معرفی دوره: ترکیب الگوریتمهای MOPSO و NSGA-II برای حل مسائل چندهدفه (Multi-Objective Optimization) در متلب MATLAB
این دوره جامع به بررسی ترکیب دو الگوریتم مطرح در بهینهسازی چندهدفه، یعنی MOPSO (Multi-Objective Particle Swarm Optimization) و NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) میپردازد. در این روش، جمعیت الگوریتم به دو زیرگروه تقسیم میشود: یکی برای MOPSO که از جستجوی مبتنی بر حرکت ذرات بهره میبرد، و دیگری برای NSGA-II که از جستجوی مبتنی بر انتخاب و تنوع استفاده میکند. تعامل بین این دو زیرگروه، نقاط قوت هر دو الگوریتم را ترکیب کرده و منجر به بهبود عملکرد در یافتن مجموعه نقاط Pareto Front میشود.
این دوره به شما آموزش میدهد که چگونه الگوریتمهای فراابتکاری (Metaheuristic Algorithms) یا الگوریتمهای تکاملی (Evolutionary Optimization) را برای حل مسائل پیچیده چندهدفه پیادهسازی، تحلیل و ارزیابی کنید. با این ترکیب، چالشهایی مانند حفظ همگرایی (Convergence) و تنوع (Diversity) در فضای اهداف به شکل موثری حل میشوند.
سرفصلهای دوره:
1. مقدمه و مفاهیم بهینهسازی چندهدفه (Multi-Objective Optimization)
- آشنایی با مفاهیم بهینهسازی چندهدفه و Pareto Front.
- معرفی الگوریتمهای کلاسیک و فراابتکاری.
- بررسی چالشهای حل مسائل چندهدفه.
2. معرفی الگوریتم NSGA-II و الگوریتم MOPSO
- ساختار و اصول NSGA-II.
- مرتبسازی غیرمغلوب (Non-dominated Sorting).
- محاسبه فاصله ازدحامی Crowding Distance و انتخاب بر اساس تنوع.
- ساختار و اصول MOPSO.
- استفاده از آرشیو خارجی (External Archive) برای ذخیره راهحلهای غیرمغلوب.
3. ترکیب NSGA-II و MOPSO
- مفهوم تقسیمبندی جمعیت (Population Segmentation).
- تخصیص جمعیت به دو زیرگروه: یکی برای NSGA-II و دیگری برای MOPSO.
- تعامل بین زیرگروهها: اشتراکگذاری اطلاعات و تبادل راهحلها.
- بررسی تأثیر این ترکیب بر همگرایی و تنوع.
4. پیادهسازی الگوریتم ترکیبی در MATLAB
- ایجاد جمعیت اولیه و تقسیم آن به دو زیرگروه.
- پیادهسازی کامل NSGA-II برای یک زیرگروه.
- پیادهسازی کامل MOPSO برای زیرگروه دیگر.
- تعامل بین الگوریتمها و ترکیب نتایج.
- تحلیل و نمایش مجموعه Pareto Front.
5. ارزیابی عملکرد الگوریتم ترکیبی
- معرفی معیارهای ارزیابی عملکرد در مسائل چندهدفه:
- Spacing: اندازهگیری یکنواختی نقاط Pareto.
- Hypervolume: پوشش فضای اهداف.
- Convergence Metric: بررسی نزدیکی به مرز Pareto.
- مقایسه عملکرد الگوریتم ترکیبی با الگوریتمهای مستقل NSGA-II و MOPSO.
- رسم نمودارها و تحلیل نتایج.
ویژگیهای دوره:
- آموزش تئوری و عملی برای پیادهسازی الگوریتمهای ترکیبی در متلب.
- تحلیل عمیق چالشها و راهکارهای بهینهسازی چندهدفه.
- مناسب برای دانشجویان، محققان و مهندسان در حوزه بهینهسازی، هوش مصنوعی و مهندسی.
مدرس: حسن سعادتمند
- بیش از 250 دوره آموزشی در متلب (MATLAB) و پایتون (Python).
- 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
- کانال یوتیوب، کانال اپارت، کانال تلگرام، کانال ایتا
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.