معرفی دوره: حل مسئله فروشنده دورهگرد (Traveling Salesman Problem – TSP) با الگوریتم ملخ (Grasshopper Optimization Algorithm – GOA) در MATLAB
این دوره آموزشی به حل مسئله فروشنده دورهگرد (TSP) با استفاده از الگوریتم ملخ (GOA) در MATLAB میپردازد. الگوریتم ملخ با الهام از رفتار گروهی ملخها در طبیعت، به جستجوی بهینه در فضای حل میپردازد و توانایی بالایی در حل مسائل پیچیده و ترکیبی دارد. در این دوره، شما خواهید آموخت که چگونه این الگوریتم را برای حل یکی از مهمترین مسائل بهینهسازی ترکیبی، یعنی TSP که یکی از مسائل سخت NP-Hard محسوب میشود، پیادهسازی کنید و با تحلیل نتایج، عملکرد آن را ارزیابی کنید.
دستاوردهای دوره:
- درک عمیق الگوریتم ملخ.
- پیادهسازی و تنظیم الگوریتم ملخ برای حل TSP در MATLAB.
- تبدیل موقعیتهای پیوسته به ترتیبهای گسسته (Continuous-to-Discrete Transformation).
- تحلیل عملکرد الگوریتم با استفاده از مصورسازی و ارزیابی نتایج.
سرفصلهای دوره:
1. مقدمهای بر مسئله فروشنده دورهگرد (TSP):
- تعریف مسئله TSP و کاربردهای آن در دنیای واقعی.
- چالشهای حل TSP با روشهای کلاسیک و فراابتکاری.
- اهمیت الگوریتمهای جمعیتی در مسائل ترکیبی.
2. الگوریتم ملخ (GOA):
- اصول و مفاهیم پایه:
- رفتار گروهی ملخها در طبیعت.
- فازهای کاوش (Exploration) و بهرهبرداری (Exploitation).
- شبیهسازی حرکت ملخها در فضای حل.
- مزایا و محدودیتهای GOA در مسائل پیچیده.
3. تعریف مسئله TSP و آمادهسازی دادهها:
- تولید مختصات شهرها و محاسبه ماتریس فاصله (Distance Matrix).
- تعریف تابع هزینه (Cost Function) برای محاسبه طول مسیر.
- آمادهسازی دادهها برای پیادهسازی الگوریتم در MATLAB.
4. پیادهسازی الگوریتم ملخ برای TSP در MATLAB:
- تنظیم پارامترهای الگوریتم:
- تعداد ملخها (Population Size).
- تعداد تکرار (Iterations).
- عوامل وزندهی (Weight Factors) برای حرکت و فاصله.
- تبدیل موقعیتهای پیوسته به ترتیبهای گسسته (Continuous-to-Discrete Transformation).
- مقداردهی اولیه جمعیت با مسیرهای تصادفی.
- پیادهسازی حرکت ملخها با ترکیب:
- جاذبه اجتماعی (Social Interaction).
- جاذبه گرایشی (Attraction to Global Best).
- جاذبه محلی (Local Attraction).
- مدیریت و اصلاح مسیرهای نامعتبر.
5. تحلیل و مصورسازی نتایج:
- رسم نمودار روند همگرایی الگوریتم و کاهش هزینه (Best Cost Trend).
- نمایش مسیر بهینهیافته به صورت گرافیکی.
- تحلیل عملکرد الگوریتم با معیارهای کارایی و سرعت.
مشخصات دوره:
- مدت زمان دوره: 2 ساعت
- پیشنیازها: آشنایی مقدماتی با MATLAB و الگوریتمهای بهینهسازی.
- مخاطبان: دانشجویان، پژوهشگران و مهندسان علاقهمند به حل مسائل ترکیبی و الگوریتمهای الهام گرفته از طبیعت.
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
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.