معرفی کامل دوره: آموزش الگوریتم فراابتکاری شکارچیان دریایی (Marine Predators Algorithm – MPA) در متلب
توضیح کلی
این دوره به معرفی یکی از جدیدترین و نوآورانهترین الگوریتمهای فراابتکاری،Metaheuristic Algorithms یعنی الگوریتم شکارچیان دریایی (MPA)، میپردازد. این الگوریتم که در سال 2020 معرفی شده است، از حرکات طبیعی شکارچیان دریایی الهام گرفته و بهویژه بر مبنای پرواز لوی (Levy Flight) و حرکت براونی (Brownian Motion) است. این حرکات، نحوه تعامل شکارچی و طعمه را شبیهسازی کرده و مراحل مختلفی از سرعت شکار و طعمه را تقلید میکنند.
اهداف دوره:
- آشنایی با تئوری و مفاهیم کلیدی الگوریتم MPA و نحوه عملکرد آن در مسائل بهینهسازی.
- یادگیری پیادهسازی الگوریتم MPA در MATLAB به صورت عملی و گامبهگام.
- درک مفاهیم اکتشاف (Exploration) و استخراج (Exploitation) و نحوه بهکارگیری آنها در بهینهسازی.
- تحلیل عملکرد الگوریتم
ساختار دوره:
- مقدمه: آشنایی با الگوریتم MPA و اصول بهینهسازی فراابتکاری
- الگوریتمهای الهامگرفته از طبیعت:
- شباهتهای الگوریتمهای زیستی (Bio-inspired) با رفتار طبیعی.
- چرا MPA؟ بررسی مزایا و کاربردهای آن.
- الگوریتمهای الهامگرفته از طبیعت:
- مقاله پایه و مفاهیم اصلی
- معرفی مقاله مرجع الگوریتم شکارچیان دریایی (Marine Predators Algorithm, 2020).
- مفاهیم کلیدی:
- Top Predator (شکارچی برتر).
- Levy Flight و Brownian Motion و نحوهی تأثیرگذاری آنها در الگوریتم.
- تحلیل سه فاز اصلی MPA:
- حرکت سریع طعمه.
- حرکت یکنواخت طعمه و شکارچی.
- سرعت بالای شکارچی نسبت به طعمه.
- مفاهیم اکتشاف و استخراج در بهینهسازی
- تعریف Exploration (اکتشاف): جستجوی گسترده برای پیدا کردن نواحی بالقوه بهینه.
- تعریف Exploitation (استخراج): جستجوی عمیق برای یافتن نقطه بهینه در ناحیه شناساییشده.
- نقش این مفاهیم در MPA و نحوه تنظیم پارامترهای مربوطه.
- آمادهسازی محیط MATLAB برای الگوریتم MPA
- دستورهای اولیه
- تعریف پارامترهای مسئله:
- تعداد متغیرهای تصمیمگیری (Decision Variables).
- محدودیتهای بالا و پایین متغیرها (Variable Bounds).
- پیادهسازی الگوریتم شکارچیان دریایی (MPA) در MATLAB
- تولید جمعیت اولیه (Initial Population) و محاسبه هزینه اولیه.
- مراحل اصلی الگوریتم:
- محاسبه شکارچی برتر (Top Predator).
- شبیهسازی حرکات طعمه و شکارچی (فازهای سهگانه).
- اعمال اثر FADs و Eddy Formation.
- ذخیره و نمایش تاریخچه همگرایی الگوریتم.
- اجرای مثالها و تحلیل نتایج
- حل مسائل بهینهسازی با توابع استاندارد:
- Ackley Function، Sphere Function و …
- بررسی نمودار همگرایی (Convergence Curve).
- حل مسائل بهینهسازی با توابع استاندارد:
- بهینهسازی و بهبود عملکرد الگوریتم MPA
- تغییر پارامترها برای افزایش دقت و کاهش تعداد تکرارها.
- نتیجهگیری و بررسی کاربردها
- تحلیل نتایج به دست آمده.
- کاربردهای MPA در مهندسی، هوش مصنوعی و سایر علوم.
کلیدواژههای انگلیسی:
- Marine Predators Algorithm (MPA)، Top Predator، Levy Flight، Brownian Motion، Exploration، Exploitation، Convergence Curve، Optimization Problems
این دوره مناسب افرادی است که با الگوریتمهای بهینهسازی آشنایی ابتدایی دارند و میخواهند درکی عمیق از الگوریتم MPA و پیادهسازی آن در MATLAB پیدا کنند.
⏱ زمان کل آموزش: حدود 2 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.