دوره جامع و رایگان الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm): بخش اول تئوری و مفهوم
مشاهده بخش دوم عملی در متلب (Binary)
مشاهده بخش سوم عملی در متلب (Real)
الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm – GA) اولین روش بهینهسازی هوشمند محسوب میشود و جزء بهترین الگوریتم های تکاملی Evolutionary Algorithms یا الگوریتم های فراابتکاری Metaheuristic Algorithms است که مبتنی بر طبیعت و الهامگرفته از فرایند تکامل زیستی bio-inspired است که در حل مسائل پیچیده استفاده میشود. این روش با تقلید از مفاهیمی مانند انتخاب طبیعی (Natural Selection)، جهش (Mutation)، و ترکیب ژنتیکی (Crossover)، بر اسای نظریه تکامل داروین برای یافتن بهترین راهحل در یک فضای جستجو تلاش میکند.
این دوره برای افرادی طراحی شده است که به یادگیری اصول پایه و کاربردهای الگوریتم ژنتیک علاقهمند هستند. با تکمیل این دوره، شما قادر خواهید بود:
- مبانی الگوریتم ژنتیک را درک کنید.
- مسائل مختلف را با استفاده از این الگوریتم حل کنید.
- کاربردهای عملی این الگوریتم در حوزههایی مثل هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، و بهینهسازی را بررسی کنید.
1. مقدمه و مفاهیم پایه
- تعریف الگوریتم ژنتیک (Definition of Genetic Algorithm)
- تاریخچه و انگیزهها (History and Motivation)
- ارتباط با نظریه تکامل داروین (Darwinian Evolution)
2. مفاهیم کلیدی در الگوریتم ژنتیک
- کروموزوم (Chromosome)
- ژن (Gene)
- تابع برازش (Fitness Function)
- جمعیت اولیه (Initial Population)
- نسل (Generation)
3. عملگرهای ژنتیکی (Genetic Operators)
- انتخاب (Selection)
- روشهای انتخاب: Roulette Wheel, Tournament Selection, Rank Selection
- ترکیب ژنتیکی (Crossover)
- تکنقطهای (Single-Point Crossover)
- چندنقطهای (Multi-Point Crossover)
- ترکیب یکنواخت (Uniform Crossover)
- جهش (Mutation)
- جهش تصادفی (Random Mutation)
- نرخ جهش (Mutation Rate)
4. فرایند اجرای الگوریتم ژنتیک
- تولید جمعیت اولیه (Initialization)
- ارزیابی برازش (Fitness Evaluation)
- انتخاب و تولید نسل جدید (Reproduction)
- معیار توقف (Stopping Criteria)
5. تنظیم پارامترها و بهینهسازی
- اندازه جمعیت (Population Size)
- نرخ ترکیب (Crossover Rate)
- نرخ جهش (Mutation Rate)
- تعداد نسلها (Number of Generations)
6. مزایا و محدودیتهای الگوریتم ژنتیک
- کاربردهای مناسب (Suitable Applications)
- مشکلات همگرایی زودهنگام (Premature Convergence)
- هزینه محاسباتی بالا (Computational Cost)
7. کاربردهای عملی الگوریتم ژنتیک
- بهینهسازی مسائل عددی (Numerical Optimization)
- طراحی و برنامهریزی (Design and Scheduling)
- یادگیری ماشین (Machine Learning)
- مسائل ترکیبیاتی (Combinatorial Problems)
8. پیادهسازی الگوریتم ژنتیک
- ابزارها و زبانهای برنامهنویسی (Programming Tools and Languages)
- Python (کتابخانههایی مثل DEAP و PyGAD)
- نمونههای کدنویسی عملی
9. پیشرفته: بهبود الگوریتم ژنتیک
- الگوریتمهای ژنتیک چند هدفه (Multi-Objective Genetic Algorithms – MOGA)
- الگوریتمهای هیبریدی (Hybrid Algorithms)
- استفاده از الگوریتم ژنتیک در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
10. پروژه نهایی
- طراحی و پیادهسازی یک مسئله بهینهسازی با استفاده از الگوریتم ژنتیک.
⏱ زمان کل آموزش: حدود 3 ساعت
لطفا قبل از تهیه دوره حتما معرفی دوره مشاهده شود.
مدرس حسن سعادتمند:
• بیش از 250 دوره آموزشی در متلب و پایتون
• بیش از 15 سال تجربه در زمینه تدریس
LinkedIn , Google Scholar, ResearchGate
لینکهای ارتباطی و آموزشی
- کانال تلگرام: t.me/matlabanyone
- آی دی تلگرام: t.me/hassan_saadatmand
- ایمیل: h.saadatmand22@yahoo.com
- وبسایت: www.matlablearning.com
- تلفن: 09155137038
دوستانی که تمایل دارند این دوره را در پایتون Python داشته باشند با مدرس در ارتباط باشند.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.