آموزش الگوریتم بهینهسازی ستاره دریایی (Starfish Optimization Algorithm – SFOA) در متلب
الگوریتم بهینهسازی ستاره دریایی (SFOA) یک الگوریتم فراابتکاری (Metaheuristic Algorithm) جدید، نوآورانه و الهامگرفته از طبیعت است که رفتارهای زیستی ستارههای دریایی شامل کاوش (Exploration)، شکار (Preying) و بازسازی (Regeneration) را برای حل مسائل بهینهسازی شبیهسازی میکند. این الگوریتم از دو فاز اصلی کاوش و بهرهبرداری (Exploitation) تشکیل شده و با استفاده از ترکیبی از جستجوهای چندبعدی و یکبعدی، به جستجوی فضای مسئله و بهینهسازی جوابها میپردازد. این الگوریتم فراابتکاری در سال 2025 ارایه شده است.
الگوریتم SFOA عملکرد خود را روی 62 تابع معیار استاندارد و 10 مسئله واقعی مهندسی ارزیابی کرده است. نتایج نشان میدهند که این الگوریتم در مقایسه با 100 الگوریتم پیشرفته دیگر، از جمله Marine Predators Algorithm (MPA) و Water Flow Optimizer (WFO)، در بیشتر موارد برتری دارد.
شما در این دوره به طور کامل موارد زیر را با دریافت این دوره یاد خواهید گرفت:
1) مفهوم و تیوری الگوریتم SFOA
2) مفاهیم اکتشاف Exploration و استخراج Exploitation
3) نحوه کدنویسی الگوریتم ستاره دریایی در متلب وتست آن روی چندین توابع محک مختلف
محتویات: 2 ساعت و نیم فیلم آموزشی، فایل مقاله مرجع، پاورپوینت مقاله، کدهای متلب
نحوه کار الگوریتم SFOA
- مقداردهی اولیه (Initialization):
الگوریتم با ایجاد جمعیتی از موقعیتهای اولیه که به صورت تصادفی در فضای جستجو توزیع میشوند، آغاز میشود. این جمعیت به کمک محدودههای پایین و بالا مقداردهی میشود. هر موقعیت نشاندهنده یک پاسخ احتمالی برای مسئله است. - فاز کاوش (Exploration):
در این فاز، موقعیتهای جدید با استفاده از ترکیب الگوهای جستجوی پنجبعدی (Five-Dimensional Search) و یکبعدی (Unidimensional Search) ایجاد میشوند. این رفتار، الهامگرفته از توانایی ستارههای دریایی در حرکتهای پیچیده است که فضای جستجو را به طور کامل بررسی میکنند. برای بهبود تنوع، از حرکت دایرهای با استفاده از توابع مثلثاتی مانندcosوsinبهره گرفته میشود. - فاز بهرهبرداری (Exploitation):
این مرحله به منظور بهبود کیفیت موقعیتهای شناساییشده در فاز کاوش انجام میشود. در این فاز، موقعیتهای جدید با استفاده از ترکیب بردارهای حرکتی مرتبط با پنج بازوی ستاره دریایی (Five Arms) و استراتژی بازسازی برای جلوگیری از همگرایی زودرس تولید میشوند. حرکت بازسازی، بازوهای ستاره دریایی را برای جستجوی مناطق کمتر بررسیشده به کار میگیرد. - ارزیابی تناسب (Fitness Evaluation):
در هر مرحله، موقعیتهای جدید براساس یک تابع هدف (Objective Function) ارزیابی میشوند. موقعیتهایی که مقدار تناسب بهتری دارند، جایگزین موقعیتهای فعلی میشوند. بهترین جوابهای به دست آمده تا این مرحله به عنوان بهترین موقعیت جهانی (Global Best Position) ثبت میشوند. - منحنی همگرایی (Convergence Curve):
مقدار تناسب بهترین جواب در هر تکرار ذخیره میشود و برای بررسی روند پیشرفت الگوریتم استفاده میگردد. این منحنی نشان میدهد که چگونه الگوریتم به سمت یک جواب بهینه همگرا میشود.
ویژگیهای متمایز الگوریتم ستاره دریایی SFOA
- کاوش چندبعدی و یکبعدی: با ترکیب این دو نوع کاوش، تعادل مناسبی بین جستجو در فضای گسترده و تمرکز روی مناطق خاص ایجاد میشود.
- بازسازی (Regeneration): این ویژگی به جلوگیری از گیر افتادن در نقاط بهینه محلی کمک میکند.
- پایداری و دقت: این الگوریتم در حل مسائل بهینهسازی پیچیده با ابعاد بالا و یافتن پاسخهای نزدیک به بهینه جهانی کارایی بالایی دارد.
کاربردها و مزایا
الگوریتم فراابتکاری ستارهدریایی SFOA به دلیل قابلیت تطبیقپذیری و عملکرد بالا، میتواند در حوزههای متنوعی از جمله مهندسی، مسائل چندهدفه، و بهینهسازی سیستمهای صنعتی مورد استفاده قرار گیرد. این الگوریتم به طور خاص برای حل مسائل بهینهسازی پیچیده، مقیاسپذیر و چندبعدی مناسب است.
SFOA ترکیبی از نوآوریهای الهامگرفته از طبیعت و قدرت ریاضی را ارائه میدهد که آن را به گزینهای برجسته در میان متاهیورستیکهای مدرن تبدیل کرده است.
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.