعریف تابع هدف، پیادهسازی الگوریتم، و تحلیل نتایج آشنا خواهید شد.
حتما قبل از سفارش معرفی دوره را مشاهده بقرمایید.
اهداف دوره:
- معرفی اصول و مفاهیم تشخیص جوامع در گرافها.
- استفاده از الگوریتم ALO برای خوشهبندی گرافها یا تشخیص جوامع.
- 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.
- 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 شیر مورچه (ALO) برای تشخیص جوامع
- تنظیم پارامترهای ALO:
- تعداد جمعیت (Population Size).
- تعداد تکرارها (Max Iterations).
- پیادهسازی الگوریتم ALO برای خوشهبندی گرافها.
- بررسی نحوه تعامل گرهها و محاسبه بهترین تقسیمبندی گراف.
بخش 5: نگاشت فضای پیوسته به فضای گسسته
بخش 6: تحلیل نتایج و ارزیابی
- تحلیل نتایج الگوریتم ALO 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 گامبهگام پیادهسازی الگوریتم ALO 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
- تلفن: 09155137038
مدت زمان دوره: حدود 2 ساعت 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.