معرفی دوره: تشخیص جوامع در گرافها با استفاده از الگوریتم ملخ (Grasshopper Optimization Algorithm – GOA)
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 تمرکز بر طراحی و پیادهسازی الگوریتمهای فراابتکاری، بویژه الگوریتم بهینهسازی ملخ (Grasshopper Optimization Algorithm – GOA) برای حل این مسئله تمرکز دارد. الگوریتم GOA، که از رفتار دستهای ملخها الهام گرفته شده است، برای یافتن بهینهترین خوشهبندی در گرافها به کار گرفته میشود.
در این دوره، شما به صورت عملی یاد میگیرید چگونه از الگوریتم GOA برای بهبود تشخیص جوامع در گرافها استفاده کنید. تمامی مراحل شامل مدلسازی گراف، تعریف تابع هدف، و ارزیابی نتایج در محیط MATLAB توضیح داده خواهد شد.
حتما قبل از سفارش معرفی دوره را مشاهده بقرمایید.
اهداف دوره:
- آشنایی با مفاهیم اساسی تشخیص جوامع در گرافها.
- یادگیری اصول و نحوه عملکرد الگوریتم ملخ (GOA).
- پیادهسازی الگوریتم GOA برای خوشهبندی جوامع در گرافها.
- تحلیل نتایج 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 پایه گراف: گرهها (Nodes)، یالها (Edges)، و ماتریس مجاورت (Adjacency Matrix).
بخش 2: آمادهسازی دادهها و گرافها
- بارگذاری دادهها و گرافهای نمونه.
- ساخت و تحلیل گرافهای واقعی و مصنوعی.
- مصورسازی گرافها و بررسی ویژگیهای آنها.
بخش 3: تعریف مسئله و تابع هدف
- تعریف مسئله تشخیص جوامع به عنوان مسئله بهینهسازی.
- معرفی تابع هدف بر اساس مدولاریتی (Modularity) و معیارهای کیفیت خوشهبندی.
- پیادهسازی تابع هدف برای ارزیابی کیفیت خوشهبندی.
بخش 4: اصول و پیادهسازی الگوریتم ملخ (GOA) برای تشخیص جوامع
- اصول الگوریتم GOA:
- شبیهسازی رفتار گروهی ملخها.
- مدلسازی تعامل بین ملخها با استفاده از مکانیزمهای فاصله و تراکم.
- حرکت ملخها در فضای جستجو برای یافتن نقاط بهینه.
- تنظیم پارامترهای GOA:
- تعداد جمعیت (Population Size).
- تعداد تکرارها (Max Iterations).
- پارامترهای تعامل ملخها (Social Interaction Parameters).
- پیادهسازی الگوریتم GOA برای تشخیص جوامع در گرافها.
بخش 5: تحلیل و ارزیابی نتایج
- تحلیل نتایج تشخیص جوامع:
- نمایش گراف با رنگبندی جوامع.
- مقایسه خوشهبندی واقعی و نتایج بهینه.
- محاسبه معیارهای ارزیابی:
- NMI (Normalized Mutual Information).
- مدولاریتی (Modularity).
- بررسی همگرایی الگوریتم و عملکرد آن در تکرارهای مختلف.
ویژگیهای دوره:
- تمرکز عملی: پیادهسازی مسئله تشخیص جوامع در متلب و حل ان با الگوریتم GOA در MATLAB.
- آموزش اصولی: از تعریف مسئله تا تحلیل نتایج.
- مناسب برای پژوهشگران و دانشجویان: این دوره برای علاقهمندان به تحلیل شبکههای 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: matlablearning.com
- تلفن: 09155137038
مدت زمان دوره: حدود 3 ساعت
- 1 ساعت آموزش الگوریتم GOA.
- 1.5 ساعت پیادهسازی الگوریتم برای تشخیص جوامع.
- 0.5 ساعت تحلیل و ارزیابی نتایج.
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.